皇帝の新しい服:エビデンスに基づく医療の批判的評価
The Emperor's New Clothes: a Critical Appraisal of Evidence-based Medicine

EBM・RCTジョン・P・A・ヨアニディス利益相反

サイトのご利用には利用規約への同意が必要です

www.ncbi.nlm.nih.gov/labs/pmc/articles/PMC6158662/

The Emperor’s New Clothes: a Critical Appraisal of Evidence-based Medicine

オンライン2018 Sep 7掲載

概要

Evidence-Based Medicine(EBM)は、21世紀の医療に求められている方法である。それは、入手可能な最善のエビデンスからの情報を、医師の経験や患者の視点と統合することと表現されている。残念ながら、EBMの本来の意味は失われ、世界の医療界はガイドラインに基づく医療へとパラダイムをシフトさせた。それにより、医師と患者の姿は意思決定プロセスから追いやられ、誰かに決められた意思決定の単なる実行者、最終目標に追いやられてしまった。エビデンスの信頼性や、ガイドラインの構築、実施、遵守の方法に関する問題が詳細に議論されている。医療界全体が責任を持って、この不可抗力のように見えるプロセスを逆転させ、適切なエビデンスに基づいた医療を再構築することが必要である。そのためには、患者と医師との癒しの関係が中心となり、医師が利用可能なエビデンスを批判的に評価し、個人的な経験や知識に照らしてそれを利用することができるようにする必要がある。

キーワード:エビデンスに基づく医療、ガイドライン、ヘルスケア

はじめに

大昔、ある皇帝がいた。彼の最大の関心事は新しい服を着ることで、高級なドレスにすべてのお金を費やしていた。彼は新しい服を見せびらかすために社交行事に参加するのが大好きだった。彼は、一日のうちで時間ごとに違う服を着ていた。ある日、2人の詐欺師が皇帝のもとにやってきて、想像を絶するほどの素晴らしい布を作ることができる織物職人のふりをした。彼らが使った布は美しい色と模様を持ってたが、それに加えて、愚かな者や無能な者には見えないという特別な性質を持ってた。もちろん、皇帝は興味津々。彼は思った。「あの布で服を作ったら素晴らしいだろう。あの布で作られた服があれば、どの部下が自分の役割に適していないかがわかるし、賢い人と愚かな人を見分けることもできる」と考えた。そこで彼はすぐに詐欺師たちを雇い、大金と絹や金を与えて布を織らせた。

彼らは機織り機を設置し、夜遅くまで働いているふりをしていたが、機織り機からは何も見えなかった。皇帝は、彼らがどのように布を織っているのか気になったが、愚かな者や地位にふさわしくない者は布を見ることができないということを思い出し、少し不安になったが、それでも誰かを派遣して作業の進捗状況を見てもらうことにした。選んだのは老いた大臣で、彼は経験豊富で賢く、長年務めてきた地位に間違いなくふさわしいと考えた。

大臣は織り手のところに行ったが、織り機の上には何も見えなかった。大臣は、馬鹿にされるのではないか、自分の役割を果たせないのではないかと心配しながらも、そのドレスの素晴らしさ、色の素晴らしさ、素材の素晴らしさを皇帝に報告したのである。他の将校や将軍も同じように、織機の仕事を視察に来た。彼らは皆、皇帝の新しい服を見て、驚きの言葉を口にした。

皇帝は、翌日の行列に新しい服を着ることにした。早朝、詐欺師たちはついに皇帝の新しい服ができたことを告げた。皇帝は、宮廷人たちと一緒にやってきた。誰も何も見ることができなかった – 何もなかったからだ – しかし、皇帝が古い服を脱いで、新しい服を着るふりをすると、愚かだと思われるのを恐れて、全員が同意してうなずきた。楽屋から出てきたときには、皇帝は全裸だった。鏡に映った自分の姿を見て、皇帝自身も驚いていた。「何も見えない自分は愚かなのか」と思ったそうである。しかし、天蓋の下の行進には、立派な新しい服を着ているように見せかけて出てきた。行列に集まった人たちは、明らかに服が見えていないのに、みんなで天皇の新しい服を褒め称え続けた。ただ、小さな子供が叫んだ。「王様は裸だ!」 その声は瞬く間に広がり、人々は真実を知ったかのように見えたが、陛下は行列の続行を決定し、天蓋の下でさらに誇らしげに身をかがめていた。(ハンス・クリスチャン・アンデルセン)

