Cochrane Training

Holger J Schünemann, Julian PT Higgins, Gunn E Vist, Paul Glasziou, Elie a Akl, Nicole Skoetz, Gordon H Guyatt; Cochrane GRADEing Methods Group (ENT. Applicability and Recommendations Methods Group) ja Cochrane Statistical Methods Group

mainitse tämä luku seuraavasti: Schünemann HJ, Higgins JPT, Vist GE, Glasziou P, Akl EA, Skoetz N, Guyatt GH. Luku 14: Yhteenveto havainnoista-taulukoiden täyttäminen ja todistusvarmuuden luokittelu. Julkaisussa: Higgins JPT, Thomas J, Chandler J, Cumpston M, Li T, Page MJ, Welch VA (editors). Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions version 6.2 (päivitetty helmikuussa 2021). Cochrane, 2021. Saatavilla www.koulutus.cochrane.org/handbook

14.1 ”Yhteenveto havainnoista” – taulukot

14.1.1 Johdanto ”Yhteenveto havainnoista” – taulukoihin

”Yhteenveto havainnoista” – taulukot esittävät tarkastelun tärkeimmät havainnot läpinäkyvässä, jäsennellyssä ja yksinkertaisessa taulukkomuodossa. Ne antavat erityisesti avaintietoja näytön varmuudesta tai laadusta (eli luotettavuudesta tai varmuudesta vaikutusarvion tai assosiaation vaihteluväliin), tarkasteltujen toimenpiteiden vaikutuksen suuruudesta ja tärkeimmistä tuloksista saatavilla olevien tietojen summasta. Cochrane-arviointeihin olisi sisällyttävä suunnittelun ja julkaisemisen aikana Yhteenveto havainnoista-taulukot, ja niissä olisi oltava vähintään yksi keskeinen Yhteenveto havainnoista-taulukko, joka edustaa tärkeimpiä vertailuja. Jotkin arviot voivat sisältää useamman kuin yhden havaintojen Tiivistelmätaulukon, esimerkiksi jos katsauksessa käsitellään useampaa kuin yhtä suurta vertailua tai jos siinä on olennaisilta osin erilaisia populaatioita, jotka edellyttävät erillisiä taulukoita (esimerkiksi siksi, että vaikutukset eroavat toisistaan tai on tärkeää esittää tulokset erikseen). Cochrane Database of Systematic Reviews (CDSR) – tietokannassa tarkastelun pääasiallinen Yhteenveto havainnoista-taulukko on alussa ennen Taustaosaa. Tulosten ja Keskusteluosuuksien välissä on muita yhteenvetotaulukoita.

14.1.2 tulosten valinta ”Yhteenveto havainnoista” – taulukoihin

”Yhteenveto havainnoista” – taulukon suunnittelu aloitetaan systemaattisen tarkastelun varhaisessa vaiheessa, jolloin valitaan seuraavat tulokset: i) tarkastelu ja ii) Yhteenveto havainnoista-taulukko. Tämä on ratkaiseva askel, jota arvostelijoiden on käsiteltävä huolellisesti.

jotta varmistettaisiin mahdollisimman hyödyllisten tietojen tuottaminen, Cochrane-katsaukset aloitetaan laatimalla katsauskysymys ja luettelemalla kaikki tärkeimmät tulokset, jotka ovat tärkeitä potilaille ja muille päätöksentekijöille (katso Luku 2 ja Luku 3). Todistusaineiston varmuuden arvioinnissa käytettävä GRADE-lähestymistapa (KS.kohta 14.2) määrittelee ja operationalisoi luokitusprosessin, joka auttaa erottamaan tulokset niistä, jotka ovat kriittisiä, tärkeitä tai eivät ole tärkeitä päätöksenteon kannalta. Kuulemiset ja palaute tarkistuspöytäkirjasta, myös kuluttajilta ja muilta päätöksentekijöiltä, voivat tehostaa tätä prosessia.

kriittisiin tuloksiin sisältyy todennäköisesti selvästi tärkeitä päätetapahtumia; tyypillisiä esimerkkejä ovat kuolleisuus ja merkittävä sairastuvuus (kuten aivohalvaukset ja sydäninfarkti). Ne voivat kuitenkin myös edustaa usein vähäisiä ja harvinaisia suuria sivuvaikutuksia, oireita, elämänlaatua, hoitoon liittyviä rasitteita ja resurssikysymyksiä (kustannuksia). Rasitteet edustavat terveydenhuollon työmäärän vaikutusta potilaan toimintaan ja hyvinvointiin, ja niihin kuuluvat vaatimukset intervention noudattamisesta, jota potilaat tai Hoitajat (esim.perhe) eivät pidä, kuten se, että heidän on käytävä useammin testeissä, tai tiettyjen interventioiden vaatimat elintapojen rajoitukset (Spencer-Bonilla et al 2017).

usein laatiessaan kysymyksiä, jotka sisältävät kaikki potilaan päätöksenteon kannalta tärkeät tulokset, arviointien laatijat kohtaavat raportteja tutkimuksista, jotka eivät ole sisältäneet kaikkia näitä tuloksia. Tämä pätee erityisesti kielteisiä tuloksia. Esimerkiksi satunnaistetut tutkimukset voivat edistää näyttöä aiotuista vaikutuksista ja usein esiintyvistä, suhteellisen vähäisistä sivuvaikutuksista, mutta eivät raportoi harvinaisista haittavaikutuksista, kuten itsemurhayrityksistä. Luvussa 19 käsitellään strategioita haittavaikutusten torjumiseksi. Tietojen saamiseksi kaikista tärkeistä tuloksista voi olla tarpeen tutkia ei-satunnaistettujen tutkimusten tuloksia (KS.Luku 24). Cochrane on yhteistyössä muiden kanssa kehittänyt ohjeistusta arvostelijoiden tueksi heidän päätökselleen siitä, milloin etsiä ja sisällyttää satunnaistamattomia tutkimuksia (Schünemann et al 2013).

jos tarkastelu sisältää vain satunnaistettuja tutkimuksia, näissä tutkimuksissa ei välttämättä käsitellä kaikkia tärkeitä tuloksia, eikä niitä näin ollen ole mahdollista käsitellä tarkastelun rajoitusten puitteissa. Arvostelun tekijöiden tulisi tunnustaa nämä rajoitukset ja tehdä niistä avoimia lukijoille. Review kirjoittajat kannustetaan sisällyttämään ei-satunnaistetut tutkimukset tutkia harvinaisia tai pitkäaikaisia haittavaikutuksia, joita ei ole riittävästi tutkittu satunnaistetuissa tutkimuksissa. Tämä nostaa esiin mahdollisuuden, että haittatulokset voivat tulla tutkimuksista, joissa osallistujat eroavat hyödyn analysoinnissa käytetyistä tutkimuksista. Arvioinnin laatijoiden on sitten harkittava, kuinka paljon tällaiset erot todennäköisesti vaikuttavat havaintoihin, ja tämä vaikuttaa todistusvarmuuteen, koska väestöön liittyy huolta välillisyydestä (KS.kohta 14.2.2).

