「臨床試験」シリーズについて2018年10月に1本目の記事を書いてから2年もかかってしまいましたが、「臨床試験」に関する記事を一通り書き終えましたので、2020年の終わりということもあり、一端リストで締めることといたします。インタビューフォームとも、どのような点に着目して読めばよいのかについてはどこにも書いてありません。論文は著者(スポンサーとして製薬企業がついている)がアピールしたい方向に誘導するように記載されていることが多々ありますし、添付文書やインタビューフォームは結果が淡々と記載されているだけであります。第III相試験の主要評価項目については失敗が許されないことから、対照群(プラセボ群など)に勝てる項目が設定されており、薬の価値として重要な情報とも限りません。このように、情報が煩雑していることから、記載されている文書などに惑わされずに内容を的確に理解するためには、読者が臨床試験に関するきちんとした知識をもち、一つ一つのデータについて見極めていく必要があるかと思います。私は臨床試験に開発者として関与したことはありませんが、この10年近く、臨床試験の論文や添付文書、インタビューフォームなどに精通してきましたので、そこで得た知識を基に、臨床試験の内容を理解するための事項を本ブログで紹介してきました(私自身まだまだではありますが...)。皆様のお役に立てれば幸いです。「統計」については解説できる知識がありませんので、理解しておくべき事項だけでも列挙しようと考えていましたが、今年はちょっと時間がありませんでした。機会があれば紹介したいと思います。前置きが長くなりすみません。以下リストとなります。●まずは臨床試験に出てくる数値が何を表しているのかについて説明しました。[★★]●次に「試験デザイン」で記述される用語について説明しました。「副次評価項目」について、「事前に定められるもの」という観点を含めて説明しました。後半では主要評価項目の臨床試験での位置づけについても説明しました。[★★]●実薬群とプラセボ群などの群間で「差がある」ということについて理解するために、「検定(P値)」と「信頼区間」について解説しました。「群間差」の場合と「リスク比」の場合で基準値が異なりますので各々説明しました(群間差の場合の基準値は「0」、リスク比の場合の基準値は「1」)。加えて、差があるような見せかけに注意すべき点として、1時点の値のみではなく推移をきちんと確認すべきことや、ベースライン値をきちんと確認すべきことについて説明しました。[★★]ここまでの記事は基礎的な内容になります。ここから、少し複雑になっていきます。●検定を繰り返して行うと「P<0.05」となる確率があがってしまうのでよくありません。このような問題である「多重性」について説明し、また多重性を考慮する方法について説明しました。[★★]●第III相試験(検証的試験)では症例数がきちんと定められます。症例数を定める必要があるのかについてはじめに説明し、そのうえでどのように症例数が定められるのかについて説明しました。理解のためには「αエラー」、「βエラー」についての知識が必要のため、そちらの記事を先行して掲載しました。[★★]●臨床試験の結果を読む際には、どのような患者さんが対象とされたのかについて、きちんと押さえておくことが非常に重要です(例えば軽度の患者さんが対象なのか、重度の患者さんが対象なのか)。本記事ではまず、試験に組み入れられる患者さんは「選択基準」と「除外基準」により限定されることを説明しました。結果の解釈においては、「どのような患者さんに対して得られた結果であるのか?」を考慮することが重要であることを説明しました。臨床試験では患者さんが「限定」されますが、実際の臨床現場で薬を用いる際には、臨床試験で省かれたような患者さんにも使用していくことになるため、臨床試験の結果をどの程度の患者さんに当てはめることができるかどうか、「外的妥当性」について考慮する必要があることを説明しました。医薬品リスク管理計画)として定められ、薬が発売された後にも実際の臨床で検討されていくこととなります。このRMPについて、本記事で説明しました。医薬品リスク管理計画)[★★]●解析対象集団のところで出てくるITT、FAS、PPSの用語についてと、これに絡めて「感度分析」について補足しました。後半では欠損値の補完について、LOCF法の説明をしました。[★★]●「患者背景(ベースライン特性)」の着眼点について説明しました。「選択基準と除外基準」の続きの記事と考えてもらうと流れ的にはよいかと思います。より組み入れられた患者さんの特徴を数値化したものとなります。臨床試験の結果を解釈する際には、この「患者背景」で示されている患者さんの結果であることを考慮することが重要となります。「差があるということ4」の記事でも記載しましたが、有効性の結果の記述として「ベースラインからの変化量」の数値しかないときに、ベースライン値を確認することが重要であることを補足として記載しました。1点、患者背景では「群間でバランスがとれているか」を確認すべきことについて説明しました。[★★]●患者背景を見ると、試験に含まれる患者さんはさまざまであることが分かります。「糖尿病あり」と「糖尿病なし」の患者さんが試験に含まれていたりしますが、主な結果としては全体の結果として記述されます。「糖尿病あり」と「糖尿病なし」で結果がどのように異なるのかの傾向を把握することは重要であり、患者さんを分けて傾向をみる「サブグループ解析」が行われることがあります。一方でこの「サブグループ解析」を、薬の利点を述べるために必要以上にアピ―ルするということが以前されていたので、薬の販売促進(プロモーション)においては悪者扱いされています。このことについても後半説明しました。[★★]●臨床試験での「脱落」についてと、どの程度の脱落が許容されるのかについて説明しました。「脱落」が有効性の結果にどう影響するか、についても説明しました。(統計学的な有意差が認められたか)と「臨床的重要性」(臨床的な治療効果が得られたか)の違いについて説明しました。臨床的に意味のある最小の差)についても説明しました。[★★]ここまでが有効性についての記事となります。●安全性について、1つ目の記事では用語について、「有害事象」と「副作用」の違い、「重篤な有害事象」と「重度の有害事象」の違い、「MedDRA」、「CTCAE」について説明しました。2つ目の記事では安全性の補足として、投与量と副作用(有害事象)の関係について説明しました。臨床試験での副作用(有害事象)は、その試験で用いられた投与量・投与回数(投与頻度)におけるものであることに注意が必要です。それを超えると副作用(有害事象)が現れやすくなる可能性もあり、未知の副作用(有害事象)があらわれる可能性もありますので、注意が必要です。[★★]●個別の薬の情報(臨床試験の結果など)を取得する方法について説明しました。(RCT)のためのガイドラインです)。CONSORTのチェックリストの項目は論文を読む際に注目するポイントになっていますので参考にしてみてください。レムデシビルの論文の解説をしました。