デンマークの作家、アンデルセンが伝えたこの物語は、現在の医学のあり方をパロディ化したものと言える。

登場人物の名前を入れ替えるだけで、心配な絵が浮かび上がってくる。皇帝とは、我々の医療、患者への接し方のことである。彼の新しい服は、我々が現代のEvidence Based Medicine (EBM)と考えるものである。閣僚や騎士、そして行列に集まった人々は、最新の医療を実践しているふりをしている人たちである。無邪気な子供は、失敗しそうなシステムに対する内部告発者を表している。

EBMとは、一般的に「同時代の研究成果を体系的に見つけ、評価し、臨床判断の基礎として利用するプロセス」と定義されている1。医療は常に何らかの形で「エビデンス」に基づいて行われてきたので、これは明らかに新しいプロセスではない。EBMの独創性は、臨床に適用する前に、エビデンスの信頼性と重要性を批判的に評価することにある2。しかし、EBMは優れた研究結果を単に機械的に患者の治療に適用するだけではなく、エビデンスを実践者の経験や患者の期待と統合することにより、医学の芸術の人間的核心を維持することが求められている3。

すでにいくつかの権威ある学者が指摘しているように4,医療における最大のイノベーションの一つが、その本来の意義から遠ざかり、患者の安全性へのリスク、医療水準の低下、医療教育の質の低下といった「ダークサイド」を見せ始めている。真のEBMを実施する上での障壁が指摘されている。その中には、意思決定の過程でエビデンスを正しく解釈するために必要な知識やスキルの不足に関連するものもあるようである5, 6。

この批判的評価は、我々が医療を実践する方法と、我々の独特なバージョンのEBMに関連する可能性のあるリスクに懸念を抱かせることを目的としている。

文献検索と制限

PubMedデータベース(www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed)を1946年から 2016年にかけて,「evidence-based medicine」(図(1)1)と「guideline OR ガイドライン」(図(2)2)を検索クエリとして用いて系統的に検索した。検索された項目のタイトルと要旨(ある場合)をレビューした。EBMに対する支持または批判の観点から、最も重要な論文を完全に分析した。選択された論文からの重要な参考文献もレビューされている。

図1 PubMedに掲載された “evidence based medicine “を含む論文(1946-2016年)

図2 PubMedに掲載された “guideline “または “guidelines “という単語を含む論文(1946年~2016年)

これはEBMのシステマティックレビューを意図したものではなく、EBMの不明瞭な点や安全性に問題があるとされる点を解説し、現在の環境で行われているEBMのあり方に対する意識や懸念を喚起するためのものであるため、PRISMAステートメントのフローチャートは用意していない。

歴史的背景

権威に基づく医学

初期の医学は、アリストテレスやヒポクラテスなど、古代社会の文化的リーダーである師匠の権威に基づいてた。師匠の文章の下には、ラテン語で “ipse dixit “と書かれており、異議を唱えたり拒否したりできないことを意味していた。医学は書物の中でしか学べず、実験もほとんど認められなかった。何の進歩もなく、施術者はマスターの決定の受動的な実行者に過ぎなかった。

経験に基づく医学

自由な発想、人間の自律性、進歩により、徐々に意思決定の責任が施術者に移っていきた。施術者は、自分自身の経験や考えだけでなく、昔の師匠たちの言葉からも技術や知識を集め、個人的な監査や自己反省を通して向上していきた。これはルネッサンス期の典型的な例で、医学は大きな進歩を遂げたが、残念ながら標準化されておらず、結果は一人の施術者の技術に大きく依存していた。