Satunnaistamattomista tutkimuksista voidaan saada tärkeää tietoa paitsi silloin, kun satunnaistetut tutkimukset eivät kerro tuloksista tai satunnaistetut tutkimukset kärsivät satunnaistetuista tutkimuksista, myös silloin, kun satunnaistettujen tutkimusten näyttö on luokiteltu hyvin vähäiseksi ja satunnaistamattomat tutkimukset antavat näyttöä paremmasta varmuudesta. Näitä kysymyksiä käsitellään tarkemmin myös luvussa 24.

14.1.3 yleinen malli ”Yhteenveto havainnoista” – taulukoille

on kehitetty useita vaihtoehtoisia standardiversioita ”Yhteenveto havainnoista” – taulukoista, jotta varmistetaan yhdenmukaisuus ja helppokäyttöisyys tarkasteluissa, päätöksentekijöiden tarvitsemien tärkeimpien tietojen sisällyttäminen ja optimaalinen esitystapa (KS.esimerkkejä kaaviossa 14.1.a ja 14.1.b). Näitä formaatteja tukee tutkimus, joka keskittyi parempaan ymmärrykseen tiedoista, joita he aikovat välittää (Carrasco-Labra et al 2016, Langendam et al 2016, Santesso et al 2016). Ne ovat saatavilla Grade virallinen ohjelmistopaketti kehitetty tukemaan GRADE lähestymistapa: GRADEpro GDT (www.gradepro.org).

Cochranen standarditaulukot ”Yhteenveto havainnoista” sisältävät seuraavat tiedot käyttäen yhtä hyväksytyistä formaateista. Lisäohjeita näistä annetaan kohdassa 14.1.6.

1. lyhyt kuvaus käytettävissä olevasta aineistosta (joka voi olla hieman erilainen tai suppeampi kuin tarkastelukysymyksessä määritellyt).
2. lyhyt kuvaus vertailusta, jota käsitellään taulukossa ”Yhteenveto havainnoista”, mukaan lukien sekä kokeelliset että vertailutoimenpiteet.
3. luettelo kriittisimmistä ja / tai tärkeimmistä sekä toivottavista että ei-toivotuista terveysvaikutuksista, rajoitettu seitsemään tai harvempaan lopputulokseen.
4. kunkin tuloksen tyypillisen rasituksen mitta (esim.havainnollinen riski tai vertailutoimenpiteisiin liittyvä havainnollinen keskiarvo).
5. kunkin vaikutuksen absoluuttinen ja suhteellinen suuruus (jos molemmat ovat asianmukaisia).
6. kunkin tuloksen analysointiin vaikuttaneiden osallistujien ja tutkimusten määrät.
7. todistusaineiston kokonaisvarmuuden arviointi kunkin lopputuloksen osalta (joka voi vaihdella lopputuloksen mukaan).
8. tilaa kommenteille.
9. selitykset (tunnettiin aiemmin alaviitteinä).

Ihannetapauksessa ”Yhteenveto havainnoista” – taulukoiden tukena on yksityiskohtaisempia taulukoita (joita kutsutaan ”todisteprofiileiksi”), joihin tarkastelu voidaan liittää ja joista saadaan yksityiskohtaisempia selityksiä. Näyttöprofiilit sisältävät samat tärkeät terveysvaikutukset, ja ne ovat yksityiskohtaisempia kuin ”Yhteenveto havainnoista” – taulukot sekä yksittäisistä seikoista, jotka vaikuttavat varmuuden luokitukseen, että tutkimusten tuloksista (Guyatt et al 2011A). Niillä varmistetaan, että todistusvarmuuden arvioinnissa käytetään jäsenneltyä lähestymistapaa. Vaikka niitä julkaistaan harvoin Cochrane Reviews-julkaisussa, esimerkiksi ohjekehittäjät käyttävät usein todisteprofiileja pohtiessaan näytön varmuutta ohjesuositusten tueksi. Arvioinnin laatijoiden on helpompi laatia yhteenveto havainnoista-taulukko täydentämällä ensin gradepro GDT: ssä todisteprofiilin todistusvarmuuden luokitus. Sen jälkeen ne voivat automaattisesti muuntaa sen johonkin gradepro GDT: n ”yhteenveto havainnoista” – formaattiin, mukaan lukien interaktiivinen ”Yhteenveto havainnoista” julkaistavaksi.

dikotomisten seurausten vaikutuksen suuruuden mittarina ”Yhteenveto havainnoista” – taulukossa olisi esitettävä vaikutuksen suhteellinen mitta (esim.riskisuhde, odds ratio, vaara) ja absoluuttisen riskin mitta. Muuntyyppisten tietojen osalta pelkkä absoluuttinen mitta (kuten ero jatkuvien tietojen menetelmissä) saattaa riittää. On tärkeää, että vaikutuksen suuruus esitetään mielekkäällä tavalla, mikä saattaa edellyttää meta-analyysin tuloksen muuttamista (KS.myös kohta 15, kohta 15.4 ja kohta 15.5). Tarkasteluissa, joissa on useampi kuin yksi päävertailu, olisi oltava erillinen Yhteenveto havainnoista-taulukko kutakin vertailua varten.

