實證醫學
[實證醫學] 如何以GRADE評比網絡統合分析 (Evaluating the Quality of Evidence of a Network Meta-Analysis with GRADE)
凌晨12:22:00
▲GRADE是一種透明檢視證據的方法，他可以用於評比系統性綜論與製作指引統合證據。
GRADE (The Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation) 是由一群流行病學、實證醫學、醫學統計專家，經過長久演變而來的「證據品質評比系統」。
他們的目的是希望提供一個透明且完整的架構，供研究者、臨床工作者，瞭解證據的品質，並在考量「好處、風險」、「證據品質」、「病人偏好」與「費用資源」後，做出「建議強度」。
有關GRADE，請參考：http://www.gradeworkinggroup.org
GRADE的做法是是看某個臨床問題的「整體證據」，並非鎖定特定一篇文獻，因為這樣可能是偏頗的，且不透明 (那其他證據品質可能更佳或結果不一的文獻該怎麼辦)。
時下流行的「網絡統合分析 (network meta-analysis, NMA)」是一種可以統合直接比較 (direct comparison)、間接比較 (indirect comparison) 的「分析方法」。
以下我們試著比較正規版的GRADE以及應用在NMA的差異。
“NMA的核心假設是「可轉換性 (transitivity)」及「一致性 (coherence)」”
適用於NMA版的GRADE，與正規版的，最大的差異在於重視可轉換性 (transitivity) 及一致性 (coherence)。
先幫各位複習一次GRADE的證據品質 (quality of evidence) 分為：高 (high)、中 (moderate)、低 (low) 與非常低 (very low)。
如果收集到的證據為隨機分派對照研究，則證據品質從「高」開始扣分，觀察性研究，則從「中」開始扣分。
編按：所以沒有NMA視為觀察性研究，從「中」等證據開始扣分的說法喔 (確定)。
在偏誤風險 (risk of bias) 部分，NMA版需要計算「貢獻度矩陣 (contribution matrix)」計算每項比較在整體網絡中的「份量」。
再根據份量及偏誤風險 (以Cochrane RoB工具評比) 計算出要不要扣分。
在間接性 (indirectness)，常規版要檢視「對象 (population/patient)」「介入 (intervention)」「結果 (outcome)」的直接與間接性，在NMA版也是，但多加了「可轉換性 (transitivity)」的評估。
但這項評估方法仍在發展中，需要檢視整體證據中，各項比較配對，可能影響結果的因子是否均勻分布。
“就像一杯奶茶一樣，如果加入的牛奶影響了風味，那他也應該均勻”
不一致性 (inconsistency)，常規版看的是研究及異質性 (heterogeneity) 分析，也就是老掉牙的Cochrane Q及I2 score。
但在NMA版，除了傳統配對比較的異質性外，更重視「直接、間接比較的一致性」。
編按：有時候稱為「consistency」有時候稱為「coherence」。
目前有許多方法可以比較直接及間接結果一致性，包括「node splitting method」「design-by-treatment test」等。
但統計不是今天的重點，也不是我們的強項，所以請容許跳過囉！
結果精確性 (precision)，或不精確性 (imprecision)，常規版鎖定「95%信賴區間」及「樣本數目」，NMA版則建議檢視各項比較的「95%信賴區間」。
發表性偏誤 (publication bias) 或稱小研究效應 (small study effect)，實證醫學的專家們非常聰明，醫療決策要站在實證的肩膀上，必須沒有偏頗！
小型的、結果負面的研究，經常沒有被發表，這會造成證據的缺失，你所看到的可能是冰山的一小角。
“必須站在完整的證據，冰山的一角只是片面”
常規版GRADE建議檢視漏斗圖 (funnel plot) 及迴歸法 (最常聽到的是Egger test)，檢視發表性偏誤的可能性，配合檢索深度。
在NMA版則是以「比較校正型漏斗圖 (comparison-adjusted funnel plot)」，可以同時呈現同一個結果的直接、間接比較分佈情形。
綜合以上五項扣分項目，我們已經完成NMA版GRADE的評比，最後根據扣分，就可以決定NMA整體證據的品質了！(撒花)
到此，該編們已疲累，如果有需求，請至粉專留言，再評估是否要實例說明 (需養精蓄銳)
結語 (疲倦版)：實證醫學需不斷精進、呼口號的時代應該過去
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