エビデンス・ベースド・メディスン

医学に科学的手法が導入され、統計学の誕生をはじめとする学術・研究の普及により、EBMへと徐々に移行していきた。意思決定のプロセスは、もはや一人の医師の経験に基づくものではなく、特定の臨床試験や基礎研究の結果に従うようになった。エビデンスに基づく医療」という言葉が文献に登場したのは、80年代初頭のことであった。それ以来、発表された論文の中でその頻度は著しく増加している(図1).1)。EBMの最初の明確な定義は、故Sackett教授のものである。「エビデンスに基づく医療とは、個々の患者の治療に関する意思決定を行う際に、現在の最良のエビデンスを意識的、明示的、かつ賢明に使用することである。エビデンスに基づく医療の実践とは、個人の臨床的専門知識と、系統的な研究から得られた外部の最良の臨床的エビデンスを統合することである」3。 明らかに、EBMは研究成果の結果としてのみ捉えられるものではなく、2つの重要な概念を導入している。すなわち、(a)臨床上の意思決定は、研究成果だけでなく、個人的な経験や患者の期待にも基づいて行われるべきである、(b)文献的証拠の使用は、「良心的」かつ「賢明」でなければならない、つまり、研究成果を受動的に受け入れるのではなく、批判的に評価することが最重要である、というものである。80年代初頭、McMaster大学のDepartment of Clinical Epidemiology(臨床疫学部門)は、科学雑誌を読む技術を「教える」ことを目的としたいくつかの論文を発表した7。

2005年のRosenbergは、研究結果を臨床決定に用いる前に評価する必要性を再び強調した1。同様に 2007年のStrausらは、入手可能な最善のエビデンスは、患者の「価値観と状況」に照らし合わせて使用しなければならないと強く主張している8。価値観」の問題は、臨床上のジレンマを評価する際のレンズとして機能し、厳密な統計学的手法と人間的な医師-患者関係を結びつけるものであるため、最も重要なものである9。

意思決定プロセスの軸となるのは、やはり医療従事者であり、適切な監査と評価を経て、自らの経験に照らし合わせて文献のエビデンス(基礎研究からメタアナリシス、教科書まで)を収集、評価、解釈し、患者と議論して共有意思決定を行う。統合がキーワードである。

ガイドラインに基づく医療。ここ数年、文献によるエビデンスが重要な要約としてまとめられることが多くなり、特定の臨床状況における「ガイドライン」を構成するようになってきた。ガイドラインは、「特定の臨床状況における適切な医療について、開業医と患者の意思決定を支援する」ための一般的な参考資料を意味している10。ガイドラインは、エビデンスに基づいた医療を提供し、ばらつきを抑え、コストを削減するための貴重な手段であることは間違いないが、残念なことに、ガイドラインはすぐに挑戦不可能な、ほとんど「神」のような真実となってしまった。その数は増え続け(図2)医療のあらゆる側面をほぼ網羅しているため、ガイドラインは医師や医療スタッフの「自由」を徐々に制限している。今日では、ガイドラインは我々の診療の中心となっている。医師は次第に、誰かに決められたことを受動的に実行するだけの存在になりつつある。人類の歴史の中で繰り返されてきたサイクルにより、現代の医療は危険なまでに「権威に基づく医療」へと逆戻りしつつあるのである。

問題点

エビデンスの信頼性

Oxford Centre of Evidence-Based Medicineによると、最良のエビデンスは、ランダム化比較試験(RCT)のシステマティックレビューとメタアナリシスから得られるとされている11。実際、EBMのための最良のエビデンスを見つけることは、正確かつ徹底的な文献調査により、特定の臨床的疑問に答えることができる最良のエビデンスを探し出すことである3。専門家」の意見であっても、レベルが低いとはいえ、エビデンスとみなされなければならない。