Kuva 14.1.a on esimerkki ”Yhteenveto havainnoista” – taulukosta. Kuva 15.1.b tarjoaa vaihtoehtoisen muodon, joka voi edelleen helpottaa käyttäjien ymmärrystä ja tulkintaa tarkastelun tuloksista. Eri muotoja arvioivan näytön perusteella voidaan päätellä, että yhteenvetotaulukon olisi sisällettävä riskiero absoluuttisen vaikutuksen mittana, ja laatijoiden olisi mieluiten käytettävä muotoa, johon sisältyy riskiero .

kohdassa 14.1.6 on yksityiskohtainen kuvaus löydösten Tiivistelmätaulukon sisällöstä.

Kuva 14.1.esimerkki ”Yhteenveto havainnoista” – taulukosta

Yhteenveto havainnoista (interaktiivista versiota varten klikkaa tästä)

a Kaikki sukat yhdeksässä tutkimuksessa mukana tässä katsauksessa olivat alle polven kompressiosukat. Neljässä tutkimuksessa puristuslujuus oli nilkan kohdalla 20-30 mmHg. Muissa neljässä tutkimuksessa se oli 10-20 mmHg. Sukkia on eri kokoisia. Jos sukka on liian tiukka polven ympärillä, se voi estää välttämättömän laskimopalautuksen, joka aiheuttaa veren kerääntymisen polven ympärille. Kompressiosukat on asennettava oikein. Liian tiukka sukka voi pitkällä lennolla viiltää ihoa ja aiheuttaa mahdollisesti haavaumia ja lisätä DVT: n riskiä. Jotkut sukat voivat olla hieman paksumpia kuin normaali jalkapeite ja voivat olla mahdollisesti rajoittavia tiukalla jalkakulutuksella. On hyvä idea käyttää sukkia ympäri taloa ennen matkaa, jotta varmistetaan hyvä, mukava istuvuus. Useimmissa tutkimuksissa osallistujat laittoivat sukkansa jalkaan pari-kolme tuntia ennen lentoa. Sukkien saatavuus ja hinta voivat vaihdella.

B kahteen tutkimukseen otettiin korkean riskin osallistujia, jotka määriteltiin sellaisiksi, joilla oli aikaisempia DVT-tapauksia, hyytymishäiriöitä, vaikeaa lihavuutta, luu-tai nivelvaivoista johtuvaa liikuntarajoitteisuutta, neoplastista sairautta kahden edellisen vuoden aikana, suuria suonikohjuja tai yhdessä tutkimuksessa osallistujat olivat yli 190 cm pitkiä ja yli 90 kg painavia. Esiintyvyys seitsemässä tutkimuksessa, joihin ei otettu mukaan korkean riskin osallistujia, oli 1.45% ja insidenssi kahdessa tutkimuksessa, joihin otettiin korkean riskin osallistujia (vähintään yksi riskitekijä), oli 2, 43%. Olemme käyttäneet 10 ja 30 per 1000 ilmaisemaan erilaisia riskiryhmiä.

c luottamusväli ei ylitä mitään eroa eikä sulje pois pientä nousua.

d turvotuksen mittausta ei ole validoitu (lopputuloksen satunnaisuus) eikä sitä ole sokaistu interventiolle (puolueellisuuden riski).

e jos tapahtumia on hyvin vähän tai ei lainkaan ja osallistujamäärä on suuri, arvio todistusvarmuudesta (erityisesti arvio epätarkkuudesta) voi perustua ehdottomaan vaikutukseen. Tässä varmuusluokitusta voidaan pitää ”korkeana”, jos tulos on arvioitu asianmukaisesti eikä tapahtumaa itse asiassa esiintynyt 2821 tutkitulla osallistujalla.

yhdessäkään muussa tutkimuksessa ei raportoitu haittavaikutuksia, lukuun ottamatta neljää pinnallista laskimotukosta polven alueen suonikohjuissa, jotka puristuivat sukasten yläreunan puristuksiin yhdessä tutkimuksessa.

Kuva 14.1.B esimerkki vaihtoehtoisesta havaintojen Tiivistelmätaulukosta

14.1.4 ”Yhteenveto havainnoista” – taulukoiden laatiminen

GRADEPRO GDT (GRADE Working Group ’s software, GRADEpro GDT) (www.gradepro.org), mukaan lukien GRADE ’s interactive handbook, on käytettävissä avustamaan arviointien laatijoita ”Yhteenveto havainnoista” – taulukoiden laatimisessa. GRADEpro voi käyttää tietoja vertailuryhmän riskistä ja vaikutusarviosta (arvostelun laatijoiden syöttämä tai revmanin tuottamista tiedostoista tuotu) kokeellisiin interventioihin liittyvien suhteellisten vaikutusten ja absoluuttisten riskien tuottamiseen. Lisäksi se johdattaa käyttäjän GRADE-arvioinnin prosessin läpi ja tuottaa taulukon, jota voidaan käyttää itsenäisenä taulukkona arvostelussa (mukaan lukien suora tuonti ohjelmistoon, kuten RevMan tai integraatio RevMan Webiin), tai interaktiivisen ”Yhteenveto havainnoista” – taulukon (katso ohje resurssit gradeprossa).

14.1.5 tilastollisia näkökohtia ”Yhteenveto havainnoista” – taulukoissa

14.1.5.1 Dikotomiset tulokset

”Yhteenveto havainnoista” – taulukoissa tulee olla sekä absoluuttiset että suhteelliset dikotomisten tulosten vaikutuksen mittarit. Riskisuhteet, kerroinsuhteet ja riskierot ovat erilaisia tapoja verrata kahta ryhmää dikotomisiin tuloksiin (KS.Luku 6, kohta 6.4.1). Lisäksi on olemassa kaksi erillistä riskisuhdetta riippuen siitä, mikä tapahtuma (esim. ”kyllä” tai ”ei”) on analyysin painopiste (KS. Luku 6, 6.4.1.5 kohta). Jos interventiovaikutus ei ole nolla, vertailuryhmän riskit vaihtelevat tutkimusten välillä (ts. tapahtuman riskin vaihtelu ilman asiaan puuttumista esimerkiksi eri populaatioissa) tekee mahdottomaksi, että useampi kuin yksi näistä mittareista olisi todella sama jokaisessa tutkimuksessa.

