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臨床試験における欠測発生の予防法

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臨床試験における欠測発生の予防法

  1. 1. 臨床試験における欠測発生の予防法 専修大学人間科学部心理学科 国里愛彦 1 臨床疫学研究における報告の質向上のための統計学の研究会 第14研究集会 2014/3/16
  2. 2. 欠測は頭の痛い問題・・・ • 多くの場合、データ収集中か収集後に欠測値の多さ に頭を悩ますことが多い(「データをとってみたら、えらい欠測して いる・・・どうやって処理しよう・・・」)。 • データ収集後では、手遅れなケースも多い(「たくさん欠測 してしまった・・・」、「禁酒日数をアウトカムにしたアルコール依存の介入研 究でかなり欠測した。欠測した者は再発している可能性があり、測定できて ない再発がアウトカムに影響している。→非ランダム欠測なので欠測理由も 考慮できないと・・・」) • 重要なのは、データ収集後になってから対処するので はなくて、データ収集前に”予防する”という考え方! 2
  3. 3. 欠測予防に関する各種ガイドライン • National Research Councilが2010年にまとめたガイドライン(左)、Mallinckrodtが NRCのガイドラインを元に2013年にまとめたもの(中)、Li et al.が各種ガイドライン を整理して2014年に作成したミニマムスタンダード(右) • Li et al.のミニマムスタンダードを発表の大枠にして、NRCのガイドラインを中心に 欠測値の予防法について説明します。 3
  4. 4. 欠測はどこで予防できるか? <研究デザインと実施上の工夫> ① リサーチクエスチョン(特にアウトカム) を明確にする ② 欠測値を最小限にするためにデザイン と実施上の対策を講じる ③ 欠測値を扱うための統計的手法を予め 決めておく <研究実施中の工夫> ① 重要なアウトカムの情報収集を継続す る ② 欠測値をモニターする 臨床的疑問の定式化 (PICO,PECO)と先行研究調査 研究デザイン・アウトカム測 定方法の決定 倫理審査など 研究の実施とデータの収集 データ解析 Li et al.,2014,Journal of Clinical Epidemiology:欠測値の予防と処理法 についての各種ガイドラインを整理して,デルファイ法によってミニマ ムスタンダードを抽出した論文から。以降、Li論文をベースに欠測予防 をまとめた。 4
  5. 5. 欠測はどこで予防できるか? 臨床的疑問の定式化 (PICO,PECO)と先行研究調査 研究デザイン・アウトカム測 定方法の決定 倫理審査など 研究の実施とデータの収集 データ解析 Li et al.,2014,Journal of Clinical Epidemiology:欠測値の予防と処理法 についての各種ガイドラインを整理して,デルファイ法によってミニマ ムスタンダードを抽出した論文から。以降、Li論文をベースに欠測予防 をまとめた。 <研究デザインと実施上の工夫> ① リサーチクエスチョン(特にアウトカム) を明確にする ② 欠測値を最小限にするためにデザイン と実施上の対策を講じる ③ 欠測値を扱うための統計的手法を予め 決めておく <研究実施中の工夫> ① 重要なアウトカムの情報収集を継続す る ② 欠測値をモニターする 5
  6. 6. ☆リサーチクエスチョンを明確にする(特にアウトカ ム) • 研究プロトコルでは以下を明確にすべき ①研究目的 ②関心のある介入 ③介入の影響を定量化する主なアウトカム ④誰が、いつ、どのようにアウトカムを測定するか ⑤潜在的な交絡因子 ⑥介入効果の測度(関心のある介入の因果関係を捉え る推定値(Estimand)) Panel on Handling Missing Data in Clinical Trials; National Research Council, “The Prevention and Treatment of Missing Data in Clinical trials”, 2010 6
  7. 7. アウトカムとデザイン・実施・欠測 • アウトカムや効果の測度を明確かつ正確に定義す ることが重要 →アウトカムや効果の測度の選択は、研究デザイン、 実施、予想される欠測の理由や量に関係 例) 新規抗うつ薬とプラセボとを比較する場合、どちらかの治療に割り付け た時のアウトカム改善を知りたい時(副作用などでの中止を含む)と、認容性 があり治療遵守する患者のアウトカム改善を知りたい時では、デザイン(実 施)も欠測の捉え方も異なる。 • アウトカムは、研究参加者全てにとって意味がなく てはならない(死亡者のQOLは無意味) Panel on Handling Missing Data in Clinical Trials; National Research Council, “The Prevention and Treatment of Missing Data in Clinical trials”, 2010 7
