エビデンスに基づく医療：歴史、レビュー、批判、落とし穴

Contents

要旨
はじめにと背景
レビュー
EBMの批判と落とし穴
結論
備考
脚注

Evidence-Based Medicine: History, Review, Criticisms, and Pitfalls

pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36968905

オンライン公開 2023年2月21日

Monitoring Editor: Alexander Muacevic and John R Adler

Iqbal Ratnani,corresponding author1 Sahar Fatima,1 Muhammad Mohsin Abid,2 Zehra Surani,3 and Salim Surani4,5,6,7,8

要旨

エビデンスに基づく医療（EBM）とは、患者のケアに関する意思決定を行う際に、質の高い臨床研究を利用することである。その正式な起源は19世紀半ばにさかのぼり、それ以来、進化し続けている。最良の研究エビデンス、臨床の専門知識、患者の価値観がEBMの基礎とされている。しかし、時代とともにいくつかのツールやスキルが開発され、追加されてきた。EBMは多くの批判に直面しており、その落とし穴は広く議論され、医学文献に掲載されている。最大の課題は、医療のパラダイムの変化、費用対効果、エビデンスの変化であり、これがEBMの迅速な適応における論争と課題を引き起こしている。この総説では、現代のEBMの歴史、構想、進化について論じている。さらに、なぜEBMが批判されてきたのかを論じ、その落とし穴を浮き彫りにする。

キーワード：医学教育技術、ebmの落とし穴、建設的批判、ebmの歴史、エビデンスに基づく医療

はじめにと背景

EBMの歴史

EBMの哲学的起源は、19世紀半ばのフランス・パリ、あるいはそれ以前にまでさかのぼると主張されているが、「エビデンスに基づく医療」（EBM）という用語が初めて登場したのは、1991年のAmerican College of Physicians（ACP）のJournal Club論説であった[1-2]。現代のEBMのルーツは約50～60年前にさかのぼり、北米やヨーロッパの様々な施設で同様の研究が行われている[1-2]。

アルヴァン・ファインスタインは数学者から医師に転身した。1950年代半ば、ニューヨークの病院でリウマチ熱の研究に従事していたとき、彼は良性の雑音と病的な雑音を区別する臨床基準がないことに気づいた。それどころか、医師の経験のみに依存していた。彼は科学的根拠に基づいて雑音を分類し、その結果、治療成績が向上した[3]。

McMaster大学のDavid Sackett博士は、1967年にEBM運動を正式に発足させた。EBMは、「直接患者を診る医師が、疫学的手法と生物測定学的手法を診断と治療過程の研究に応用し、健康増進を図ること」[4]という彼のビジョンを明確に表現したものであった。1981年、David Sackett博士らは、文献を理解し、ベッドサイドで応用するための方法である「critical appraisal」という言葉を発表した[5]。彼の弟子であるGuyattらは、彼の研究を発展させ続け、10年後には国際的なEBMワーキンググループ（Evidence-Based Medicine Working Group、1992）の結成につながった。このグループの活動により、有名な「医学文献の利用ガイド」が誕生し、一連の論文から定期的に更新される教科書へと変化した[6]。

EBMの歴史は、ロバート・ウッド・ジョンソン・クリニカル・スカラーズ・プログラムの学者であるスザンヌとロバート・フレッチャーを抜きにしては語れないだろう。彼らは、臨床医学への生物医学のトランスレーショナルな応用の欠如を最初に説明した一人である。数十年にわたる研究の末、彼らは最終的に、臨床ケアのための疫学の科学的基礎を記述した研究を、『Clinical Epidemiology：The Essentials[7]』という教科書形式で発表した。コクラン共同計画はまだ29年しか経っていないが、その歴史は第二次世界大戦にまで遡る。スコットランドの医師アーチボルド（アーチー）・コクランにちなんで命名された。彼はランダム化比較試験（RCT）の熱烈な信者であった。彼の研究には、捕虜の原因不明の全身浮腫に対する酵母の効果などがある[8-9]。その後、結核の疫学におけるパイオニアとなり、タバコの喫煙と肺がんの相関関係を最初に報告した[8-9]。

Dalyは著書『Evidence-Based Medicine and the Search for a Science of Clinical Care』（エビデンスに基づく医療と臨床ケアの科学の探求）の中で、イギリスの産科医で疫学者であったLian Chalmersが、ガザのパレスチナ難民キャンプで2年間（1969-70）働いていたときに、栄養失調の子どもに抗生物質を早期に使用しないことの危険性について学んだことを報告している[10]。リアン・チャルマーズは、医師であり、アーチー・コクレーンの研究を発展させることに関心を持っていた、RCTとメタアナリシスのもう一人の提唱者であるトーマス・チャルマーズと手を結んだ[11]。