epidemiologiassa on jo pitkään oletettu, että suhteelliset vaikutusmittarit ovat johdonmukaisempia kuin absoluuttiset vaikutusmittarit skenaariosta toiseen. Tämän oletuksen tueksi on empiiristä näyttöä (Engels et al 2000, Deeks and Altman 2001, Furukawa et al 2002). Tästä syystä meta-analyyseissä olisi yleensä käytettävä vaikutuksen mittana joko riskisuhdetta tai kerroinsuhdetta (KS.Luku 10, kohta 10.4.3). Vastaavasti yksittäinen arvio suhteellisesta vaikutuksesta on todennäköisesti tarkoituksenmukaisempi Yhteenveto kuin yksittäinen arvio absoluuttisesta vaikutuksesta. Jos suhteellinen vaikutus on todellakin Yhdenmukainen eri tutkimuksissa, eri vertailuryhmien riskeillä on erilaisia vaikutuksia absoluuttiseen hyötyyn. Esimerkiksi, jos riskisuhde on johdonmukaisesti 0.75, sitten kokeellinen interventio vähentäisi vertailuryhmän riskiä 80-60 prosenttia interventioryhmässä (absoluuttinen riski 20 prosenttiyksikköä), mutta vähentäisi myös vertailuryhmän riskiä 20-15 prosenttia interventioryhmässä (absoluuttinen riski 5 prosenttiyksikköä).

”Yhteenveto havainnoista” – taulukot perustuvat oletukseen yhdenmukaisesta suhteellisesta vaikutuksesta. Siksi on tärkeää ottaa huomioon tämän vaikutuksen vaikutukset vertailuryhmän eri riskeihin (nämä voidaan johtaa tai arvioida useista lähteistä, KS.kohta 14. 1.6.3), mikä voi edellyttää ennustavien todisteiden varmuuden arviointia (Spencer et al 2012, Iorio et al 2015). Vertailuryhmän riskille on mahdollista arvioida vastaava interventioryhmän riski (eli absoluuttinen riski interventioon liittyen) meta-analyyttisestä riskisuhteesta tai odds ratiosta. On huomattava, että sarakkeessa ”vastaava riski” annetut numerot vastaavat viereisen sarakkeen ”riskejä”.

meta-analyyttisen riskisuhteen (RR) ja oletetun vertailuriskin (ACR) osalta vastaava interventioriski saadaan:

.

esimerkkinä Kuvassa 14.1.a, meta-analyyttinen riskisuhde oireettomiin syviin laskimotukoksiin (DVT) on RR = 0, 10 (95%: n luottamusväli 0, 04-0, 26). Jos oletetaan vertailuriski ACR = 10 / 1000 = 0.01, saadaan:

.

meta-analyyttisen kertymäsuhteen (tai) ja oletetun vertailuriskin (ACR) osalta vastaava interventioriski saadaan:

.

vastaavan interventioriskin ylä-ja alarajat saadaan korvaamalla RR tai niiden ylä-ja alarajat (esim. korvaamalla 0).10 kanssa 0.04, sitten 0.26, esimerkissä). Tällaiset luottamusvälit eivät sisällä epävarmuutta oletettuihin vertailuriskeihin.

riskisuhteita käsiteltäessä on tärkeää, että käytetään samaa ”tapahtuman” määritelmää kuin meta-analyysissä. Jos esimerkiksi meta-analyysissä keskityttiin tapahtumana ”kuolemaan” (eikä eloonjäämiseen), niin vastaavissa riskeissä ”löydösten yhteenveto” – taulukossa on viitattava myös ”kuolemaan”.

(harvoissa) olosuhteissa, joissa meta-analyysissä on selvästi perusteltua olettaa, että riskissä on johdonmukainen ero, tämä on periaatteessa mahdollista esittää relevanteille ”oletetuille riskeille” ja niitä vastaaville riskeille sekä esittää vastaavat (erilaiset) suhteelliset vaikutukset kullekin oletetulle riskille.

riskiero ilmaisee ACR: n ja vastaavan interventioriskin välisen eron (tai kokeellisen ja vertailevan intervention välisen eron).

meta-analyyttisen riskisuhteen (RR) ja oletetun vertailuriskin (ACR) osalta vastaava riskiero saadaan (huomaa, että riskit voidaan ilmaista myös prosentteina tai prosenttiyksikköinä):

esimerkkinä Kuvassa 14.1.b Alle 5-vuotiailla lapsilla ripulin meta-analyyttinen riskisuhde on 0, 41 (95%: n luottamusväli 0, 29-0, 55). Olettaen, että vertailuryhmän riski on 22,3%, saamme:

.

meta-analyyttisen kertymäsuhteen (tai) ja oletetun vertailuriskin (ACR) osalta absoluuttinen riskiero saadaan (prosenttiyksikköinä):

absoluuttisen riskieron ylä-ja alarajat saadaan suorittamalla yllä oleva laskelma uudelleen ja korvaamalla RR tai vastaavasti niiden ylä-ja alarajat (esim. korvaamalla 0,41 luvulla 0,28 ja sitten esimerkissä 0,55). Tällaiset luottamusvälit eivät sisällä epävarmuutta oletettuihin vertailuriskeihin.

14.1.5.2 Time-to-event outcomes

Time-to-event outcomes measure whether and when a specific event (esim.death) Happens (van Dalen et al 2007). Kokeellisen interventiotoimenpiteen vaikutus verrattuna vertailuryhmään aika-ja tapahtumatuloksiin mitataan yleensä riskisuhteella (HR) (KS.Luku 6, 6.8.1 kohta).

riskisuhde ilmaisee suhteellisen vaikutuksen estimaatin. Sitä voidaan käyttää eri tavoin absoluuttisten riskien ja muiden tulkittavissa olevien määrien saamiseksi tietylle väestölle. Tässä kuvataan, miten vaarasuhteet ilmaistaan uudelleen: (i) tapahtumattoman eloonjäämisen absoluuttinen riski tietyn ajanjakson aikana; (ii) tapahtuman absoluuttinen riski tietyn ajanjakson aikana; ja (iii) mediaaniaika tapahtumaan. Kaikki menetelmät perustuvat oletukseen yhdenmukaisista suhteellisista vaikutuksista (ts.siitä, että riskisuhde ei vaihtele ajan myötä).