  8. 8. 推定値(Estimand)とは • 臨床試験の推定値(Estimand)には、①母数(平均値 変化の群間差など)、②時点・治療期間、③アウトカ ム、④対象集団、⑤治療非継続時のフォローアップ データの適格・除外などを含む。 • 介入研究における推定値について考える上で、有 効と有用を分ける →有効(efficacy):治療を継続的に受けた時に、エンド ポイントで期待される効果 →有用(effectiveness):実際に治療を受けた時(中断す る人もいる状況)の治療効果(有効だが有用ではない 治療もありえる)。 Mallinckridt(2013)”Preventing and Treating Missing Data in Longitudinal Clinical Trials” 8
  9. 9. 推定値(Estimand)の種類 1. 計画されたエンドポイントにおける無作為割付した全参加者の アウトカム改善の差:ITT分析を行い、治療継続しない者も解析 に含める<有用性> 2. 認容性のある患者におけるアウトカム改善の差:ランダム化治 療中止試験(後述)などにより、認容性のある患者(治療の副 作用に強くでない患者)を対象とする<有効性> 3. 全参加者が治療遵守した時のアウトカム改善の差:参加した 患者全てが脱落せず治療遵守することは、ほぼないので、あ まり使用しない<有効性> 4. 治療遵守中のアウトカムの曲線下面積の差 5. 治療遵守中のアウトカム改善の差 →試験開始から試験終了or遵守終了までのアウトカムの差や曲 線下面積を検討する。アウトカムと参加者の遵守した期間の両方 を治療効果として扱える<有用性> *Mallinckrodtは、6つ目の推定値も提案しているが、今回は省略 Mallinckridt”Preventing and Treating Missing Data in Longitudinal Clinical Trials”,2013; Panel on Handling Missing Data in Clinical Trials; National Research Council, “The Prevention and Treatment of Missing Data in Clinical trials”, 2010 9
  10. 10. 推定値(Estimand)の種類と属性 • 介入研究における推定値の選択は、研究デザインの選 択、得られた知見の適用範囲、欠測値の出現と処理に関 係してくる。 推定値 仮説 推定 対象集団 エンドポイント 割り付けられた研究治療 の中止後のデータ利用 1 有用 effectiveness 治療方針 全患者 計画されたエ ンドポイント 主な解析に含む 2 有効 efficacy 最初に無作 為化する治療 認容性の ある患者 計画されたエ ンドポイント 主な解析に含まない 3 有効 efficacy 最初に無作 為化する治療 全患者 計画されたエ ンドポイント 主な解析に含まない 4 有用 effectiveness 最初に無作 為化する治療 全患者 未定義 主な解析に含まない 5 有用 effectiveness 最初に無作 為化する治療 全患者 未定義 主な解析に含まない Mallinckridt”Preventing and Treating Missing Data in Longitudinal Clinical Trials”,2013; Panel on Handling Missing Data in Clinical Trials; National Research Council, “The Prevention and Treatment of Missing Data in Clinical trials”, 2010 10
  11. 11. 欠測はどこで予防できるか? 臨床的疑問の定式化 (PICO,PECO)と先行研究調査 研究デザイン・アウトカム測 定方法の決定 倫理審査など 研究の実施とデータの収集 データ解析 Li et al.,2014,Journal of Clinical Epidemiology:欠測値の予防と処理法 についての各種ガイドラインを整理して,デルファイ法によってミニマ ムスタンダードを抽出した論文から。以降、Li論文をベースに欠測予防 をまとめた。 <研究デザインと実施上の工夫> ① リサーチクエスチョン(特にアウトカム) を明確にする ② 欠測値を最小限にするためにデザイン と実施上の対策を講じる ③ 欠測値を扱うための統計的手法を予め 決めておく <研究実施中の工夫> ① 重要なアウトカムの情報収集を継続す る ② 欠測値をモニターする 11