RCTは-理論的に-よくコントロールされたデザインであるため、臨床上の疑問に対して明確で、決定的で、信頼できる回答を与えることができるはずである12, 13。良質なRCTは、少なくとも以下の基準を満たしていなければならない。(a)臨床的疑問が明確に述べられていること、(b)統計手法が正確に選択されていること、(c)対象となるサンプルが慎重に選択されていること、(d)無作為化が明確に、偏りなく、盲検化されて行われていること、(e)データの収集が厳密かつ徹底的に行われていること、(f)データの分析が盲検化され、統計的に正しく行われていること、(g)結果の評価が偏りなく行われていること、(h)研究の結論が統計分析の直接的な結果であり、個人的な信念や裏付けのない意見が入り込む余地がないこと。

質の高いRCTは、発想も実行も難しく、費用と時間がかかり、時には不要な場合もある。

実際、グループ2の介入では、処置/投薬の有効性を示す非実験的証拠が豊富にあるため、RCTは必須ではないと考えられている。場合によっては、無作為化によって選ばれた被験者のグループに対して、処置の既知の利益を否定することは、非倫理的であると考えられる14。例えば、腹腔鏡下胆嚢摘出術は、従来の開腹による胆嚢摘出術に比べ、患者にとってのメリットがあまりにも明白であったため、質の高い研究を行わずに臨床に導入されたが、RCTは不要であり、倫理に反すると考えられた15。同様に、数年前、サリドマイドが市場から撤去され、あるいはいずれにせよその使用が大幅に制限されたのは、副作用の単一症例報告に基づくものであり、証拠レベル3,推奨度Cであった16。

さらに心配なことに、統計的有意性を追求するあまり、非倫理的な結果を招くこともあった17。50年代後半に行われた急性心筋梗塞に対する血栓溶解療法の最初のRCT(登録患者数23名)の結果では、死亡リスクが50%減少することが明確に示された。しかし、信頼区間が広すぎたため、統計的有意性は認められなかった。60年代に行われた他の2つのRCT(214人の患者)でも同様の結果が得られたが、やはり統計的有意性は低かった。合計2544人の被験者がRCTに登録された70年代前半には、血栓溶解療法が急性冠症候群の患者に大きな臨床的利点をもたらすことは明らかであったが、統計的に明確な確証は得られず、80年代後半になっても、専門家や教科書では血栓溶解療法は考慮されていなかった。治療法として認められるためには、48,000人以上の患者をRCTに登録する必要があった。すべての研究が適切な無作為化を行っていたと仮定すると、約24,000人の患者が有効な治療法を拒否され、そのうちの何人かは統計基準を満たすためだけに不必要に死亡したことになる17, 18。

RCTはバイアスの影響を非常に受けやすく、これが最も「科学的」な研究に不確実性を与えている。研究デザインが悪い場合(統計的バイアス)グループ間に系統的な違いがある場合(無作為化が悪い場合-選択バイアス)患者が受けるケアに違いがある場合(実績バイアス)などがある。また、結果がグループ間で異なって決定されたり(検出バイアス)実験グループと対照グループが混在したり(汚染バイアス)することもある。

バイアスの特殊なタイプとして、「利益相反バイアス」がある。確かに、科学や研究にかかる費用の増大は、政府や納税者では到底支えきれないため、産業界や民間企業の協力が何よりも重要である。最も影響力のあるRCTは、実際には産業界によって運営またはスポンサーされている。産業界は、資金、手段、知識、そして幅広い試験をデザインして実施し、その結果を影響力のある雑誌に発表する体制(マンパワーの面でも)を持っている。ClinicalTrials.govに登録されている米国の臨床試験の約80%は企業がスポンサーとなっているが、米国国立衛生研究所からの資金提供は約20%に過ぎない19。最近では、企業が資金提供した臨床試験では96.5%の症例で肯定的な結果が得られ、政府が資金提供した臨床試験とのオッズ比は2.8であることが注目されている20。エビデンスに基づく治療が重視される中、製薬企業がインパクトのある雑誌に掲載された統計データを、それが信頼できるものであろうとなかろうと、重要視していることは明らかである21。