(i) yksittäisissä tutkimuksissa raportoidaan yleisesti Tapahtumattoman elossaolon absoluuttinen riski tiettynä ajanjaksona Tapahtumattomasta elossaolosta (esim.kokonaiselossaoloaika). Jotta saadaan absoluuttiset vaikutukset tapahtumakohtaisiin tuloksiin mitattuna tapahtumattomana elossaolona, yhteenvetoa HR voidaan käyttää yhdessä niiden potilaiden oletetun osuuden kanssa, jotka ovat tapahtumattomia vertailuryhmässä (Tierney et al 2007). Tämä potilaiden osuus riippuu tarkkailu-ajasta. Tätä määräaikaa ei kuitenkaan ole välttämättä tarpeen täsmentää. Esimerkiksi 50%: n osuus tapahtumattomista potilaista saattaa koskea potilaita, joilla on havaittu suuri tapahtumatiheys yli 1 vuoden aikana, tai potilaita, joilla on alhainen tapahtumatiheys havaittu yli 2 vuoden aikana.

Oletetaan esimerkiksi, että meta-analyyttinen riskisuhde on 0, 42 (95%: n luottamusväli 0, 25-0, 72). Olettaen vertailuryhmän riski tapahtumattomaan eloonjäämiseen (esim. kokonaiselossaolo-ihmisten ollessa elossa) 2 vuoden ACR: llä = 900 / 1000 = 0,9 saadaan:

niin, että 956/1000 ihmistä on elossa kokeellisen intervention kanssa 2 vuotta. Riskin johtaminen on selitettävä huomautuksessa tai alaviitteessä.

(ii) Tapahtuman absoluuttinen riski tietyn ajan kuluessa tämän absoluuttisen vaikutuksen saavuttamiseksi voidaan jälleen käyttää yhteenvetoa HR (Tierney et al 2007):

esimerkissä oletetaan, että oletamme vertailuryhmän riskin tapahtumien (esim. kuolleisuus, ihmiset ovat kuolleet) 2 vuotta ACR = 100 / 1000 = 0,1. Saamme:

niin, että 44/1000 ihmistä on kuollut kokeellisella interventiolla 2 vuotta.

(iii) mediaaniaika tapahtumaan absoluuttisten lukujen sijaan interventioryhmissä ja vertailuryhmissä tapahtuma-aika voidaan ilmaista mediaanina elossaoloaikana kuukausina tai vuosina. Elossaoloajan mediaanin saamiseksi yhdistettyä HR: ää voidaan soveltaa oletettuun elossaoloajan mediaaniin vertailuryhmässä (Tierney et al 2007):

esimerkissä, olettaen vertailuryhmän mediaani elinaika 80 kuukautta, saamme:

kaikissa näissä kolmessa vaihtoehdossa, joissa aika-ja tapahtumakohtaisten analyysien tulokset voidaan ilmaista uudelleen, vastaavan interventioriskin ylä-ja alaraja saadaan korvaamalla HR sen ylä-ja alarajalla (esim.korvataan 0,42 arvolla 0,25 ja sitten esimerkissä arvolla 0,72). Kuten dikotomisissa tuloksissa, tällaiset luottamusvälit eivät myöskään sisällä epävarmuutta vertailuryhmän oletettuihin riskeihin. Tämä on erityisen huolestuttavaa pitkäaikaiselossaolon kannalta, kun kuolleisuus on alhainen tai kohtalainen ja sensuroitujen potilaiden määrä vastaavasti suuri (ts.riskipotilaiden vähäinen määrä ja suuri sensurointiluku).

14.1.6 löydösten Tiivistelmätaulukon yksityiskohtainen sisältö

14.1.6.1 taulukon otsikko ja otsikko

kunkin löydösten Tiivistelmätaulukon otsikossa olisi eriteltävä terveydenhuoltoon liittyvä kysymys väestömäärään suhteutettuna ja tehtävä selväksi, mitä interventioiden vertailua tehdään. Kuvassa 14.1.a, väestö on ihmisiä, jotka käyttävät pitkiä lentokonelentoja, interventio on kompressiosukat, ja valvonta ei ole kompressiosukat.

jokaisen ”löydöstiivistelmät” – taulukon ensimmäisillä riveillä on annettava seuraavat ”header” – tiedot:

potilaat tai väestö tämä selventää edelleen kiinnostavan väestön (ja mahdollisesti alapopulaatioiden) määrää ja ihannetapauksessa keskeisimmän haitallisen lopputuloksen riskin suuruutta, johon interventio kohdistuu. Esimerkiksi pitkänmatkan lennolla olevat voivat olla DVT: n suhteen eri vaarassa; selektiivisiä serotoniinin takaisinoton estäjiä (SSRI-lääkkeitä) käyttävillä haittavaikutusten riski voi olla erilainen, kun taas eteisvärinää sairastavilla saattaa olla pieni (< 1%), kohtalainen (1-4%) tai suuri (> 4%) vuosittainen aivohalvauksen riski.

tämän asetuksen asettamisessa olisi mainittava kaikki terveydenhuoltokysymyksen asetuksiin liittyvät erityispiirteet, jotka saattavat rajoittaa tulosten yhteenvedon sovellettavuutta muihin asetuksiin (esimerkiksi perusterveydenhuoltoon Euroopassa ja Pohjois-Amerikassa).

interventio kokeellinen interventio.

Vertailu vertailutoimenpide (ei sisällä erityistä interventiota).

14.1.6.2 tulokset

tulosten Tiivistelmätaulukon riveillä tulee olla kaikki päätöksenteon kannalta oleelliset toivottavat ja ei-toivotut terveysvaikutukset (lueteltu tärkeysjärjestyksessä), enintään seitsemän lopputulosta. Jos uudelleentarkastelussa on enemmän tuloksia, arvioinnin laatijoiden on jätettävä vähemmän tärkeät tulokset pois taulukosta, ja päätös siitä, mitkä tulokset ovat kriittisiä tai tärkeitä uudelleentarkastelun kannalta, olisi tehtävä protokollan kehittämisen aikana (KS.Luku 3). Arvioinnin laatijoiden olisi annettava aikakehys tulosten mittaamiseen (esim.90 päivää tai 12 kuukautta) ja instrumenttipisteiden tyyppi (esim. 0-100).

huomaa, että arvioinnin laatijoiden tulisi sisällyttää taulukkoon ennalta määritellyt kriittiset ja tärkeät tulokset riippumatta siitä, onko tietoja saatavilla vai ei. Niiden olisi kuitenkin oltava valppaita sen mahdollisuuden suhteen, että lopputuloksen (esim.vakavan haitallisen vaikutuksen) merkitys saattaa tulla ilmi vasta tutkimussuunnitelman laatimisen tai analyysin tekemisen jälkeen, ja niiden olisi toteutettava asianmukaisia toimia sisällyttääkseen ne löydösten Yhteenvetotaulukkoon.

