RoB2.0で決めなければいけない知りたい効果について解説しています。 ITT効果とPer-protocol効果

1. 系統的レビュー研究計画書作成ワークショップ
第7回サプリメント
知りたい効果
京都大学大学院 辻本康
尼崎総合医療センター Hospital Care Research Unit
片岡裕貴 辻本啓
滋賀医科大学 岡見雪子 平大樹 山本晴香
精治寮病院 阪野正大
亀田総合病院 総合内科 佐田竜一

2. このサプリメントの目標
• ランダム化の利点がわかる
• ITT解析とPer-protocol解析がわかる
• ITT効果とPer-protocol効果がわかる
• ITT効果とPer-protocol効果が、ITT解析
およびPer-protocol解析と違うことがわか
る
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3. ご質問のスライド、レビューにおける知りたい介入効果
どちらかを選ぶ
• 介入に割り付けられた時の効果を知りた
い（intention to treat effect）
• 介入を行い、介入を遵守した時の効果を
知りたい（per-protocol effect）
ITT解析やper-protocol解析とは違うので
注意
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4. そもそもランダム化とは？
本当はダミー人間を作って治療とコントロール
を割り付けて比較し効果を見たい。
でもそんなことできません。
ランダム化の最も強力な点とは
対象者の背景因子を、計測できないものも含め
て揃えることができる
つまり治療の割り付け以外は同じ集団とみなす
ことができるため、集団に対する平均の治療効
果を正確に推定することができる
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5. ITT解析とPer-protocol解析とは？
ITT解析
介入群に割り付けられた対象者は、介入を
守れていなかったとしても、介入群として
解析する。つまり、割り付けられた通りに
解析する。
Per-protocol解析
割り付けられた治療を受けた者のみをその
治療群として解析する。
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6. 例：やせ薬のRCT
例：1日4回飲むやせ薬と介入なしの体重減少
効果を比較するRCT
ITT解析では
100人中50人しか正確に内服できなかったと
してもその100人はやせ薬群として解析する。
Per-protocol解析では
100人中50人しか正確に内服できなかったと
したら守れた50人をやせ薬群として解析する
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7. 効果を計算
やせ薬群は、守れた50人が平均で2キロ減少、守れなかった50人が平
均で体重減少なし
比較群は100人は平均で1キロ減少
ITT解析
やせ薬群 (50x2+50x0)➗100=1キロの効果
比較群 (100x1)➗100=1キロの効果
介入と比較の差＝０
Per-protocol解析
やせ薬群 50x2➗50=2キロの効果
比較群 (100x1)➗100=1キロの効果
介入と比較の差＝１キロ
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8. 遵守できる人ってどんな人？
やせ薬群は、守れた50人が平均で2キロ減
少、守れなかった50人が平均で体重減少な
し
守れない人と比べると、この守れた50人は、
規則正しい生活、きちんと介入を守れる性
格、家族のサポート、高い収入がある集団
かもしれない。
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9. どっちがいい？
ITT解析です。
Per-protocol解析では割り付けられた介入を
しっかり守る集団と、守る人と守れない人が混
ざった集団を比べています
つまり、ランダム化が成り立たない
ランダム化の最も強力な点である「同じ集団を
作り出す」メリットを損ね、介入群と比較群が
違う集団になっている
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10. メタアナリシスでは
メタアナリシスではPer-protocol解析の
データは基本的に使いません。
ITT解析のデータを用いるのが原則です。
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11. レビューにおける知りたい介入効果（再掲）
どちらかを選ぶ
• 介入に割り付けられた時の効果を知りた
い（intention to treat effect）
• 介入を行い、介入を遵守した時の効果を
知りたい（per-protocol effect）
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12. ITT効果をみたい
100人にやせ薬を割り付けたときの効果は？
100人が守れるかはどちらでもいい
しかし、やせ薬を100人に渡せば、全体で平均どれくらいの効
果があるのか知りたい
先ほどの例：
介入群 (50x2+50x0)➗100=1キロの効果
比較群 (100x1)➗100=1キロの効果
つまり100人にやせ薬を渡しても平均でみると比較群との効果
の差は０
これがITT効果
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13. Per-protocol効果を見たい
では、Per-protocol効果は？
やせ薬をきちんと1日4回飲んだときの効果のこと
守れたときの効果なので、Per-protocol解析の結果（やせ薬と
比較の差＝１キロ）でよい？？
これは間違いです。
なぜなら、介入を遵守したときの効果は介入を遵守できる人た
ちを対象に、介入とコントロールを割り付けてその差を見ない
とわかりません
例では、もしやせ薬群に割り付けられていたらきちんと飲むこ
とができない人たちが比較群に含まれています。
したがって、この効果（１キロやせる）は、遵守できたときの
正しい値とは言えません。
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14. Per-protocolの効果
ではITT解析で出てきた値をper-protocol効果と呼べる？
ITT解析では
介入群 (50x2+50x0)➗100=1キロの効果
比較群 (100x1)➗100=1キロの効果
つまり100人に介入しても平均でみると比較群との効果の差は０
でもこれは守れる人と守れない人が混ざった集団に対しての効果。
守れた場合の効果とは違いそうですよね。
ここがRoB2.0で見るポイントです。
つまり、遵守出来ない人が多いと、ITT解析で出てきた結果は遵守出
来たときの効果から、離れていきます。その離れる具合（＝バイア
ス）を評価する質問項目が2番目のドメインです。
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15. RoB評価
ITT効果を見たいかPer-protocol効果を見
たいかで同じ研究でもRoB評価は違う可能
性がある
例の場合、ITT解析で出てきた値（介入-比
較＝0）はITT効果には一致しそうな値であ
りバイアスは低そう
一方、Per-protocol効果には一致しないリ
スクが高いのでバイアスは高そう
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16. ITTとPer-protocol
ITT解析 > Per-protocol解析（特殊な場
合を除く）
ITT効果とPer-protocol効果はどちらが知
りたいかを選択するもの
どちらが知りたいかによってRoB評価も変
わりうる
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17. 参考文献
RoB2.0
https://sites.google.com/site/riskof
biastool/welcome/rob-2-0-tool
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