「マーケティングに基づいた医療」と言えるのではないであろうか。試験が厳格に実施され、データの分析が統計的に正しいと仮定すれば、企業が否定的なデータを抑制し、自社製品を販売する能力を最適化できる結果を選び出すことがあるのも不思議ではない22。ネガティブな結果は、ポジティブな結果と同様に関連性があり、発表する価値があるにもかかわらず、隠されている可能性がある。ポジティブな結果の研究(つまり、主に企業がスポンサーとなっている研究)は、インパクトの強いジャーナルで発表される可能性が高くなる23。したがって、このようなエビデンスに基づく医療は、安全ではないにしても、効果が低い可能性がある。

エビデンスの分類を変更して、偏ったエビデンスが明らかに格下げされるようにすることも提案されている21。

さらに、ヒトの病態生理には未知の部分が多いため、十分に実施されたRCTであっても、すべての可能な変数を考慮することはできないと主張されている。そのため、統計的に有意な相関関係があっても、実際には因果関係を表していない可能性がある。明確な因果関係のパターンに基づかない統計的な相関関係は、臨床的意義のない単なる数字上の効果と考えるべきであると提案されている24。しかし、我々の医学的知識は必ずしも完全に信頼できるものではないため、このアプローチには批判もある25。

バイアスのリスクがあるにもかかわらず、RCTは、統計的に有意な結論を出せるだけのサンプルサイズがあれば、最も信頼できる研究デザインであることに変わりはない。いくつかの小規模なRCTが、個々の統計的検出力が低いために決定的な答えを出すことができない場合は、メタアナリシスと呼ばれる高度な統計的手順と組み合わせることができる。メタアナリシスとは、さまざまな研究を系統的に検討し、事実上、すべての症例を1つのプールに集め、プールされた集団に対して統計的検定を行うことである。「単純な」システマティックレビューとメタアナリシスの主な違いは、前者が利用可能な研究をまとめて解釈しただけであるのに対し、後者は帰無仮説が真である確率(p値)を評価して適切な統計分析を行うことができる点である。

メタアナリシスは、理論的には統計的に有意な結果が得られる強力な研究であり、本ガイドラインのベースとなっている。

メタアナリシスの実行は、合理的に短時間ででき、方法論的にも非常に簡単であるが(専用のソフトウェアがオンラインで入手できる)最終的な結論は通常、我々の臨床診療にとって非常に重要であるため、それらの研究が影響力のあるインパクトのあるジャーナルに簡単に掲載されることが非常に多い。最近では、RCTやその他の臨床研究に関連する困難さ、費用、ハードワークに身を投じることなく、自分の学術的パラメータ(インパクトファクター、h-インデックス、出版物の数…)を向上させ、資金やキャリアの機会を容易に得るために、他人のデータのメタアナリシスにのみ専念する研究者が増えているという懸念がすでに提起されている26。実際、我々はメタアナリシスの「パンデミック」を目の当たりにしており、20年間で2600%増加しているのに対し、同時期の研究の増加率は50%に過ぎない27。

メタアナリシスのリスクについては,25年ほど前にEysenck 28がすでに強調しており,以下のようにまとめている。(a)統計的効果の推定の誤り、(b)研究間の過度の異質性、(c)含まれる研究の質の不明確さ、(d)グループ化の効果の不明確さ。そして、「ある医療行為が、その効果を立証するためにメタアナリシスを必要とするほど難解で不明瞭な効果を持っているとしたら、それが自分に使われるのは喜ばしいことではない」と結論づけている28。

残念ながら、異質性は発表されたメタアナリシスの中で常に明確に指定されているわけではない。研究デザインの違い、募集の基準の違い、治療効果の推定方法の違いなどが関係し、結果に悪影響を及ぼす可能性がある29。

異質性の低いメタアナリシスでは、研究の組み入れを高度に選択する必要があるが、組み入れられる患者数の多い幅広いメタアナリシスを目指す場合は、必然的に多くの研究を検討する必要があり、その結果、異質性が高まる。

異質性が高ければ高いほど、原因と結果の直線的な相関関係を算出することが難しくなる。さらに、対象となる研究数が多いほど、多数の共変量28で補正することが難しくなる。