  12. 12. 欠測値を最小化するための デザイン上の工夫の具体的指針 • 現在の治療が十分に役に立っておらず、研究に残るインセン ティブのある集団を対象とする • 主要なアウトカムにおけるフォローアップ期間を短くする • 無作為割付前に導入期間を設ける • 長期効果のアセスメントのために、ランダム化治療中止試験 を考慮する。 • 効果と副作用における個人差を調整するような柔軟な治療計 画を許容する • 研究プロトコル内の治療計画の構成要素として示されたレス キュー薬の使用を許容する • 上乗せ試験を考慮する • 実質的に欠測値を引き起こす傾向のあるアウトカムは避ける。 Little et al.(2012) N Engl J Med 12
  13. 13. ☆現在の治療が十分に役に立っておらず、研究に残るイン センティブのある集団を対象とする • 現在行っている治療がかなり効いている患者が臨 床試験に参加しても効果を感じられずに脱落しやす い。試験参加することがインセンティブになる集団を そもそもの対象にする。 Panel on Handling Missing Data in Clinical Trials; National Research Council, “The Prevention and Treatment of Missing Data in Clinical trials”, 2010 ☆主要なアウトカムにおけるフォローアップ期間を短くする • フォローアップ期間が長いと、参加者の転居、副作 用の出現、施設に行く回数や負担が増す可能性が 増えるので、期間短縮は脱落を防ぐ →治療によっては、短期では治療効果を測定できない 場合もあるので、先行する試験から期間を設定する 13
  14. 14. ☆無作為割付前に導入期間を設ける • 導入期間(run-in period)とは、無作為割付前に研究 治療以外の治療(通常治療or他の治療)orプラセボ 治療を行う期間のこと。 →導入期間を使用することで、そもそも治療の継続が 難しい患者が脱落するので、割り付け後は欠測の少 ないデータ収集ができる。 →一方、結果を適用する対象を限定してしまう欠点も ある(有用性ではなく有効性)。 Panel on Handling Missing Data in Clinical Trials; National Research Council, “The Prevention and Treatment of Missing Data in Clinical trials”, 2010 研究治療以外の治療or プラセボ(導入期間) 治療orプラセボ の継続 脱落、中止 無作 為化 研究治療群 コントロール群 14
  15. 15. ☆長期効果のアセスメントのために、ランダム化治療中止試 験を考慮する。 • ランダム化治療中止試験(randomized withdrawal design)とは、研究治療を一定期間受けた参加者を、 治療継続orプラセボ(実薬治療の中止)のいす゚れ かに無作為割付するデザイン。 →認容性のない患者は除外されるので、試験の参加 者が濃縮される。 →長期効果のアセスメントを行うと脱落しやすくなるが、 ランダム化治療中止試験なら長期効果も検討可能 Panel on Handling Missing Data in Clinical Trials; National Research Council, “The Prevention and Treatment of Missing Data in Clinical trials”, 2010 治療反応(高)or 副作用(低) 脱落、中止 無作 為化 研究治療群 コントロール群 ・研究治療 (ランダム化治療中止) 15
  16. 16. ☆効果と副作用における個人差を調整するような柔軟な治 療計画を許容する ☆研究プロトコル内の治療計画の構成要素として示されたレ スキュー薬の使用を許容する • 研究治療に反応しない場合に、レスキュー治療を許容 するデザインにしておけば脱落を減らすことができる →この場合、レスキュー治療の使用を治療の失敗と見な すなど、アウトカムの定義が必要になるし、切り替えにつ いて明確な基準も必要である。 • 参加者の認容性の個人差を調整できるため、副作 用や効果が低いことを回避でき、脱落を減らす事が でき、割り付けられた治療をより継続できる。 Panel on Handling Missing Data in Clinical Trials; National Research Council, “The Prevention and Treatment of Missing Data in Clinical trials”, 2010 16