”löydösten Yhteenveto” – taulukko voi sisältää eri vertailuriskien vaikutukset populaation alaryhmissä ja vaikutusten koot erikseen. Esimerkiksi kuvassa 14.1.B vaikutukset on esitetty nuoremmille ja yli 5-vuotiaille lapsille erikseen. Arviointien laatijat voivat myös halutessaan laatia erilliset ”Yhteenveto havainnoista” – taulukot eri väestöryhmille.

katsauksen laatijoiden tulisi sisällyttää vakavat haittavaikutukset, mutta vähäiset haittatapahtumat voi olla mahdollista yhdistää yhdeksi lopputulokseksi ja kuvata tämä selittävässä alaviitteessä (huomaa, että tapahtumia ei ole tarkoituksenmukaista laskea yhteen, elleivät ne ole riippumattomia, toisin sanoen osallistujalla, joka on kokenut yhden haittatapahtuman, on muuttumaton mahdollisuus kokea toinen haittavaikutus).

useissa aikapisteissä mitatut tulokset ovat erityinen ongelma. Jotta taulukko pysyisi yksinkertaisena, arviointien laatijoiden tulisi yleensä esittää useita aikapisteitä vain päätöksenteon kannalta kriittisille tuloksille, joissa joko tulos tai tehty päätös todennäköisesti vaihtelevat ajan myötä. Loput on mahdollisuuksien mukaan esitettävä yhteisenä ajankohtana.

arvioinnin laatijat voivat esittää jatkuvia tulosmittauksia taulukossa ”Yhteenveto havainnoista”, ja heidän tulisi pyrkiä siihen, että ne olisivat kohdeyleisölle tulkittavissa. Tämä edellyttää, että yksiköt ovat selkeitä ja helposti tulkittavissa, esimerkiksi kipupäivät tai päänsäryn esiintymistiheys, ja kaikkien käytettyjen mittausvälineiden nimi ja asteikko on ilmoitettava (esim.visuaalinen Analogiasteikko, joka vaihtelee 0: sta 100: aan). Monet Mittauslaitteet eivät kuitenkaan ole helposti tulkittavissa muiden kuin erikoislääkäreiden tai potilaiden toimesta, esimerkiksi Beck Depression inventaarion tai elämänlaadun pisteet. Näiden osalta tulkinnanvaraisempi esitys voisi tarkoittaa jatkuvan muuttamista dikotomiseksi lopputulokseksi, kuten >50%: n parannus (katso Luku 15, Jakso 15.5).

14.1.6.3 Best estimate of risk with comparator intervention

Review ’ n laatijoiden tulisi esittää enintään kolme tyypillistä riskiä osallistujille, jotka saavat vertailutoimenpiteen. Dikotomisia tuloksia varten suosittelemme, että ne esitetään tapahtuman kokeneiden ihmisten määrän muodossa 100: aa tai 1000: ta ihmistä kohti (luonnollinen taajuus) riippuen lopputuloksen taajuudesta. Jatkuvien tulosten osalta tämä ilmoitetaan mitatun tuloksen keskiarvona tai mediaaniarvona.

arvioidut tai oletetut vertailutoimenpiteiden riskit voivat perustua eri potilasryhmille tyypillisten riskien arviointiin, joka on johdettu itse katsauksesta, yksittäisistä katsauksessa esitetyistä edustavista tutkimuksista tai ennustetutkimusten systemaattisesta katsauksesta tai muista todistuslähteistä, jotka voivat puolestaan edellyttää ennusteellisen näytön varmuuden arviointia (Spencer et al 2012, Iorio et al 2015). Ihannetapauksessa riskit heijastaisivat ryhmiä, jotka kliinikot voivat helposti tunnistaa niiden ominaisuuksien perusteella.

selittävässä alaviitteessä olisi ilmoitettava kunkin vertailuryhmän riskin lähde tai perustelut sekä tarvittaessa ajanjakso, jota se vastaa. Kuvassa 14.1.a, kliinikot voivat helposti erottaa henkilöt, joilla on syvän laskimotukoksen riskitekijöitä, niistä, joilla ei ole. Jos lähtötilanteen riskissä tiedetään olevan vain vähän vaihtelua, tarkastelun tekijät voivat käyttää vertailuryhmän mediaania kaikissa tutkimuksissa. Jos tyypillisiä riskejä ei tunneta, vaihtoehto on valita mukana olevista tutkimuksista riski, joka on toiseksi korkein korkean ja toiseksi alhaisin matalan riskin väestölle.

14.1.6.4 riski interventiolla

dikotomisten tulosten osalta arviointien laatijoiden on esitettävä vastaava absoluuttinen riski kullekin vertailuryhmän riskille sekä luottamusväli. Tämä (kokeelliseen) interventioon liittyvä absoluuttinen riski saadaan yleensä meta-analyysin tuloksesta, joka on esitetty suhteellinen vaikutus-sarakkeessa (KS.kohta 14.1.6.6). Kaavat esitetään 14.1 kohdassa.5. Arvioinnin laatijoiden olisi esitettävä absoluuttinen vaikutus samassa muodossa kuin vertailutoimenpiteisiin liittyvät riskit (KS.kohta 14.1.6.3), esimerkiksi tapahtuman kokeneiden ihmisten lukumääränä 1000: ta ihmistä kohti.

jatkuvien tulosten osalta keskiarvoero tai standardoitu ero keinoissa on esitettävä luotettavuusväleineen. Nämä saadaan tyypillisesti suoraan meta-analyysistä. Merkityksen selventämiseksi on käytettävä selittävää tekstiä, kuten kuvassa 14.1.a ja 14.1.