コクラン共同計画は、過去29年間で驚異的な成長を遂げた。13,000人以上のメンバーと87,000人以上のサポーターという形で、130カ国以上の代表者を抱えている[11]。臨床試験、システマティック・レビュー、メタアナリシス、ガイドライン、エビデンスに基づくリソースの巨大なデータベースのライブラリーに加え、システマティック・レビューの実施、編集、読解に関する学習源でもある[12]。

このエビデンスに基づいたアプローチは、ほとんどの患者には効果があった。しかし、このような画一的なアプローチでは、患者一人ひとりの違いを考慮することはできない。人間は一人ひとり異なり、さまざまな生物学的システムの複合体である。当該プロセスに反応せず、その恩恵も受けず、統計的に有意でないというバイアスのかかる患者のサブグループが相当数存在する可能性がある[13]。かなりの数の「人間」が外れ値であり、ベル曲線の中央値や平均値から外れている可能性があるため、劣った医療を受ける可能性がある。このため、多くの研究者が研究証拠の妥当性に疑問を抱くようになった[14]。このレビューは、研究上の疑問を明らかにする試み：エビデンスに基づいた医療の実践は、個人レベルではどの程度実行可能で、どの程度適用可能なのか？

レビュー

EBMは、医療の質を向上させ、費用対効果の高い医療を実現するために、医療の最前線に立ってきた。これらは、次元、基礎、原則に基づいている。これらについてさらに掘り下げていく。

次元

図1.1に示すように、もともとEBMの哲学的側面として述べられていたのは、(a) 良の研究エビデンス、(b) 床経験、(c) 者の価値観の3つであった。これがEBMの基本的な基礎となっている。これらの3つの次元は、研究、臨床、患者ケアの領域をカバーし、最良の研究と臨床の専門知識に基づいた患者中心のケアへと導くのに役立っている[15 –16]。

図1

EBMの3つのオリジナルな次元（画像は本稿執筆者による作成）

当初の3つの次元には、臨床的な専門知識と患者の価値観が含まれていたが、時が経つにつれ、研究的な証拠のみに重点が置かれるようになった。

基礎

EBMの基礎は臨床研究にある。様々な臨床研究の強さに応じて、様々なピラミッドが開発されてきた。Sackettによって記述された5段階のエビデンスは、図22 [15 –16]に示すように、バリエーションや修正が採用されているものの、現在でもほとんどのガイドラインの基礎となっている。RCTの系統的レビューと頑健なRCTは、依然としてEBMに必要な基盤として機能している。エビデンスのレベルは次の5つ：(i) 確な結果が得られるレベルⅠの大規模RCT、(ii)結果が不明確なレベルⅡの小規模RCT、(iii)レベルⅢのコホート研究および症例対照研究、(iv)レベルⅣの過去のコホート研究または症例対照研究、(v) 照のないレベルⅤの症例連続研究である。

図2

EBMにおける典型的なエビデンスのピラミッド（著作権：Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 International licenseの下で自由に利用できる）

動物実験から臨床ガイドラインの作成まで、医学研究の典型的なピラミッド型の道のりである[17]。

原則

以上のように、「コクラン」データベースは、歴史と哲学にしっかりと根ざした、医療にEBMを導入するための最も発展した、組織化された、多国籍の機関である。「コクラン」は研修を取り入れたため、当初の名称である「コクラン共同計画」から単に「コクラン」となり、10の原則（表1）を考案した[18]。

表1 「コクラン」10原則

「コクラン」データベースは、医療におけるEBMを実施するための最も発達した、組織化された、多国籍の機関と考えられている。

原則	申し込み
コラボレーション	グローバルな協力、チームワーク、オープンで透明性の高いコミュニケーションと意思決定を促進することによって。
個人の熱意の積み重ね	異なるスキルや背景を持つ人々を巻き込み、支援し、訓練することによって。
努力の重複を避ける	優れた管理、調整、効果的な社内コミュニケーションによって、努力の経済性を最大化する。
バイアスの最小化	科学的厳密性、幅広い参加の確保、利益相反の回避など、さまざまなアプローチを通じて。
最新情報の維持	新しいエビデンスを特定し、取り入れることによって、コクラン・レビューを確実に維持することを約束する。
関連性の追求	健康や医療を選択する人々にとって重要な成果を用いて、健康に関する疑問の評価を促進する。
アクセス促進	私たちの成果を広く普及させ、戦略的提携を活用し、世界中のユーザーのニーズを満たすために適切なアクセスモデルや配信ソリューションを推進する。
品質の確保	方法論の進歩を応用し、質を向上させるシステムを開発し、批判に対してオープンで敏感であることによって。
継続性	レビュー、編集プロセス、および主要機能の責任を維持し、更新することを保証する。
幅広い参加を可能にする	貢献への障壁を減らし、多様性を奨励することによって、私たちの仕事において。