  17. 17. ☆上乗せ試験を考慮する • 効果があるとされる既存の標準治療に、関心のある 治療(+プラセボ)を追加する上乗せ試験(add-on)を 使うことで、効果が低いために生じる脱落を防ぐこと ができる。 Panel on Handling Missing Data in Clinical Trials; National Research Council, “The Prevention and Treatment of Missing Data in Clinical trials”, 2010 ☆実質的に欠測値を引き起こす傾向のあるアウトカムは避 ける。 • 多くの(全ての)参加者において確認可能なアウトカ ムを定義する →死亡やレスキュー治療の実施なども組み込んだ複 合アウトカムを使用することで欠測は減る(ただ、複合 アウトカムは解釈が難しい点が欠点) 17
  18. 18. 欠測値を最小化するための 実施上の工夫の具体的指針 • 優れた実績のある調査者を選択し、訓練する • 完全データの収集に関し、調査者と参加者に対してインセンティブを 提供する • 試験後に有効な治療を受け続けられるようにする • 治療を受け続けているかに関わらず、参加者が終わりまで試験に参 加することの重要性を調査者や研究スタッフに教育する • 参加者のデータ収集における重荷や不便を減らし、出来るかぎり研 究での経験をポジティブなものにする • 参加者から脱落する傾向についての情報を収集し、脱落を減らすた めにこの情報を使用する • 参加者についての最新の連絡先情報を得ておく Little et al.(2012) N Engl J Med 18
  19. 19. ☆優れた実績のある調査者を選択し、訓練する ☆完全データの収集に関し、調査者と参加者に対してインセ ンティブを提供する • 過去の研究で、参加者の登録・追跡・完全データの 収集に関して優れていた調査者を選び、訓練する。 • 調査者の賃金の支払い方法を工夫して完全データ 収集にかかるインセンティブを高める →登録数に対してだけでなく、フォローアップに対して も賃金を支払う。完全データが得られた時には追加的 に支払いをする(しかし、これにより調査者に利益相反 が生じるので注意が必要)。 Panel on Handling Missing Data in Clinical Trials; National Research Council, “The Prevention and Treatment of Missing Data in Clinical trials”, 2010 19
  20. 20. ☆完全データの収集に関し、調査者と参加者に対してインセ ンティブを提供する ☆試験後に有効な治療を受け続けられるようにする • 非金銭的なインセンティブ:試験後に参加者に効果 的な治療を提供する(認可されるまで効果的な研究 治療を受け続けられる) 、研究のロゴがはいった贈 り物など • 金銭的なインセンティブ:強制力があったり、過度な 影響を及ぼすレベルでない報酬は倫理的とされる (参加者の完了度合いに応じて支払うが一般的な 脱落予防法) Panel on Handling Missing Data in Clinical Trials; National Research Council, “The Prevention and Treatment of Missing Data in Clinical trials”, 2010 20
  21. 21. ☆治療を受け続けているかに関わらず、参加者が終 わりまで試験に参加することの重要性を調査者や研 究スタッフに教育する • 調査者やスタッフの訓練では以下を強調する ①完全データの重要性 ②研究治療の非継続とデータ収集の非継続の違い ③研究治療非継続後のデータ収集の重要性 ④インフォームドコンセントの重要性: 研究治療後もデータを収 集する重要性を説明したり、それを認識しやすいような同意撤 回書を利用する(例、1.研究治療は中止するがデータ収集は継続;2.研究 治療もデータ収集も中止するが医療記録は利用可能,3.研究治療もデータ収 集も中止し医療記録も利用不可) ⑤欠測値を減らすために患者と協力する方法 ⑥試験参加の中止は参加者の決定で決まること Panel on Handling Missing Data in Clinical Trials; National Research Council, “The Prevention and Treatment of Missing Data in Clinical trials”, 2010 21
