重要な違いは最小限

最小重要差（MID）または最小臨床的重要差（MCID ）は、個々の患者が重要であると認識し、患者の管理の変更を示す治療結果の最小の変化です。 ^{[1] [2]}

臨床研究において本当に重要なことを報告する上で、長年にわたり大きな進歩が遂げられてきた。臨床研究者は「私自身の経験では、治療Xは病状Yには効果がなかった」と報告するかもしれない。^{[3] [4] RA Fisherは、0.05という}P値のカットオフポイントの使用を導入した。これにより、研究結果は統計的に有意か非有意かのいずれかとして説明されるようになった。 ^[5]このp値は研究結果を客観化したが、これを厳格なカットオフポイントとして使用すると、潜在的に深刻な結果を招く可能性がある。(i)研究で観察された臨床的に重要な差が統計的に非有意（タイプIIの過誤、つまり偽陰性の結果）であり、したがって不当に無視される可能性がある。これは多くの場合、研究対象者の数が少ないことが原因である。(ii)研究の被験者数を増やすことで、測定値の最小の差でさえ統計的に有意であると証明される可能性がある。このような小さな差は、患者や臨床医にとって無関係（つまり、臨床的に重要ではない）である可能性がある。したがって、統計的有意性は必ずしも臨床的重要性を意味するわけではない。

長年にわたり、臨床医や研究者は、物理的および放射線学的エンドポイントから患者報告アウトカムへと移行してきました。しかし、患者報告アウトカムを使用しても、小さな差が統計的には有意であっても臨床的には無関係である可能性があるという問題は解決されません。^[6]

臨床的重要性を研究するために、臨床的に重要な最小差異 (MCID) の概念が 1989 年に Jaeschke らによって提案されました。^[7] MCID は、患者が重要であると認識する結果の最小の変化です。したがって、MCID は、結果が患者にとって関連性があると感じられる閾値を提供します。これにより、単なる統計的有意性の問題を回避できます。Schunemann と Guyatt は、「臨床的」解釈への焦点を取り除くために、臨床的に重要な最小差異 (MID) を推奨しました (2005、p. 594)。

MID を計算する手法はいくつかあります。これらは、分布ベースの方法、アンカー ベースの方法、およびデルファイ法の 3 つのカテゴリに分類されます。

これらの手法は、データの広がりの統計的尺度、つまり標準偏差、測定の標準誤差、効果サイズから派生したもので、通常は標準化平均差 (SMD、心理学ではコーエンのdとも呼ばれる) として表されます。

1. アウトカム指標の標準偏差の半分のベンチマークを使用するということは、アウトカムスコアの標準偏差の半分以上改善した患者が、臨床的に重要な最小限の違いを達成したことを意味します。^[8]
2. 測定の標準誤差とは、使用された尺度や測定法の信頼性の低さによるスコアの変動です。したがって、測定の標準誤差よりも小さい変化は、実際に観察された変化ではなく、測定誤差の結果である可能性が高いです。結果スコアに少なくとも1つの測定標準誤差の差を達成した患者は、臨床的に重要な最小限の差を達成したことになります。^[9]
3. 効果サイズは、ベースラインスコアと治療後スコアの平均の差をベースラインスコアのSDで割ることによって得られる尺度です。効果サイズのカットオフポイントは、標準偏差の半分と測定の標準誤差と同じようにMIDを定義するために使用できます。^[9]
4. 項目反応理論（IRT）では、さまざまなシナリオを描いた臨床場面に審査員が反応することでMIDの推定値を作成することもできます。^[10]

アンカー ベースの方法では、スコアの変化を「アンカー」を基準として比較します。アンカーは、患者自身の経験に基づいて、ベースラインと比較して治療後に患者の状態が良くなったかどうかを判定します。

よく使われるアンカー法は、治療中の特定の時点で患者に「治療によって状況は改善したと思いますか？」と尋ねることです。^[11] アンカー質問に対する回答は、単純な「はい」または「いいえ」から、「非常に良くなった」、「やや良くなった」、「ほぼ同じ」、「やや悪くなった」、「非常に悪くなった」などのランク付けされた選択肢までさまざまです。「良くなった」と答えた人と「ほぼ同じ」と答えた人の平均スケールスコアの差が、アンカー法のベンチマークとなります。

アンカーベースの方法に対する興味深いアプローチは、治療前にアンカーを確立することです。患者は、提案された治療を受けるために必要な最小限の結果が何であるかを尋ねられます。この方法では、ある患者はより多くの痛みの緩和を必要とするかもしれないが、別の患者はより機能的な改善を目指すかもしれないので、より個人的な変化が許容されます。^[12]

様々なアンカー質問と様々な数の可能な回答が提案されている。^{[12] [13]}現在、正しい質問が1つであることや、最良の回答が何であるかについてのコンセンサスは得られていない。

デルファイ法は、MIDに関して合意に達する専門家のパネルに依存しています。専門家パネルは試験の結果に関する情報を入手します。彼らはそれを個別に検討し、MIDの最良の推定値を提供します。彼らの回答は平均化され、この要約が推定値の修正の要請とともに返送されます。このプロセスは合意に達するまで続けられます。^{[14] [15] [16]}

アンカーベースの方法は、ほとんどの患者が改善し、変化のない患者が少数であるような状況には適していません。治療後の満足度が高いと、MIDを計算するための識別能力が不十分になります。^{[4] [17]}この問題の考えられる解決策は、「実質的な臨床的利益」スコアの計算のバリエーションです。この計算は、改善した患者と改善しなかった患者ではなく、改善した患者と大幅に改善した患者に基づいています。^[13]

MID の計算は、長期的にのみ効果を発揮する治療法には限定的な付加価値しかありません。たとえば、糖尿病の場合、血糖値を厳密に管理すると、低血糖(低血糖)が伴うため不快感が生じ、生活の質が実際に低下する可能性があります。しかし、血糖値を管理することで重篤な長期合併症が軽減されるため、依然として必要です。算出される MID は、使用する方法によって大きく異なります。^{[18] [19]}現在、MID を確立するための推奨される方法はありません。

最適な手法についてはコンセンサスが得られていないが、分布に基づく方法は批判されてきた。たとえば、平均の標準誤差 (SEM) の使用は、信頼性が 0.75 のときにそれが約 1/2 SD に等しいという逸話的な観察に基づいている。しかし、Revicki らは、1 SEM が「なぜ MID と関係があるのか​​」と疑問を呈している。「SEM は、SD と尺度の 1 から信頼性を引いた平方根の積で推定される。SEM は、個々のスコアの信頼区間 (CI) を設定するために使用される。つまり、観測スコアのプラスマイナス 1.96 SEMS が 95% CI を構成する。実際、Jacobson と Truax [12] が初期に提案した信頼できる変化指標は、2 標準誤差を超えるという統計的慣例を使用して変化を定義することに基づいている」 (p. 106)。^[20]

MIDは疾患やアウトカム測定機器によって異なりますが、治療法には依存しません。したがって、アウトカム測定機器が同じであれば、類似の疾患に対する2つの異なる治療法を同じMIDで比較することができます。また、MIDはベースラインレベルによって異なる場合があり^[21]、同じ疾患の治療後も時間の経過とともに変化するようです。^[4]

• 医療統計
• 臨床的意義
• 統計的有意性
• わずかながらの違い

• 臨床的に重要な最小差異と医学研究におけるその利用、イアン・マッカーシー著、significance magazine。