14.1.6.5 riskiero

dikotomisten tulosten osalta riskiero voidaan esittää käyttämällä lisäksi jotakin ”Yhteenveto havainnoista” – taulukkomuotoa (KS.Kuva 14.1.b). Tämä riskiero ilmaisee kokeellisen ja vertailevan intervention välisen eron, ja se johdetaan yleensä meta-analyysin tuloksesta, joka on esitetty suhteellinen vaikutus-sarakkeessa (KS.kohta 14.1.6.6). Kaavat esitetään 14.1.5 kohdassa. Arvioinnin laatijoiden olisi esitettävä riskiero samassa muodossa kuin oletettiin ja vastaavat riskit vertailutoimenpiteen yhteydessä (ks.kohta 14.1.6.3); esimerkiksi tapahtuman kokeneiden henkilöiden lukumääränä 1000: ta ihmistä kohti tai prosenttiyksikköinä, jos oletetut ja vastaavat riskit ilmoitetaan prosentteina.

jatkuvien tulosten osalta, jos tämä vaihtoehto sisältyy taulukkoon ”löydösten Yhteenveto”, keskimääräinen ero voidaan esittää tässä ja sarake ”vastaava riski” jättää tyhjäksi (KS.Kuva 14.1.b).

14.1.6.6 suhteellinen vaikutus (95% CI)

suhteellinen vaikutus on tyypillisesti riskisuhde tai odds ratio (tai joskus riskisuhde) ja siihen liittyvä 95%: n luottamusväli, joka on saatu saman vaikutusmittarin perusteella tehdystä meta-analyysistä. Riskisuhteet ja kerroinsuhteet ovat samanlaiset, kun vertailuriskit ovat pienet ja vaikutukset pieniä, mutta voivat poiketa toisistaan huomattavasti, kun vertailuryhmän riskit kasvavat. Meta-analyysi voi sisältää oletuksen joko kiinteistä tai satunnaisista vaikutuksista riippuen siitä, mitä tarkastelun tekijät pitävät asianmukaisena, ja antaa ymmärtää, että suhteellinen vaikutus on joko arvio intervention vaikutuksesta tai arvio intervention keskimääräisestä vaikutuksesta eri tutkimuksissa.

14.1.6.7 osallistujien lukumäärä (tutkimukset)

tähän sarakkeeseen on sisällytettävä mukana olevissa tutkimuksissa kunkin tuloksen osalta arvioitu osallistujien määrä ja vastaava määrä tutkimuksia, jotka ovat myötävaikuttaneet näihin osallistujiin.

14.1.6.8 Todistusvarmuus (arvosana)

katsauksen laatijoiden tulisi ottaa kantaa todistusaineiston varmuuteen (tunnetaan myös nimellä todistusaineiston laatu tai luottamus vaikutusarvioihin). Arvioinnin tekijöiden olisi käytettävä palkkaluokkia käsittelevän työryhmän (Atkins et al 2004, Guyatt et al 2008, Guyatt et al 2011A) kehittämää erityistä todistusaineiston luokitusjärjestelmää, joka kuvataan yksityiskohtaisesti 14.2 jaksossa. GRADE-lähestymistapa luokittelee todistusaineiston varmuuden ”korkeaksi”, ”kohtalaiseksi”, ”matalaksi” tai ”erittäin alhaiseksi” lopputuloksen perusteella. Tämä on tuomion tulos, mutta tuomioprosessi toimii läpinäkyvässä rakenteessa. Esimerkiksi varmuus olisi ”korkea”, jos Yhteenveto olisi useista satunnaistetuista kokeista, joihin liittyy pieni vinouman riski, mutta varmuuden luokitus tulee alhaisemmaksi, jos on olemassa epäilyjä vinouman, epäjohdonmukaisuuden, välillisyyden, epätarkkuuden tai julkaisuharhojen riskistä. Muiden kuin ”korkean” varmuuden antavien tuomioiden olisi oltava avoimia käyttämällä selittäviä alaviitteitä tai taulukon ”Yhteenveto havainnoista” saraketta ”huomautukset” (KS.14.1.6.10 kohta).

14.1.6.9 kommenttia

”Kommentit” – kentän tarkoituksena on auttaa tulkitsemaan rivillä yksilöityjä tietoja. Tämä voi koskea esimerkiksi tulosmittarin pätevyyttä tai vaikutusten suuruuteen liittyvien muuttujien olemassaoloa. Tärkeitä varoituksia tuloksista on syytä merkitä tähän. Kaikki rivit eivät tarvitse kommentteja,ja on parasta jättää tyhjäksi, jos mikään ei oikeuta kommentoimaan.

14.1.6.10 selitykset

yksityiskohtaiset selitykset olisi sisällytettävä alaviitteinä ”Yhteenveto havainnoista” – taulukon tuomioiden tueksi, kuten yleinen arvosana-arvio. Selityksissä olisi kuvattava sisällön tärkeiden näkökohtien perusteet. Taulukko 14.1.a listaa ohjeita hyödyllisiin selityksiin. Selitysten tulisi olla ytimekkäitä, informatiivisia, merkityksellisiä, helposti ymmärrettäviä ja tarkkoja. Jos selityksiä ei voida kuvata riittävästi alaviitteissä, katsauksen laatijoiden olisi annettava tarkempia tietoja kysymyksistä katsauksen tulokset-ja Keskusteluosuuksissa.

taulukko 14.1.ohjeet hyödyllisten selitysten antamiseksi SoF-taulukoissa. Mukautettu santesso et al (2016)

14.2 todistusaineiston varmuuden tai laadun arviointi

14.2.1 palkkaluokan lähestymistapa

suositus -, arviointi -, kehittämis-ja Arviointityöryhmä (palkkaluokan työryhmä) on kehittänyt järjestelmän todistusvarmuuden arvioimiseksi (Schünemann et al 2003, Atkins et al 2004, Schünemann et al 2006, Guyatt et al 2008, Guyatt et al 2011A). Yli 100 organisaatiota, mukaan lukien Maailman terveysjärjestö (WHO), American College of Physicians, American Society of Hematology (ASH), Canadian Agency for Drugs and Technology in Health (CADTH) ja National Institutes of Health and Clinical Excellence (NICE) Yhdistyneessä kuningaskunnassa, ovat ottaneet käyttöön luokitusjärjestelmän (www.gradeworkinggroup.org).