  22. 22. ☆参加者のデータ収集における重荷や不便を減らし、 出来るかぎり研究での経験をポジティブなものにする ① 研究参加とアセスメントの回数を最小限に ② 必要な情報のみ収集 ③ 使いやすい症例報告書の使用 ④ 病院への来訪を求めない直接的なデータ収集の 使用(電話やメールの使用など) ⑤ 比較的大きな猶予期間を設定したフォローアップア セスメント ⑥ 参加者が楽しいと感じれるように工夫: 友好的な環 境の形成、友好的なスタッフの雇用、参加者の時 間とスケジュールを尊重する、小さな子どものため に遊ぶものがあるなど Panel on Handling Missing Data in Clinical Trials; National Research Council, “The Prevention and Treatment of Missing Data in Clinical trials”, 2010 22
  23. 23. ☆参加者から脱落する傾向についての情報を収集 し、脱落を減らすためにこの情報を使用する • 参加者が脱落するリスクと理由に関する情報を集め る:参加の意図を尋ねて脱落のリスクを確認し、リ スクがある場合はその理由を特定する。理由は後 の欠測値処理に利用できる(Intent to attend questionnaire などを使用:どのくらい研究を完遂するつもりか、どのくらい次回の アセスメントに参加するつもりか、0~10で回答する質問紙, Leon et al., Clinical Trials,2007)。 • 参加者の脱落影響する要因:①参加する時刻とか かる時間②移動に援助が必要or子どもの世話があ る③リマインダーがない④スタッフとの関係に問題 ⑤採血や他の手続きの問題⑥副作用⑦治療効果 の気づき Panel on Handling Missing Data in Clinical Trials; National Research Council, “The Prevention and Treatment of Missing Data in Clinical trials”, 2010 23
  24. 24. ☆参加者についての最新の連絡先情報を得ておく • 来訪ごとに参加者の連絡先情報を更新(場合によっ ては、自宅訪問も必要)。 ☆その他 • 科学への貢献のために継続参加することの重要性 を伝える:ニューズレターの作成、参加者のための ウェブサイトを日々更新する、暫定的な報告書・研 究進捗・結果を閲覧可能にする。 • 参加者の研究への関与と継続を高める:研究名の 入った贈り物、日常的に口頭や文書で感謝を示す、 SNSの利用、研究上の問題のヒアリング、来訪前に リマンダーを送り、来訪されない時は参加を勧める。 Panel on Handling Missing Data in Clinical Trials; National Research Council, “The Prevention and Treatment of Missing Data in Clinical trials”, 2010 24
  25. 25. 欠測はどこで予防できるか? 臨床的疑問の定式化 (PICO,PECO)と先行研究調査 研究デザイン・アウトカム測 定方法の決定 倫理審査など 研究の実施とデータの収集 データ解析 Li et al.,2014,Journal of Clinical Epidemiology:欠測値の予防と処理法 についての各種ガイドラインを整理して,デルファイ法によってミニマ ムスタンダードを抽出した論文から。以降、Li論文をベースに欠測予防 をまとめた。 <研究デザインと実施上の工夫> ① リサーチクエスチョン(特にアウトカム) を明確にする ② 欠測値を最小限にするためにデザイン と実施上の対策を講じる ③ 欠測値を扱うための統計的手法を予め 決めておく <研究実施中の工夫> ① 重要なアウトカムの情報収集を継続す る ② 欠測値をモニターする 25
  26. 26. ☆欠測値を扱うための統計的手法を予め決めておく • 欠測値を統計的に補完する場合には、欠測に関す る仮定が必要になる。これは、事後的にデータのみ からは仮定することが難しいので、予めプロトコルに 記載し、介入や調査に関わる者も欠測の仮定に 沿った理解をできるようにしておく。 →プロトコルの段階で欠測値についての仮定と処理法 の決定をしておくことが重要 →予想される欠測値が事前に決まっていれば、欠測 の理由などの情報が収集されたり、予防するための工 夫が動機づけられることが期待できる Li et al.,2014,Journal of Clinical Epidemiology 26
  27. 27. 欠測値を考慮した例数設計 ① 先行研究から欠測確率を予想し、欠測しても検定 力が低くならないようにサンプルサイズを増やす →完全ランダム欠測では良いが、そうではない場合、 脱落によるバイアスを考慮できてない可能性がある。 ② 脱落による無回答バイアスを調整した効果量で例 数設計をする(ITT分析を想定)。 →先行する臨床試験の感度分析などから無回答バイ アス(Nonresponse bias)を推定できる場合は、バイアス の分だけ効果量を調整して、例数設計を行う。 N2 = N1 * 1 1- pdropout N2: 調整されたサンプルサイズ N1:元々の例数設計で計算されたサンプルサイズ p dropout:予想される欠測の出現確率 27