緩い基準で含めると不均一性が増し、メタアナリシスの統計的有意性が低下する可能性があるならば、より厳格な基準にすると結果を誤らせる可能性がある。

発表された結果のみを含めると、結果に偏りが生じる可能性があり30,プールされた治療効果を過大評価することが多い31。しかし、未発表または正式に発表されていない研究(「灰色の試験」)は質が低い可能性が高いため、それらを特定して除外すべきであることが示唆されている32。

さらに制限を加え、英語の論文のみを対象とした場合、3%のメタアナリシスが、言語的制限が適用されなかった場合に得られる結果と異なる結果を示すことになる33。Juniらは、303件のメタアナリシスを対象とした包括的な研究において、英語以外の言語で書かれた試験を除外しても、結果の推定値にほとんど影響しないことを確認している34。周術期の輸血という特殊な分野では、Fergussonらは、「組み入れバイアス」が存在するにもかかわらず、発表された10件のメタアナリシスの結果に影響を与えていることを見つけることができなかったが、著者は彼らの結果が他の臨床環境にも適用できるかどうか疑問に思っている35。

もし定義上、RCTが最良の研究デザインとみなされ、メタアナリシスがRCTの統計的検出力を向上させるためだけのものであるならば、よく実施された大規模なRCTといくつかの小規模なRCTのメタアナリシスは同じ結果になると予想される。残念ながら、10〜23%のケースではそうではない36。

したがって、メタアナリシスは、実務家や政策立案者にとっては非常に強力な手段であるが、臨床的意義に関しては完全に信頼することはできない37。

残念ながら、ガイドラインはいまだに主にシステマティックレビューとメタアナリシスに基づいている。新技術の導入により、情報の収集・発信方法は確実に改善されているが、使用されるエビデンスの信頼性をさらに低下させる新たな課題やバイアスが生じている38。

ガイドラインの信頼性

ガイドラインは、我々が医療を実践する上で重要な役割を担ってきた(図2)。医療行為を標準化し、費用を削減する上で非常に有用であるにもかかわらず、悲しいことに、ガイドラインを機械的に適用すると、多くの好ましくない結果をもたらし、最近では多くの人々がそれを認識・評価していない。

ガイドラインはどのようにして作られるのか?自薦または他薦の専門家グループがタスク&フィニッシュパネルを結成し、特定のトピックに関する最良の文献証拠を収集し、レビューする。このプロセスには数ヶ月かかることもある。選択されたエビデンスは、最近のRCTやメタアナリシスであることが多いが、メタアナリシスは数年前の臨床研究に基づいているため、結果が古くなっている可能性がある。さらに、すでに述べたように、メタアナリシスには高度なバイアスがかかっている可能性がある(選択バイアス、統計的バイアス、出版バイアス、言語的バイアス、商業的バイアスなど)パネルは再び会合を開き、エビデンスの分析と議論を行う。時には、物流上の困難を克服するために、テーマをいくつかのサブトピックに分け、パネルの一人のメンバーまたはサブグループが分析を行い、その後、手紙、電子メール、電話、またはさらなる会議(コンセンサス会議)で個々の結論を他のメンバーと共有することがある。利用可能なエビデンスの分析は、厳格な基準を適用できるものの、明らかに主観的なプロセスであり、パネルメンバーの個人的な見解、経験、関心事により、さらなるバイアスのリスクが発生する。最終的に、パネルのメンバーは結論を出し、ガイドラインに沿って原稿を作成する。パネルの最初の会議からガイドラインの発行までには、数年とは言わないまでも数ヶ月を要し、ガイドラインが臨床現場に導入されるまでには、平均してさらに5年が必要となる39。

