For Mahidol University Faculty of Medicine Ramathibodi Hospital's 5th-Year Medical Students Class

1. Evidence-Based Medicine I:
Prognosis
อ.นพ.นวนรรน ธีระอัมพรพันธุ์
รายวิชา RAID 515 ภาควิชาเวชศาสตร์ชุมชน
24 พฤศจิกายน 2558
สไลด์บางส่วนดัดแปลงจากเอกสารประกอบการสอนของคณาจารย์ภาควิชาเวชศาสตร์ชุมชน คณะแพทยศาสตร์โรงพยาบาลรามาธิบดี มหาวิทยาลัยมหิดล

2. Outline
 EBM Review
 Prognosis & Survival Analysis
 Assigned Paper Discussion

3. EBM Review

4. What Is Evidence-Based Medicine
(EBM)?
“...the conscientious, explicit, and judicious
use of current best evidence in making
decisions about the care of individual
patients.”
Sackett DL, Rosenberg WM, Gray JA, Haynes RB, Richardson WS (1996)

5. Why EBM?
 ภายใต้แรงกดดันและความคาดหวังต่างๆ
จะรู้ได้อย่างไรว่าการรักษาที่ให้กับผู้ป่วยดีที่สุดแล้ว?
ประสิทธิผล (Effectiveness)
ความปลอดภัย (Safety)
ต้นทุน (Cost) หรือความคุ้มค่า (Cost-Effectiveness)
อื่นๆ
 มีงานวิจัยใหม่ๆ ที่เรายังไม่รู้หรือไม่?
 แล้วจะแปลผลงานวิจัยที่แตกต่างกันอย่างไร?

6. ขั้นตอนของ EBM
1. Ask
Questions
2. Access
Evidence
3.
Appraise
Evidence
4. Apply
Evidence
5. Assess
Outcome
1. ASK a clinically-relevant question
ตั้งคาถามจากปัญหาผู้ป่วย
2. ACCESS the best available evidence
ค้นหาข้อมูล
3. APPRAISE its quality & importance
ประเมินค่าของข้อมูล
4. APPLY the evidence in patient care
ประยุกต์ใช้ข้อมูลในผู้ป่วย
5. ASSESS the outcome
ประเมินผล

7. EBM ตามเกณฑ์ National License
ของแพทยสภา (พ.ศ. 2555)
1.2.9 Evidence-based medicine
1.2.9.1 Asking focused questions: translation of uncertainty to an
answerable question
1.2.9.2 Finding the evidence: systematic retrieval of best evidence
available
1.2.9.3 Critical appraisal: testing evidence for validity,
clinical relevance, and applicability
1.2.9.4 Making a decision: application of results in practice
1.2.9.5 Evaluating performance: auditing evidence-based decisions

8. Step 1: Asking focused questions: translation
of uncertainty to an answerable question
ตั้งคาถามแบบ EBM หรือ P I C O
1. ปัญหา หรือผู้ป่วย (Problem/Patient/Population) เช่น ลักษณะทาง
คลินิกของผู้ป่วย
2. สิ่งที่จะให้แก่ผู้ป่วย (Intervention) เช่น การให้ยาใหม่ หรือการใช้วิธีการ
วินิจฉัยแบบใหม่
3. สิ่งที่เป็นตัวเปรียบเทียบ (Comparison intervention) เช่น การให้
placebo หรือให้ยาเดิม
4. ผลที่ต้องการ (Outcomes) เช่น ประสิทธิผลที่เกิดขึ้น หรือความแตกต่าง
ที่ต้องการ

9. Asking a Good Question: PICO
http://www.cebm.net/asking-focused-questions/

10. Clinical Question Map
Domain Patient (P) Intervention (I) Comparison (C) Outcome (O)
Etiology/
Harm
ในหญิงวัยหมด
ประจาเดือน
การให้ hormone
replacement therapy
(HRT)
เทียบกับการไม่ให้ HRT จะเพิ่มความเสี่ยงต่อการ
เกิด CA breast หรือไม่
Diagnosis ในผู้ที่สงสัยเป็น
coronary disease
การใช้ exercise echo เทียบกับการใช้ exercise
EKG
จะวินิจฉัยโรค coronary
artery disease ได้ดีกว่า
หรือไม่
Therapy ในผู้ป่วยที่เคยเป็น acute
M.I.
การให้ยา aspirin เทียบกับการให้ placebo จะลดอัตราการเกิด
recurrent M.I. ได้ดีกว่า
หรือไม่
Prognosis ในผู้ป่วยไตวาย การทา hemodialysis
ที่บ้าน
เทียบกับการทา
hemodialysis ที่ รพ.
จะเพิ่ม life expectancy
ได้หรือไม่

11. Step 2: Finding the evidence: systematic
retrieval of best evidence available
 Primary Sources
PubMed (www.pubmed.gov)
Ovid (ผ่านเว็บไซต์ห้องสมุด)

