希少疾患の治療を観察研究で評価する

希少疾患、いわゆるオーファン病は、少数の人に影響を与える健康問題だよ。世界的にこれらの病気を定義する明確なルールはないんだ。カナダやヨーロッパでは、希少疾患は2,000人に1人未満の人に影響を与えると言われてる。アメリカでは、200,000人未満の人に影響を与える状態が希少と考えられてる。この定義に基づくと、約7,000種類の異なる状態が希少疾患として認識されていて、全世界で3億人以上に影響を与えているんだ。

#オーファンドラッグの必要性

多くの人が希少疾患に影響を受けているから、アメリカやヨーロッパの政府は行動を起こしたんだ。1983年にオーファンドラッグ法、2000年にはオーファン医薬品規則を作ったの。この法律は、製薬会社が希少疾患のための医薬品を作ることを奨励している。年々、希少疾患のために承認された薬の数は増えてきたよ。例えば、オーファンドラッグの承認は2000年の14から2017年には77に増えたんだ。2022年には、FDAによる新薬承認のほぼ半分が希少疾患向けだったんだよ。

#希少疾患の薬の試験における課題

新薬の試験は通常、ランダム化比較試験（RCT）に依存していて、これは薬が効果的かつ安全であるかを確認する最良の方法と考えられてる。RCTは、参加者をランダムにグループ分けして薬か比較治療を受けるって仕組み。これによりバイアスを減らし、科学者たちが仮説を検証するのを助けるけど、限界もあるんだ。特に、RCTの結果は試験された人口にのみ適用できるから、希少疾患の研究ではその集団が小さいことが多いんだ。それに、統計的に有効な結果を得るためには一定数の患者が必要なんだけど、希少疾患は患者数が少なく、症状がどう現れるかもバラバラだから、RCTは現実的じゃないことが多いんだ。

#現実世界の証拠が解決策に

従来の試験の課題から、現実世界の証拠（RWE）が希少疾患の治療に関する有用な情報を生成する代替手段として登場したんだ。RWEは、制御された試験ではなく、日常的な医療の設定で収集されたデータに基づいている。このデータはいろんなソースから来ていて、治療法が現実でどう機能するかを広く見ることができるんだ。

観察研究、例えばコホート研究、症例対照研究、横断研究は薬の研究で効果的に使われてきたんだ。これらのアプローチは、制御された試験の外で薬がどう機能するかについての洞察を集めるのを助けるし、従来のRCTの結果を補完することで、薬の有効性や安全性の全体像を提供できるんだ。

希少疾患の文脈では、RWEが研究に参加できる患者数が少ないことに関連する問題を克服する助けになりうる。でも、観察研究には結果に影響を与える可能性のあるバイアスなどの問題もあるんだ。これらの方法を改善する努力はあるけれど、希少疾患を評価する際にすべての研究が一貫してそれを使っているわけではないんだ。

#レビューの焦点

この記事は、過去5年間にわたって希少疾患向けの薬の有効性と安全性を評価するために観察研究方法がどのように適用されてきたかを理解することを目指しているんだ。主な質問は次のとおり：

1. これらの方法は、薬の安全性と有効性に関する現実世界の証拠を集めるためにどのように使われてきたのか？
2. 小さなサンプルサイズや観察研究におけるバイアスなどの可能な問題に対処する方法はどれか？
3. これらの方法は現実の薬の結果を示すためにどのように実施されているのか？
4. 過去5年間にこれらの研究で探求された具体的な希少疾患は何か？

#含まれる基準

このレビューは希少疾患、これらの状態に対する治療、オーファンドラッグに焦点を当てるよ。希少疾患はカナダの基準に基づいて定義されるから、2,000人に1人未満の条件が考慮される。レビューでは、過去5年間のさまざまな医療設定からの観察研究も見るんだ。

#情報のソース

レビューには、2018年から2023年までの両方の発表済みおよび未発表の観察研究が含まれるよ。コホート研究、症例対照研究、横断研究も含まれていて、これらは現実世界の研究とも呼ばれてるんだ。

#除外基準

いくつかのタイプの研究は含まれないよ。希少疾病の治療を評価していない、健康データを使用していない、2018年以前に発表された、または英語でない研究は除外されるんだ。レビュー、メタアナリシス、ランダム化比較試験、アクセスできない研究も除外される。

#関連研究の検索

適切な研究を見つけるために、MEDLINEやEMBASEのようなデータベースを使用して構造化された検索が行われるよ。研究者たちは選ばれた記事の参考リストもチェックして、見逃される可能性のある追加の研究を見つけるんだ。検索はレビューのガイドラインに従って徹底される。

#選定プロセスのステップ

#タイトルと要旨のスクリーニング

正確性を保つために、2人のレビュアーが研究のタイトルと要旨をスクリーニングするよ。含まれる基準を満たさない記事は削除される。意見の不一致があった場合は、レビュアーが話し合って解決するんだ。合意率が低い場合、基準が見直されたり、レビュアーが追加のトレーニングを受けたりすることもあるよ。

#フルテキストのスクリーニング

初期のスクリーニングを通過した記事は、確立された基準に対して徹底的に評価されるんだ。基準を満たさない記事があれば、その除外理由が記録されるよ。レビュアー間の意見の違いは、第3者の意見を交えて解決される。

#データ抽出プロセス

データ抽出フォームは、Microsoft Excelのようなプログラムを使って作成され、含まれた記事から情報が集められるよ。データ抽出が始まる前に、レビュアーは少数の記事でフォームをテストして正確性を確認するんだ。一貫した方法が合意されると、両方のレビュアーが全セットの含まれた記事からデータを抽出する。第3のレビュアーが品質保証のために記事のサンプルをチェックするよ。

収集したデータには、記事に関する一般情報、研究デザイン、研究されている希少疾患と薬、著者が選んだ方法、およびその他の関連詳細が含まれるんだ。

#データの分析と提示

集めたデータは定量的および定性的に分析されるよ。これにより、いろんな研究方法がどれだけ使われたかを数え、その選択の理由を示し、どの希少疾患が研究されたかを見るんだ。研究の選定とレビューのプロセスは図を使って視覚的に示されるし、表や図は結果を要約して、現在の文献の知識のギャップを明らかにするんだ。

レビューの結果は、希少疾患の薬の研究で効果的に使える観察方法を理解するのを助けて、薬の有効性や安全性に関する今後の研究を導くことになるよ。