オランダに本部を置くCenter for Evidence-Based Managementは、6Aとして知られるEBMの6原則を簡潔にまとめたもの（表2）と、PICOC（集団、介入、比較、結果、文脈）と呼ばれるスキルツールを開発した（表3）[19 –20]。

表2 CEBMAの6つのA

CEBMA（Center for Evidence-Based Management）は6つのAを提唱している。

尋ねる	現実的な問題や課題を、答えのある問いに変換すること。
買収	組織的に証拠を探し出し、検索する。
鑑定	証拠の信頼性と妥当性を批判的に判断する。
集計	証拠を吟味し、まとめる。
適用	エビデンスを意思決定プロセスに組み込む。
評価	下した決断の結果を評価する。

表3 スキルツール PICOC

CEBMA（Center for Evidence-Based Management）は、PICOC（母集団、介入、比較、結果、文脈）と呼ばれるスキルツールを提案した。

人口	誰が？
介入	何を、どのように？
比較	何と比較して？
成果	何を達成しようとしているのか（目的）
コンテクスト	どのような組織／状況で？

EBMの批判と落とし穴

EBMには大きな批判と欠点がある。批評家たちは、EBMが始まって以来、その落し穴について警告を発してきた。興味深いことに、EBMの歴史の中で臨床疫学の最も初期のパイオニアの一人として紹介されているAlvan Feinsteinは、20年以上前に次のような言葉でEBMを批判している：

エビデンスに基づいて臨床判断を下すという称賛に値する目標は、「入手可能な最善のエビデンス」として収集されるものの質と範囲が制限されることによって損なわれる可能性がある。しかし、その収集に与えられる権威的なオーラは、臨床実践のための不適切なガイドラインや教条的な教義を生み出す重大な悪用につながるかもしれない[20]。

彼は、EBMの基礎は統計的価値に基づいており、統計学の教科書は統計的異質性（研究間での結果や質のばらつき）を見落としていると考えていた[21]。

「p値」の呪い

すべてのRCTは最終的にp値＜0.05というマジックナンバーで判断される。長い間、統計学者はp値に過度に依存することに警告を発してきた。厳しい言い方をすれば、「p-ハッキング」と呼ばれる用語が考案されている[22]。p値の誤用は、サブグループに過度に依存したり、その逆もありえるため、2つの比較群間で非常に混同された偏った研究につながる可能性がある。データはp値を得るために操作することができる。このため、すべての研究に対して極端な立場をとる著者もいる[23]。

N/1トライアルの欠如

因果関係を立証するには、1つの試験のNが最適と考えられている。その名の通り、1人の患者が1つの試験全体である。実験的介入と対照的介入の無作為割付が1人の患者に与えられる。一人の患者を対象としたRCTである。これはある意味、標的実験であるが、定期的に実施するのは非常に困難である[24]。

系統的レビューとメタアナリシスにおける妥当性の問題

すべてのシステマティックレビューは、研究の集まりに依存している。このことは、患者の選択基準が研究によって異なるという問題を引き起こし、システマティックレビューの内的・外的妥当性に疑問を投げかけることになる[25]。

出版バイアス

一般に「灰色文献」として知られる未発表研究は、研究者にとって謎である。多くのシステマティックレビューでは、未発表研究は含まれていない[26]。これは、質の低さ（偏りがある可能性がある）、所在の特定が難しい、査読されていない可能性が高いといった、未発表研究特有の問題があるためと思われる。

臨床の専門知識と患者の価値観がますます軽視されている

当初提唱されたEBMの2つの主要な構成要素は、プロトコル化され、アルゴリズム化され、ガイドラインに基づいた治療が行われるようになり、臨床の現場ではますます傍流になりつつあるように見える。臨床医には判断の余地がほとんどなく、患者は自分の選択をほとんど尊重しない [27]. 。医学はテンプレートの管理主義になりつつあり、臨床診療の政治化が忍び寄りつつある。「problem of extra information」（余分な情報の問題）（PEI）という用語が考案され、医師の判断の価値、つまり余分な情報の一片が、どのような病気の管理にも不可欠な役割を果たしていると主張している。EBMは、臨床医学の重要な部分を奪っている。 [28 ]