12. Step 2: Finding the evidence: systematic
retrieval of best evidence available
Secondary Sources (e.g. guidelines)
 UK: The National Institute for Health and Care Excellence (NICE)
www.nice.org.uk
 Scottish Intercollegiate Guidelines Network (SIGN) www.sign.ac.uk
 US National Guideline Clearinghouse www.guideline.gov
 New Zealand Guidelines Group www.health.govt.nz/about-ministry/ministry-
health-websites/new-zealand-guidelines-group
 Evidence-based summaries: Bandolier www.medicine.ox.ac.uk/bandolier
BMJ Clinical Evidence clinicalevidence.bmj.com UpToDate www.uptodate.com
 Systematic Reviews: Cochrane Library www.cochranelibrary.com
 To search multiple databases simultaneously, use www.tripdatabase.com

13. 13

14. 14

15. 15

16. 16

17. 17

18. 18

19. Step 3: Critical appraisal: testing evidence for
validity, clinical relevance, and applicability
 Validity (Are the results valid?)
 Importance (Are the results important?)
 Applicability (Will the results help me in this
patient’s care?)

20. Step 3: Critical appraisal: testing evidence for
validity, clinical relevance, and applicability
Validity
Are the results valid?
การศึกษามีความถูกต้องหรือไม่
ถูกต้องตามระเบียบวิธีวิจัยหรือไม่ ปราศจากอคติ
 Study design
 Data collection
 Analysis methods

21. Step 3: Critical appraisal: testing evidence for
validity, clinical relevance, and applicability
Importance
 Are the results important?
 ผลการศึกษามีความสาคัญ (importance) หรือไม่
 Effect size (ขนาด/magnitude/strength of effect)
 Precision (ความแม่นยา) (Confidence intervals)
 Statistical significance
 Clinical significance

22. Step 3: Critical appraisal: testing evidence for
validity, clinical relevance, and applicability
Applicability
 Will the results help me in this patient’s care?
 นาไปใช้ในผู้ป่วยของเรา (applicability) ได้หรือไม่
 Patient similarity
 Patient preferences
 Benefits vs. harms
 Available resources

23. Levels of Evidence
http://library.downstate.edu/EBM2/2100.htm

24. Step 4: Making a decision: application of
results in practice
http://med.fsu.edu/index.cfm?page=medicalinformatics.ebmTutorial
http://community.cochrane.org/about-us/evidence-based-health-care

25. Step 5: Evaluating performance: auditing
evidence-based decisions
You might consider one of the following:
Read an evidence-based abstraction journal
Keep a log book of your own clinical questions
Running a case-based discussion journal club
around questions you have recorded and selected
http://www.cebm.net/evaluating-performance/

26. Step 5: Evaluating performance: auditing
evidence-based decisions
One of the key components of evidence based
practice is reflecting on how you learn and how you
keep up to date and in addition, how much time you
spend on each process.
Activities usually identified by clinicians include:
attending lecture and conferences, reading journals,
tutorials, textbooks and guidelines, clinical practice,
small group learning, study groups, electronic
resources, and speaking to colleagues and specialists.
http://www.cebm.net/evaluating-performance/

27. Prognosis & Survival Analysis

28. EBM Keywords for Prognosis
 Survival analysis (time-to-event analysis)
 5-year survival, median survival & relative survival
 Censoring
 Kaplan-Meier curve (survival curve)
 Log rank test
 Cox regression (Cox’s proportional hazard model)
 Hazard ratio

29. Survival & Censoring
 5-year survival rate: ร้อยละของผู้ป่วยที่ไม่เกิดเหตุการณ์ (เช่น
การตาย) อย่างน้อย 5 ปีนับแต่เริ่มศึกษา
 Median survival: ระยะเวลาที่จานวนผู้ป่วยร้อยละ 50 ยัง
ไม่เกิดเหตุการณ์ (เช่น ยังไม่ตาย)
 Relative survival: อัตราส่วนของ 5-year survival rates
ระหว่างกลุ่มที่สนใจกับประชากรทั่วไปในวัยเดียวกัน
 Censoring: ผู้ป่วยที่ไม่เกิดเหตุการณ์ (เช่น การตาย) เมื่อสิ้นสุด
การศึกษา หรือ lost follow-up ระหว่างศึกษา

30. Survival Analysis Introductory Paper
Bewick, Cheek & Ball (2004)

31. Bewick, Cheek & Ball (2004)

32. Bewick, Cheek & Ball (2004)

33. Kaplan-Meier (Survival) Curve
Bewick, Cheek & Ball (2004)

34. Bewick, Cheek & Ball (2004)

35. Log Rank Test
 เป็นวิธีการสถิติที่ใช้เปรียบเทียบ Kaplan-Meier curves
ว่า แตกต่างกันอย่างมีนัยสาคัญทางสถิติหรือไม่ เช่น
เปรียบเทียบกลุ่มเพศชายกับกลุ่มเพศหญิง
 Null hypothesis: ไม่มีความแตกต่างระหว่าง survival
curves ของ 2 populations (i.e. probability ที่จะเกิด
เหตุการณ์ในช่วงเวลาใดเวลาหนึ่งเท่ากันในแต่ละ
ประชากร)