したがって、結果として得られるガイドラインは、(a)「古い」エビデンスに基づいているために遅く、(b)プロセス全体が不完全であるために偏ったものになる可能性がある。ガイドラインが患者にとって最善の利益にならないこともあることが実証されている40。

pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/27874941/

一例として、大腸がんの治療に関するNICEガイドライン41は 2011年11月に発表され 2014年12月に更新されている。それらのガイドラインに使用されている参考文献の発行年別の分析を図33に示する。これを見ると、大部分の文献が2000年から 2010年の間に出版されていることがよくわかる(中央値2006,平均値2005)。つまり 2018年の英国では、広く古いエビデンス(平均12年前)に基づいて大腸がん患者を治療する必要があるということである。それでも「ベストプラクティス」と考えることができるのであろうか?幸い、ACPGBI(Association of ColoProctology of Great Britain and Ireland)が最近、同じトピック42について更新された徹底的なガイドラインを発表したが、ACPGBIが3~4年以内に発表する新しいガイドラインにすぐに取り掛からなければ、すぐに陳腐化してしまう。

図3 NICE Guideline – Colorectal Cancerの参考文献の年分布。大腸癌の診断と管理(ガイドライン全文

バイアスの可能性については、エビデンスからガイドラインに至るまでのどの段階にも関係してくる。RCTやメタアナリシスに起こりうるバイアスについてはすでに述べたとおりである。同じ種類のバイアスがガイドラインの作成にも影響を与える可能性がある。ガイドラインは、誤解を招くようなエビデンスに基づいていたり、エビデンスの選択がパネルメンバーの個人的な見解や利益に影響されていたりすることがある。例えば、胃食道逆流症の管理に関する現在の英国のガイドラインでは、Barrett患者のほぼ唯一の治療法として、プロトンポンプ阻害剤(PPI)を提案している。しかし、食道粘膜がBarrettに変化し、さらに粘膜の異形成が進んで腺癌に至ることは、非酸逆流の場合の方がはるかに多いことが実証されている40。明らかに、PPIは非酸性の逆流には効果がなく、その効果が非常に有害であることを示す良い証拠がある43。では、なぜ現在のガイドラインはPPIを推奨しているのであろうか?非酸性の逆流に対する医学的治療法がまだ確立されていない以上、より頻繁に手術を検討することが望ましいのではないだろうか?そうすれば、Barrettや食道癌のリスクも減るのではないだろうか 40。

ガイドラインはその性質上、「硬直的」なものであり、一人の患者に特化したものではなく、その一人の臨床状況における「平均的」な患者を対象としたものであり、一人一人の患者にとって信頼できるものではないかもしれない。ちょっとした洞察力や臨床判断なしに、すべての患者にガイドラインを適用することは、プロクルステスの寝台を使うようなものである。この古代ギリシャの神話によると、昔々、悪い盗賊がいて、その名をプロクルステスといった。プロクルステスは森に住んでいて、森を通り抜けるような愚かな者を誘拐しては、自分のベッドに縛り付けてた。背の低い者は伸ばされ、背の高い者は手足を切断された。明らかに、この治療で生き残った者はいない。

我々は、プロクルステス的な方法で患者を治療しているのであろうか?我々は医師として、たとえ公式のガイドライン44に抵触する場合でも、患者の最善の利益のために行動する義務があるのは明らかであるが、「法的」に守られているという意識が強すぎて、判断の自由が認められないことがある。

このようなひどいやり方は、患者だけでなく、医療界にとっても不利益なものである。実際、ガイドラインをやみくもに使うことは、我々の思考力や判断力を低下させる。最終的には、他人の臨床判断45の単なる実行者となってしまい、「文化的指導者」としての役割を阻害する危険性がある。世界の医療がこのまま進むと、誰でも病人を治療できるようになり、「資格を持った」「経験豊富な」医師は必要なくなる。解剖学、生理学、薬理学などを何年もかけて勉強しても、我々の唯一の仕事は、ガイドラインの本を開いて(あるいはウェブサイトを見て)すでに書かれていることを簡潔に適用することなのである。大学や医学部の役割も変わってくるであろう。なぜ、人間の細胞や組織と有効な薬剤との間の複雑な相互作用を教えるのであろうか?未来では、機械やコンピュータが我々の仕事をしてくれるであろう。

実際、我々はすでに医療の現場で、ゆっくりとした、しかし避けられない変化を目の当たりにしている。以前は十分な資格を持った医師が担当していた医療の分野を、医療資格を持たない人たちがどんどん引き継いでいる。

