検索式1: (sars-cov-2 OR covid-19 OR “new coronavirus” OR “novel coronavirus”) AND 2019:2020[dp] AND humans[mh] AND (english[la] OR japanese[la]) AND “loattrfree full text”[sb] または 検索式2: (sars-cov-2 OR covid-19 OR “new coronavirus” OR “novel coronavirus”) AND 2019:2020[dp] AND humans[mh] AND (english[la] OR japanese[la])
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Jin YH, Cai L, Cheng ZS, Cheng H, Deng T, Fan YP, Fang C, Huang D, Huang LQ, Huang Q, Han Y, Hu B, Hu F, Li BH, Li YR, Liang K, Lin LK, Luo LS, Ma J, Ma LL, Peng ZY, Pan YB, Pan ZY, Ren XQ, Sun HM, Wang Y, Wang YY, Weng H, Wei CJ, Wu DF, Xia J, Xiong Y, Xu HB, Yao XM, Yuan YF, Ye TS, Zhang XC, Zhang YW, Zhang YG, Zhang HM, Zhao Y, Zhao MJ, Zi H, Zeng XT, Wang YY, Wang XH; , for the Zhongnan Hospital of Wuhan University Novel Coronavirus Management and Research Team, Evidence-Based Medicine Chapter of China International Exchange and Promotive Association for Medical and Health Care (CPAM). A rapid advice guideline for the diagnosis and treatment of 2019 novel coronavirus (2019-nCoV) infected pneumonia (standard version). Mil Med Res. 2020 Feb 6;7(1):4. doi: 10.1186/s40779-020-0233-6. PMID: 32029004; PMCID: PMC7003341.
PubMedを開くとCenters for Disease Control and Prevention (CDC)のCoronavirus (COVID-19)に関するページへのリンクとNational Institutes of Health (NIH)のCoronavirus (COVID-19)の研究に関するページへのリンクが表示されます。
バイアスのモデル化についてはTurner RM 2009らのJournal of the Royal Statistical Society Series Aに発表された論文が精細な内容で参考になります。個別研究のバイアスドメイン・項目を評価しバイス調整をしたうえで、複数の研究のメタアナリシスの統合値を得る手法です。
メタアナリシスで得られた統合値の95%信頼区間の上限値(あるいは下限値)がNull effectあるいは臨床的閾値を超えるほどの大きさのバイアスの効果は簡単に計算できます。一般的に行われているバイアスリスクRisk of biasの評価結果でバイアスリスクが高く、バイアスの大きさがこの値よりも大きな効果を持っていると判断できる場合は、エビデンスの確実性が低くなると考えることができます。もし、そのようなバイアス効果の大きさがあり得ないほど大きいのであれば、ある程度のバイアスリスクがあっても、エビデンスの確実性は高いと考えることができるでしょう。
文献: Turner RM, Spiegelhalter DJ, Smith GC, Thompson SG: Bias modelling in evidence synthesis. J R Stat Soc Ser A Stat Soc 2009;172:21-47. PMID: 19381328
Turner RM, Lloyd-Jones M, Anumba DO, Smith GC, Spiegelhalter DJ, Squires H, Stevens JW, Sweeting MJ, Urbaniak SJ, Webster R, Thompson SG: Routine antenatal anti-D prophylaxis in women who are Rh(D) negative: meta-analyses adjusted for differences in study design and quality. PLoS One 2012;7:e30711. PMID: 22319580
Darvishian M, Gefenaite G, Turner RM, Pechlivanoglou P, Van der Hoek W, Van den Heuvel ER, Hak E: After adjusting for bias in meta-analysis seasonal influenza vaccine remains effective in community-dwelling elderly. J Clin Epidemiol 2014;67:734-44. PMID: 24768004
Dias S, Sutton AJ, Welton NJ, Ades AE: Evidence synthesis for decision making 3: heterogeneity–subgroups, meta-regression, bias, and bias-adjustment. Med Decis Making 2013;33:618-40. PMID: 23804507
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Wilks DC, Mander AP, Jebb SA, Thompson SG, Sharp SJ, Turner RM, Lindroos AK: Dietary energy density and adiposity: employing bias adjustments in a meta-analysis of prospective studies. BMC Public Health 2011;11:48. PMID: 21255448