ガイドラインに連動した償還とインセンティブ

政府や保険会社による診療報酬やインセンティブは、承認されたガイドラインやプロトコルに従った医療行為に結びつけられることが多くなっている。医師の臨床判断は制約されている。患者の選択についても同様である。臨床医は、科学を統合するために他者に頼ることが多くなり、コンセンサスに基づくガイドライン委員会が権威に基づく医療に逆戻りしていることを懸念している[29]。

終わらないガイドラインの山とEHRコンプライアンス

ガイドラインがEBMと診療報酬のバックボーンになって以来、ほとんどすべてのサブスペシャリティの医学会が、終わりのない方針を発表し始めた。数年前、ある急性期病院において、44の診断名を持つ18人の患者を含む24時間の診療受付を監査したところ、彼らの診療に関連する3679ページの国内ガイドライン（推定122時間の読書）が確認された[30]。アメリカ合衆国（USA）では電子カルテ（EHR）が義務化され、状況は悪化しているようだ。すべての病院は、ガイドライン、プロトコル、あらかじめ入力されたオーダー、医師が遵守すべきチェックリストを統合している。医師がEHRに費やす時間は、患者と対面する時間よりも長くなっている[31]。

EBMは多疾患の状況には合わず、システム思考の妨げになる

EBMのバックボーンであるRCT、システマティックレビュー、メタアナリシス、ガイドラインのほとんどは一元的なものであり、多くの病的疾患を抱えている可能性のある高齢化社会を考慮していない[32]。患者一人ひとりに適した治療計画を立てるには臨床の専門知識が必要だが、EBMは臨床医にそのような活動の余地を与えていない。臨床医は激しく燃え尽きている。必要なパラメータからの脱落や逸脱を正当化したり文書化したりする時間がないのだ。このような失敗の意図せざる結果のひとつが、ポリファーマシーとその危険性である[33]。このような一元的なアプローチは、患者のケアに必要な「システム思考」の全体的アプローチに反する。

統計に対する医師の無知

統計学はEBMの解釈において不可欠な役割を果たす。医師は統計学的知識が乏しいため、RCTを解釈し批判的に検討する知識がほとんどない。その結果、批判的な評価をすることなくガイドラインを受け入れてしまうのである[34]。

「弱いシグナル」と「ロングテール」を無視する

「弱いシグナル」に注意を払うことで、多くの明確な進歩の兆しが見えてきた。それらは、医学文献に掲載された、確固とした臨床試験による実質的な裏付けを持たない散発的な症例報告／シリーズと言える。これらは、将来の出来事や大災害の到来を告げる「赤旗」のシグナルかもしれない[35]。EBMは、その中核において、RCTの「ベル曲線」に依存している。しかし、「ロングテール」が莫大な力を持っている可能性があることが認識されつつある。ベル曲線を唯一の動力源と考えるのは間違いである。

新しい組織

近年、多くの営利・非営利団体が設立されている。最も有名なのは、Center for Evidence-Based Medicine Management[37]、オックスフォード大学のCenter for Evidence-Based Medicine[38]、Patient-Centered Outcomes Research Institute (PCORI)[39]などで、いずれも正確な目的のために努力している。文献やRCTを批判的にレビューすることを教育する取り組みが行われているが、医学生や研修医のプログラムでは遅れている。診療に入る際、医師や医療従事者は製薬会社や学会に依存するが、その学会には独自のバイアスがかかっている可能性がある[40]。

結論

医療専門家は過去30年間、臨床的意思決定の指針としてEBMを利用してきた。しかし、批評家たちは、EBMは患者集団に焦点を当て、各患者の違いやサブグループ分析、患者の価値観や嗜好を考慮していないと指摘している。EBMの実践におけるさまざまなパラダイムの機能を同期させるために、さまざまなレベルでのギャップに対処する必要性が生じている。進化するテクノロジー、データサイエンスの統合、医療におけるAIの統合によってEBMの実践に生じたギャップは、結果的に医師のトレーニングにおける学習に影響を与えている。ドミノ効果の結果、医療システムに対する信頼が蒸発している。このギャップは、次世代の医師の学習を促進するために新しい科学的パラダイムを統合することによって対処することができる。

備考

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