厳格なガイドラインは、すでに進歩と改善に深刻な影響を与えている。ダーウィンによれば、進化とは多様性と適応にあり、進歩とは硬直したガイドラインの枠組みを超えて新たな可能性を探ることである。厳格なガイドラインに従っていては、このようなことはできない。

しかし、ガイドラインやプロトコルを超えて、横道にそれた考え方をすることは、患者の安全にとって明らかにリスクがあることを認めなければならない。さらに言えば、このような態度はシステムを損なうものとみなされ、逆にシステムの安定性を守るべき人たちには到底受け入れられないであろう。一般的に言って、強いシステムは、医療に限らず、自らを維持し、安定性を提供するためにガイドラインを作成する。

しかし、このようなリスクがあるからといって、進歩を止め、科学の翼を切ることが正当化されるわけではない。

提案の内容

ヨアニディス教授によれば、EBMはハイジャックされ、ガイドラインに基づいた医療へと変貌したとのことである。EBMは、医師と患者の関係に悪影響を与え、患者の価値観を無視し、利益相反の可能性があるという点で、その限界を明らかにしている46。これまでのセクションで述べてきたことを踏まえると、これはもはや受け入れられない。

我々の義務は、患者と医療従事者を医療における意思決定プロセスの中心に戻し、臨床上の選択が、エビデンス、医師の個人的な経験、患者の期待という3つの足に基づいて行われるようにすることである。

EBMが「…エビデンスの賢明な使用」3であるならば、判断の形式が必要であることが示唆されている47。このため、我々は入手可能な文献を批判的に評価できなければならず、学生や若手医師にも同様のことを教えなければならない。それぞれの臨床シナリオに応じて、入手可能な最善のエビデンスを選択するために必要なスキルは、医学部のカリキュラムの中心的な部分でなければならない。

EBMは、その性質上、個人の役割を最小限に考慮した上で、集団レベルで疾患を捉える。1つのサイズがすべてに適合するわけではないため、平均的な患者ではなく、単一の患者に合わせて医療介入を行う「精密医療」のアプローチが提案されている。これは明らかに、通常のEBMガイドラインから外れた人を含む個人に焦点を当てた詳細なガイドラインを設定できるようにするために、多数の個人について、細胞やマイクロバイオームから環境やライフスタイルに至るまでのマルチレベルのデータを教育、調査、知識、共有、解釈するという点で、いくつかの課題を提起している。この新しいエビデンスに基づく精密医療には、「臨床バイオインフォマティクス」と定義される相当な情報技術能力と、賢明なデータ収集と共有のための新しいポリシーが必要となるであろう。実際には、EBMと精密な「機械論的」医療という2つの相反するアプローチは、相互に排除するどころか、実際には完全に補完し合っている。したがって、この2つのアプローチを統一的な多元的モデルに含めるためにあらゆる努力をする必要がある49。これは将来の興味深い課題であるが、現時点では、EBMの本来の定義である「文献のエビデンス、実務者の経験、患者の価値観の橋渡し」に立ち戻るべきだと考えている。

さらに、学生や若手医師には、既に報告されたデータや習得した知識の硬直性を超えて、新たな道筋や新たな機会を模索し、横方向に考えることを奨励しなければならない。もちろん、患者の安全を守り、保証するためには並々ならぬ努力が必要であるが、倫理観が進歩や革新と隣り合わせであれば、現代的で合理的、患者中心の前向きな医療は、臨床結果を改善するだけだと我々は確信している。

繰り返される歴史的なサイクルの典型的な例として、ヒポクラテスの誓いは、患者と同僚に対する我々の義務を常に思い起こさせるものとして、リフレッシュされるべきである。

この記事が役に立ったら「いいね」をお願いします。
いいね記事一覧はこちら

備考:機械翻訳に伴う誤訳・文章省略があります。下線、太字強調、改行、注釈、AIによる解説、画像の挿入、代替リンクなどの編集を独自に行っていることがあります。使用翻訳ソフト:DeepL, Claude 3 文字起こしソフト:Otter.ai
alzhacker.com をフォロー