臨床的に重要な最小限の違いは、健康関連の生活の品質機器にどのように確立されていますか？アンカーと方法のレビュー

背景：この系統的レビューの目的は、健康関連の生活の質（HRQOL）機器の最小限の臨床的重要な違い（MCID）を推定する際に使用されるさまざまなタイプのアンカーと統計的方法を説明することです。 方法：PubMedとGoogle Scholarは、選択したキーワードを使用して2010年から2018年に公開された英語とフランス語の研究を検索しました。HRQOL機器のMCIDを推定するために使用されるアンカーと統計的手法を説明した元の記事（レビュー、メタ分析、解説、研究書は考慮されませんでした）を含めました。 結果：47の論文が選択基準を満たしました。MCIDは、6つのジェネリックおよび18の疾患特異的機器について推定されました。レビューのほとんどの研究では、単独または分布ベースの方法と組み合わせて、アンカーベースの方法（n = 41）を使用しました。最も一般的な応用アンカーは、患者の観点からは非臨床的でした。アンカーベースの方法のさまざまな統計的方法が適用され、変更の差（CD）が最も使用されていました。ほとんどの分布方法には、0.2標準偏差（SD）、0.3 SD、0.5 SD、および1標準測定誤差（SEM）が含まれていました。MCID値は、適用された方法に応じて、および研究の臨床的コンテキストによっても非常に可変でした。 結論：含まれている研究には、複数のアンカーと方法が適用され、MCIDの異なる推定につながりました。いくつかの方法を使用すると、結果の堅牢性を評価できます。これは、メソッドの感度分析に対応します。統計学者と臨床医の間の緊密な協力は、特定のコンテキストのMCIDを決定するための適切な方法に関する合意を統合することをお勧めします。

BACKGROUND: The aim of this systematic review is to describe the different types of anchors and statistical methods used in estimating the Minimal Clinically Important Difference (MCID) for Health-Related Quality of Life (HRQoL) instruments. METHODS: PubMed and Google scholar were searched for English and French language studies published from 2010 to 2018 using selected keywords. We included original articles (reviews, meta-analysis, commentaries and research letters were not considered) that described anchors and statistical methods used to estimate the MCID in HRQoL instruments. RESULTS: Forty-seven papers satisfied the inclusion criteria. The MCID was estimated for 6 generic and 18 disease-specific instruments. Most studies in our review used anchor-based methods (n = 41), either alone or in combination with distribution-based methods. The most common applied anchors were non-clinical, from the viewpoint of patients. Different statistical methods for anchor-based methods were applied and the Change Difference (CD) was the most used one. Most distributional methods included 0.2 standard deviations (SD), 0.3 SD, 0.5 SD and 1 standard error of measurement (SEM). MCID values were very variable depending on methods applied, and also on clinical context of the study. CONCLUSION: Multiple anchors and methods were applied in the included studies, which lead to different estimations of MCID. Using several methods enables to assess the robustness of the results. This corresponds to a sensitivity analysis of the methods. Close collaboration between statisticians and clinicians is recommended to integrate an agreement regarding the appropriate method to determine MCID for a specific context.