Wilks DC, Sharp SJ, Ekelund U, Thompson SG, Mander AP, Turner RM, Jebb SA, Lindroos AK: Objectively measured physical activity and fat mass in children: a bias-adjusted meta-analysis of prospective studies. PLoS One 2011;6:e17205. PMID: 21383837
Schnell-Inderst P, Iglesias CP, Arvandi M, Ciani O, Matteucci Gothe R, Peters J, Blom AW, Taylor RS, Siebert U: A bias-adjusted evidence synthesis of RCT and observational data: the case of total hip replacement. Health Econ 2017;26 Suppl 1:46-69. PMID: 28139089
Doi SA, Barendregt JJ, Onitilo AA: Methods for the bias adjustment of meta-analyses of published observational studies. J Eval Clin Pract 2013;19:653-7. PMID: 22845171
McCarron CE, Pullenayegum EM, Thabane L, Goeree R, Tarride JE: Bayesian hierarchical models combining different study types and adjusting for covariate imbalances: a simulation study to assess model performance. PLoS One 2011;6:e25635. PMID: 22016772
McCarron CE, Pullenayegum EM, Thabane L, Goeree R, Tarride JE: The importance of adjusting for potential confounders in Bayesian hierarchical models synthesising evidence from randomised and non-randomised studies: an application comparing treatments for abdominal aortic aneurysms. BMC Med Res Methodol 2010;10:64. PMID: 20618973
Phillippo DM, Dias S, Welton NJ, Caldwell DM, Taske N, Ades AE: Threshold Analysis as an Alternative to GRADE for Assessing Confidence in Guideline Recommendations Based on Network Meta-analyses. Ann Intern Med 2019;170:538-546. PMID: 30909295
Caldwell DM, Ades AE, Dias S, Watkins S, Li T, Taske N, Naidoo B, Welton NJ: A threshold analysis assessed the credibility of conclusions from network meta-analysis. J Clin Epidemiol 2016;80:68-76. PMID: 27430731
Phillippo DM, Dias S, Ades AE, Didelez V, Welton NJ: Sensitivity of treatment recommendations to bias in network meta-analysis. J R Stat Soc Ser A Stat Soc 2018;181:843-867. PMID: 30449954
全米科学アカデミー医学研究所Institute of Medicine (IOM, 現全米医学アカデミーNational Academy of Medicine, NAM) は2011年に”Clinical Practice Guidelines We Can Trust“を発表しています。まさに「信頼できる診療ガイドライン」です。
その中で、”第4章 信頼できる診療ガイドライン作成のための現在最善の方法とスタンダードの提言:パート1 作業の開始”でConflict of Interest (COI)利益相反に関するスタンダードが述べられています。
COIの申告、開示、管理は診療ガイドライン作成の過程の透明性確保のために必須であり、その目的は信頼できる診療ガイドラインを作成することです。この第4章はCOIに限定した議論ではなく、信頼できる診療ガイドラインを作成するために必須の事項の一つとして、COIの申告、開示、管理を位置付けています。COIについてはGuidelines International Network (G-I-N)も声明を発表していますが、こちらはCOIが中心の声明で、9つの原則について述べています。日本医学会からは「日本医学会診療ガイドライン策定参加資格基準ガイダンス2017年 」が発表されておりCOIについて詳しく述べられています。
COIは経済的COIだけではなく、知的COI Intellectual COIも問題になります。American Heart Association/the American College of Cardiology (ACC/AHA)その他9つの学会から2017年に出された高血圧の診療ガイドラインに対し、アメリカ家庭医学アカデミーは、作成プロセスの問題、より低い目標血圧によるベネフィットがわずかなことから支持しないことを決定したそうです(Miyazaki K 2018)。特に知的COIの問題、すなわちSPRINT試験の代表がガイドラインパネルの議長を務めたことが問題視されています。