対象集団の治療効果を測定するための実世界データの使用 – ヘルスケア エコノミスト

ランダム化比較試験は治療効果を評価するためのゴールドスタンダードですが、実際の有効性は異なる場合があります。その理由の 1 つは、臨床試験では対象となる治療対象集団の場合よりも厳しい参加基準が設けられていることが多いためです。政策立案者、支払者、臨床医は、より狭い臨床試験母集団からの結果が現実世界の「対象」母集団にどの程度反映されるのか疑問に思うかもしれません。

これは論文の質問です ルゴパラシオスら。 (2024年) 答えることを目的としています。彼らの研究の目標は、現実世界ではどの 2 型糖尿病の二次治療が最も効果的かを判断することです。これを行うために、著者らは、治療のためのメトホルミンへの「追加」療法としてジペプチジルペプチダーゼ-4阻害剤（DPP4i）とスルホニル尿素（SU）を使用した場合の平均治療効果（ATE）と条件付き平均治療効果（CATE）を推定しています。英国における 2 型糖尿病患者の割合。対象となる主要評価項目は血糖コントロールでした。課題の 1 つは、公開された RCT レポートにはコンセンサスに基づいた推奨事項がないことです。 SU で優れた改善が見られる人もいれば、DPP4i で優れた改善が見られる人もいます。上で述べたように、1 つの問題は、これらの治療法を評価する RCT では、血糖コントロールが非常に悪い患者を除外することが多いため、実際のさまざまなタイプの患者が各治療法からどの程度利益を受けるかが不明瞭であることです。

この研究アプローチでは、対象集団内の部分集団を2つのグループに特定しました。公開されているRCTの適格基準を満たしたグループ（「RCT適格」）と、そうでないグループ（「RCT不適格」）です。著者らは、「RCT適格」のATEを同じ適格基準を持つRCT（「RCTベンチマーク」）と比較し、現実世界のデータがRCTデータをどの程度模倣しているかを検証した。次に、著者らは対象集団全体（つまり「RCT適格」グループと「RCT不適格」グループ）のCATEを比較した。 CATE は、年齢、民族、ベースライン HbA1c、および肥満指数 (BMI) によって個別に推定されました。分析で使用された共変量には、人口統計および臨床因子（つまり、ベースライン HbA1c、収縮期血圧（SBP）、拡張期血圧（DBP）、推定糸球体濾過率（eGFR）、および BMI）が含まれていました。

計量経済学的アプローチは、ローカル操作変数 (LIV) を使用することでした。使用した楽器は、

…臨床委託グループ（CCG）は二次治療として（TTP）DPP4iを処方する傾向がある。研究期間中、一般開業医（GP）は CCG 内で働き、それぞれの地理的地域の医療資金に関する決定を通知しました。たとえば、一部の CCG は、提携する GP に DPP4i または SU の処方を推奨する傾向がありました。

この機器を使用して、著者らは次のように LIV 推定を実行しました。

…第 1 段階のモデルは、ベースラインの共変量と CCG の TTP を考慮して、各人が DDP4i を処方される確率を推定しました。第 2 段階の結果モデルには、第 1 段階 (傾向スコア) モデルからの予測確率、共変量、およびそれらの交互作用が含まれています。プロビット回帰モデルを使用して初期傾向スコア (第 1 段階) を推定し、一般化線形モデルを結果データに適用し、二乗平均平方根誤差に従って選択された最も適切なファミリー (ガウス) とリンク関数 (アイデンティティ) を使用しました。 Hosmer-Lemeshow テストと Pregibon テストも、モデルの適合性と適切性をチェックするために使用されます。

このアプローチを使用して、著者は次のことを発見しました。

IV は、臨床委託グループ (CCG) が二次治療として DPP4i を処方する (TTP) 傾向でした。研究期間中、一般開業医（GP）は CCG 内で働き、それぞれの地理的地域の医療資金に関する決定を通知しました。たとえば、一部の CCG は、提携する GP に対して、二次治療として DPP4i または SU の処方を推奨する傾向がありました。

著者らはこのアプローチを使用し、次のことを発見しました。

「RCT 適格」集団の推定 ATE は、公開された RCT からの ATE と類似しています。推定された CATE は、RCT に含まれる部分母集団と除外された部分母集団で同じ方向にありますが、大きさが異なります。推定される個人の治療効果のばらつきは、RCT 対象基準を満たさない人々のより広範なサンプル全体で、満たしている人々よりも大きくなります。

グラフは、RCT 適格および不適格の全体的な結果と、対象となる特定のサブグループの結果を示しています。

学習ポイント

有効な機器が満たさなければならない 4 つの条件は何ですか?著者らはこれらを次のように説明しています。

第一に、機器は処方された治療を予測する必要があります…第二に、機器は対象の結果を予測する未測定の共変量から独立していなければならず、測定された共変量との関係を通じて部分的に評価できます…第三に、機器は結果に影響を与える必要があります受けた治療によってのみ…第四に、平均的な治療の選択は点滴のレベルに応じて単調に増加または減少するはずであると仮定します。