36. Log Rank Test
Bewick, Cheek & Ball (2004)

37. Bewick, Cheek & Ball (2004)

38. Log Rank Test
Bewick, Cheek & Ball (2004)

39. Cox Regression
 Log rank test ใช้ทดสอบว่ามีความแตกต่างระหว่าง survival
times ของ 2 กลุ่มหรือไม่ แต่ไม่ได้คานึงถึงตัวแปรอื่นๆ ที่อาจมีผล
ต่อ survival times
 Cox regression คล้าย multiple regression ที่นาตัวแปรต่างๆ มา
adjust ด้วย แต่เป็นการวิเคราะห์เพื่อหาความแตกต่างระหว่าง
survival times ของผู้ป่วยแต่ละกลุ่ม หลัง adjust ตัวแปรอื่นๆ แล้ว
 ตัวแปรตาม (dependent variable) เรียกว่า “hazard” ซึ่งเป็น
probability ของการตายหรือเกิด event ที่ศึกษา เมื่อผู้ป่วย
survive จนถึงเวลาใดเวลาหนึ่ง กล่าวคือ เป็น risk for death at
that moment

40. Cox Regression
Bewick, Cheek & Ball (2004)

41. Bewick, Cheek & Ball (2004)

42. Bewick, Cheek & Ball (2004)

43. Cox Regression
Bewick, Cheek & Ball (2004)

44. Cox Regression
Bewick, Cheek & Ball (2004)
 The P values indicate that the difference between treatments was bordering
on statistical significance, whereas there was strong evidence that age was
associated with length of survival.
 The coefficient for treatment, –1.887, is the logarithm of the hazard ratio for a
patient given treatment 1 compared with a patient given treatment 2 of the
same age. The exponential (antilog) of this value is 0.152, indicating that a
person receiving treatment 1 is 0.152 times as likely to die at any time as a
patient receiving treatment 2
 That is, the risk associated with treatment 1 appears to be much lower.
 However, the confidence interval contains 1, indicating that there may be no
difference in risk associated with the two treatments.

45. Cox Regression
Bewick, Cheek & Ball (2004)
 Using the Kaplan–Meier (log rank) test, the P value for the difference between
treatments was 0.032, whereas using Cox’s regression, and including age as an
explanatory variable, the corresponding P value was 0.052.
 This is not a substantial change and still suggests that a difference between
treatments is likely. In this case age is clearly an important explanatory
variable and should be included in the analysis.
 The exponential of the coefficient for age, 1.247, indicates that a patient 1
year older than another patient, both being given the same treatment, has an
increased risk for dying, by a factor of 1.247. Note that, in this case, the
confidence interval does not contain 1, indicating the statistical significance of
age.

46. Assumptions for Cox Regression
1. Censoring is unrelated to prognosis
2. Proportional hazards model: hazard at time t
for a patient in one group is proportional to the
hazard at time t for a patient in the second
group

47. Prognosis Checklist for Validity
 Was a defined, representative sample of patients
assembled at a common (usually early) point in the course
of their disease?
 Was patient follow-up sufficiently long and complete?
 Were outcome criteria objective and unbiased (e.g. applied
in a ‘blind’ fashion)?
 If subgroups with different prognoses are identified, did
adjustment for important prognostic factors take place?

48. Prognosis Checklist for Results
 What are the results?
 How likely are the outcome events over time?
 Survival curves (Kaplan-Meier)
 How precise are the prognostic estimates?
 Confidence intervals

49. Prognosis Checklist for Applicability
 Can I apply this valid, important evidence about prognosis
to my patient?
 Is my patient so different to those in the study that the
results cannot apply?
 Will results lead directly to selecting or avoiding a
treatment?
 Will this evidence make a clinically important impact on
my conclusions about what to offer to tell my patients

50. Assigned Paper Discussion

51. Prognosis Example
ผู้ป่วยชายไทยอายุ 60 ปี admit ด้วย GI bleeding มี
ประวัติดื่มเหล้าและสูบบุหรี่มากว่า 30 ปี ได้รับการวินิจฉัย
ว่าเป็น liver cirrhosis
ผู้ป่วยถามแพทย์ว่าเขาจะมีชีวิตยืนยาวเท่าใด และควร
ปฏิบัติตัวอย่างไรเพื่อให้มีชีวิตยืนยาวที่สุด

52. Prognosis Example
P: In elderly men with liver cirrhosis,
I: does smoking cessation and alcohol abstinence
C: compared to do nothing
O: improve survival (live longer)?

53. Prognosis Example
พิมพ์ search terms ใน PubMed Clinical Queries ดังนี้
5-year survival cirrhosis alcohol smoking
เลือก Category: Prognosis พบ 5 บทความ
เลือกบทความของ Pessione et al: Five-year survival predictive factors
in patients with excessive alcohol intake and cirrhosis. Effect of
alcoholic hepatitis, smoking and abstinence. Liver Int. 2003
Feb;23(1):45-53.