  28. 28. 欠測はどこで予防できるか? 臨床的疑問の定式化 (PICO,PECO)と先行研究調査 研究デザイン・アウトカム測 定方法の決定 倫理審査など 研究の実施とデータの収集 データ解析 Li et al.,2014,Journal of Clinical Epidemiology:欠測値の予防と処理法 についての各種ガイドラインを整理して,デルファイ法によってミニマ ムスタンダードを抽出した論文から。以降、Li論文をベースに欠測予防 をまとめた。 <研究デザインと実施上の工夫> ① リサーチクエスチョン(特にアウトカム) を明確にする ② 欠測値を最小限にするためにデザイン と実施上の対策を講じる ③ 欠測値を扱うための統計的手法を予め 決めておく <研究実施中の工夫> ① 重要なアウトカムの情報収集を継続す る ② 欠測値をモニターする 28
  29. 29. ☆重要なアウトカムにおける情報収集を継続する • 参加者が研究治療を継続しているかにかかわらず、 重要なアウトカムや関連した治療・共変量の情報を 継続的に収集し、記録し、分析に利用すべき →欠測値処理のために「研究参加を継続しない理由」、 「継続しないと決めたのは誰か」、「継続しないのは研 究の全てか一部か」についても収集する →一方で、副作用などにより脱落した患者から情報収 集するのは結構難しいため、欲しい推定値(推定値1 の場合は必要)を明確にした上で収集するかどうか判 断するのでも良い(Mallinckrodt, 2013) Li et al.,2014,Journal of Clinical Epidemiology Panel on Handling Missing Data in Clinical Trials; National Research Council, “The Prevention and Treatment of Missing Data in Clinical trials”, 2010 29
  30. 30. 欠測はどこで予防できるか? 臨床的疑問の定式化 (PICO,PECO)と先行研究調査 研究デザイン・アウトカム測 定方法の決定 倫理審査など 研究の実施とデータの収集 データ解析 Li et al.,2014,Journal of Clinical Epidemiology:欠測値の予防と処理法 についての各種ガイドラインを整理して,デルファイ法によってミニマ ムスタンダードを抽出した論文から。以降、Li論文をベースに欠測予防 をまとめた。 <研究デザインと実施上の工夫> ① リサーチクエスチョン(特にアウトカム) を明確にする ② 欠測値を最小限にするためにデザイン と実施上の対策を講じる ③ 欠測値を扱うための統計的手法を予め 決めておく <研究実施中の工夫> ① 重要なアウトカムの情報収集を継続す る ② 欠測値をモニターする 30
  31. 31. ☆欠測値に関して許容可能な目標の確率を決めて、 この目標に関して試験の進展をモニターする(Little et al.(2012) N Engl J Med)。 • プロトコルの段階で、許容可能な欠測確率を決める。試験 中に欠測値をモニターして、「データおよび安全性モニタリ ング委員会(Data and Safety Monitoring Board)」に送る。 *許容可能な欠測確率を決定する標準的な方法はまだない が、先行する試験から可能な目標を設定する、感度分析を考 慮して結論に影響しない欠測確率を推定するなどがある。 • データ収集後ではなく、リアルタイムで測定して、問題があ る場合はすぐにミーティングを行う(特定の施設に欠測が 多い場合は、対処方法を決め、訓練を行う or 中止を判断 する)。 Panel on Handling Missing Data in Clinical Trials; National Research Council, “The Prevention and Treatment of Missing Data in Clinical trials”, 2010 31
  32. 32. 観察研究の場合 • 紹介したガイドラインは、臨床試験を中心に作成さ れたものだが、臨床試験以外のデザインでの縦断 データ収集に関して上記のガイドラインは利用可能 (Li et al.,2014,Journal of Clinical Epidemiology)。 • 一方、クロスセクショナル研究(特に郵送調査)に関 しては、上記のガイドライン以外の工夫点も存在す る(主に調査への反応率を高める工夫)。 →郵送-電子メール調査への反応率に関するRCTをメタ 分析した研究の知見を紹介する(Edwards et al., 2002, BMJで発表され、その後コクランライブラリでのアップ デートされた2009年版) 32