Cochrane on myös virallisesti omaksunut tämän lähestymistavan, ja kaikissa Cochrane-arvioinneissa olisi käytettävä arvosanaa arvioitaessa todistusaineiston varmuutta tärkeistä tuloksista (KS.MECIRIN laatikko 14.2.a).

MECIR Box 14. 2.interventiotarkastusten Toteuttamisodotukset

systemaattisissa tarkasteluissa palkkaluokan lähestymistapa määrittelee todistusaineiston varmuudeksi sen, missä määrin voidaan olla varmoja siitä, että vaikutusarvio tai assosiaatio on lähellä erityisen kiinnostuksen määrää. Todistusaineiston varmuuden arvioinnissa on otettava huomioon tutkimuksen sisäinen ja laaja-alainen vinouden riski (tutkimuksen suunnittelun ja toteutuksen tai metodologisen laadun rajoitukset), epäjohdonmukaisuus (tai heterogeenisuus), näytön hajanaisuus, vaikutusarvioiden epätarkkuus ja julkaisuharhaisuuden riski (KS.kohta 14.2.2) sekä osa-alueet, jotka voivat lisätä luottamustamme vaikutusarvioon (KS. kohta 14.2.3). PALKKALUOKKAJÄRJESTELMÄÄN kuuluu todistusaineiston varmuuden arviointi kunkin yksittäisen tuloksen osalta. Päätelmiä niistä osa-alueista, jotka määrittävät näytön varmuuden, olisi kuvattava tulokset-tai keskusteluosassa ja osana yhteenvetotaulukkoa havainnoista.

palkkaluokan lähestymistapa määrittää neljä varmuustasoa (Kuva 14.2.a). Interventioissa, mukaan lukien diagnostiset ja muut testit, jotka arvioidaan interventioina (Schünemann et al 2008b, Schünemann et al 2008a, Balshem et al 2011, Schünemann et al 2012), todistusvarmuuden luokituksen lähtökohta luokitellaan kahteen tyyppiin:

• satunnaistetut tutkimukset; ja
• ei-satunnaistetut interventiotutkimukset (nrsi), mukaan lukien havainnointitutkimukset (mukaan lukien, mutta ei rajoittuen, kohorttitutkimukset ja tapauskontrollitutkimukset, poikkileikkaustutkimukset, tapaussarjat ja tapausraportit, vaikka kaikkia näitä malleja ei yleensä sisällytetä Cochrane-tarkasteluihin).

on monia tapauksia, joissa arvostelun tekijät luottavat NRSI: n tietoihin, erityisesti mahdollisten haittojen arvioimiseksi (katso Luku 24). Lisäksi tarkastelun laatijat voivat saada relevanttia tietoa sekä satunnaistetuista kokeista että NRSI: stä, ja kukin todistustyyppi täydentää toista (Schünemann et al 2013).

palkkaluokassa satunnaistettujen kokeiden todistusaineisto alkaa suurella varmuudella, kun taas NRSI: n todistusaineisto alkaa heikolla varmuudella. Alempi luokitus NRSI: llä on seurausta satunnaistamisen puuttumisen aiheuttamasta mahdollisesta vinoumasta (eli sekoittamisesta ja valinnan vinoudesta).

kuitenkin, kun käytetään uutta Vinouman riskiä interventioiden Satunnaistamattomissa tutkimuksissa (ROBINS-I)-työkalua (Sterne et al 2016), joka kattaa satunnaistamisen puutteesta johtuvan vinouman riskin, kaikki tutkimukset voidaan aloittaa suurena todistusvarmuutena (Schünemann et al 2018). Lähestymistapa, jossa kaikki opintosuunnitelmat (NRSI mukaan luettuna) aloitetaan korkeana varmuutena, ei ole ristiriidassa sen ensimmäisen asteen lähestymistavan kanssa, jossa NRSI: n luokitus aloitetaan heikkona varmuuden osoituksena. Tämä johtuu siitä, että nrsi: n todistusaineistoa olisi yleensä alennettava kahdella tasolla satunnaistamisen puuttumiseen liittyvän luontaisen vinouden riskin, nimittäin sekoittamisen ja valinnan vinouden, vuoksi. NRSI: n luokituksen alentaminen korkeasta matalaan varmuuteen edellyttää läpinäkyviä ja yksityiskohtaisia perusteluja sille, mikä lieventää hämmennystä ja valintaharhaa koskevia huolenaiheita (Schünemann et al 2018). Tällä hetkellä on hyvin vähän esimerkkejä siitä, että luokitusta ei lasketa kahdella tasolla.

korkein varmuusluokitus on todistusaineisto silloin, kun yhdessäkään kuvassa 14.2 luetelluista LUOKITUSTEKIJÖISTÄ ei ole huolta.a. Review kirjoittajat usein alentaa näyttöä kohtalainen, alhainen tai jopa hyvin alhainen varmuus näyttö, riippuen läsnäolo viisi tekijää Kuvassa 14.2.a. yleensä varmuusluokitus laskee yhdellä tasolla jokaista tekijää kohti, enintään kolmella tasolla kaikkia tekijöitä kohti. Jos on erittäin vakavia ongelmia jonkin verkkotunnuksen (esim. puolueellisuuden riskiä arvioitaessa kaikki tutkimukset eivät olleet avoimia, sokkoutuneita ja yli 50 prosenttia potilaista menehtyi seurantaan), näyttö voi laskea kahdella tasolla pelkästään tämän tekijän vuoksi. Ei ole mahdollista arvioida alempaa kuin ”erittäin alhainen varmuus” – näyttö.

arvostelijoiden mukaan luotettavien satunnaistamattomien tutkimusten todistusaineisto on yleensä heikkoa varmuutta, vaikka ROBINS-I: tä käytettäisiinkin. Jos tällaisilla tutkimuksilla on kuitenkin suuria vaikutuksia eikä ilmiselvää puolueellisuutta näiden vaikutusten selittämiseksi, arviointien laatijat voivat pitää näyttöä kohtalaisena tai – jos vaikutus on riittävän suuri – jopa suurena varmuutena (Kuva 14.2.a). Erittäin alhainen varmuustaso soveltuu tutkimuksiin, joissa on kriittisiä ongelmia ja epäjärjestelmällisiä kliinisiä havaintoja (esim.tapaussarjat tai tapausraportit), mutta ei rajoitu niihin.