  33. 33. 観察研究の場合: 郵送によるクロスセクショナル研究 <反応率のオッズが1.76~3.08倍UP> ①金銭的インセンティブをつける、②書留配達便の使用、③ティー ザー封筒(封筒をあけたくなるようなコピーをつける)、④興味深い調 査項目の使用(参加者に特に関連する質問をする) <反応率のオッズが1.32~1.64倍UP> ①調査票を送る前に連絡する、②最初に送った時に返事がない場合 に再度連絡する(フォローアップ)、③フォローアップ時に調査票のコ ピーも送る、④条件付きのないインセンティブの利用(返信したらイン センティブでなくて、調査票がきた時点でインセンティブを提供)、⑤短 い調査票、⑥反応する義務を伝える、⑦大学がスポンサー <反応率のオッズが1.14~1.33倍UP> ①非金銭的インセンティブ(キーリング、くじ、結果の提供など)、②個 人向けアプローチ(手書き署名や添え状など)、③住所を手書きする、 ④前払い返信封筒よりも切手の貼った返信封筒の使用、⑤機密性の 保証、⑥第1種郵便の使用(速達みたいなもの) *機密性の高い質問の入った調査票の時は回収率が下がる Edwards et al., 2002, BMJ(コクランライブラリでのアップデート版、2009年) 33
  34. 34. 観察研究の場合: 電子メールによるクロスセクショナル研究 <反応率のオッズが3.05倍UP> 電子メールに写真を含める(研究数は少ない) <反応率のオッズが1.52~1.85倍UP> ①非金銭的インセンティブ(アマゾンギフトカード、くじ、携帯情報端末、即時 フィードバック)、②短い電子調査票、③他の人が回答していることを述べる、 ④興味深い調査項目の使用(参加者に特に関連する質問をする) <反応率のオッズが1.31~1.37倍UP> ①すぐに結果が示されるくじの使用、②調査結果の提供、③白い背景を使 用する <反応率のオッズが1.18~1.24倍UP> ①個人向けのアプローチ(質問票の添え状に親しいあいさつを述べる、個別 化したカバーレターを送る)、②メールのヘッダーをシンプルにする(組織名 称だけにして、URLなど色々書かない)、③写真や絵をいれた選択肢よりも文 字による選択肢を使用、④デッドラインを決める *メールの件名に調査(Survey)と入っていたり、男性の署名がはいったメー ルの場合は、反応率が下がる。 Edwards et al., 2002, BMJ(コクランライブラリでのアップデート版、2009年) 34
  35. 35. 参考・引用文献 <主な教科書> • “The Prevention and Treatment of Missing Data in Clinical Trials” , National Research Council, 2011,The National Academies Press • “Preventing and Treating Missing Data in Longitudinal Clinical Trials” Mallinckrodt, 2013, Cambridge university press →NRC本は重要教科書、Mallinckrodt本は分かりやすくまとまっている <主な論文> • Li et al. (2014). Standards should be applied in the prevention and handling of missing data for patient-centered outcomes research: a systematic review and expert consensus. Journal of Clinical Epidemiology, 67(1), 15–32. • Little et al. (2012). The prevention and treatment of missing data in clinical trials. The New England Journal of Medicine, 367(14), 1355–60. →Li論文は、欠測値予防・処理に関する各種ガイドラインをまとめたミニマルスタ ンダードの論文。Appendixには各種ガイドラインとページなどの情報が掲載され ている(元のガイドラインにあたることが容易だった)。Li論文では、少し手薄だっ たデザインや実施上の工夫については、Little論文のまとめが非常に有用だった。35

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