読んだ。
Lancet. 2017 May 27;389(10084):2105-2116.
読んだ印象としては日本ではあまり意味がないかもと思った。
パキスタン、カメルーンなど発展途上国の21ヶ国193施設から、トラネキサム1g群10036人とプラセボ（生食）9985人がリクルートされて、出血多量死亡（経腟で500ml、帝王切開で1000ml）が155人 対 191人でリスク日0.81、p=0.045 で有意だった。患者背景と副作用、その他の死亡理由で有意差はなかった、と言っている。
まずこの試験では分娩死亡を2.5%、子宮摘出が2.5%、子宮摘出後に1%が死亡する、と見積もって、25% のリスク減を90%検出力で検出しようとして、15000人をリクルートしようとしている。当初のprimary outcome は全死亡および子宮摘出だったが、無作為化の時点で子宮摘出が行われているという現場の事情を考慮して、大量出血死亡をprimary outcome に変えている。この時点でp-hacking 感が否めない。
primary outcome を変えたあとのpower test は、少ない感じがするがこんな感じ。
power.prop.test(p1=0.025, p2=0.025*3/4, power=0.9)
Two-sample comparison of proportions power calculation n = 11508.8 p1 = 0.025 p2 = 0.01875 sig.level = 0.05 power = 0.9 alternative = two.sided NOTE: n is number in *each* group
データとしては、出血死亡が有意に減って、背景を調整してもp=0.03 と有意だった、とあるが、その他にしこたま検定を繰り返しているので多重検定感は否めないし、肝心のprimary outcome (もはや大量出血をprimary outcome と設定しなおしたのをprimary outcome と言ってしまっていいのかは疑問だが)も、p=0.045 だし、何も考えないでカイ自乗検定をすると
chisq.test(matrix(c(155, 10036-151, 191, 9985-191), 2))
Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction data: matrix(c(155, 10036 - 151, 191, 9985 - 191), 2) X-squared = 3.801, df = 1, p-value = 0.05122
となって有意ではない。p-hacking の匂いがぷんぷんする。
そもそも2.5% のイベントを検出するのは大変なわけである。いくら検出力を計算したからと言っても大変である。そうなのだから検出力をまったく考えていない副作用についてp値を計算して有意じゃなかったから副作用の増加は認められなかったっておかしな話である。
敗血症死亡については人数だけ見たら15人 対 8人と発生率で2倍くらい差が出ているが、これは検出力不足で有意ではない（RR 1.87, [0.79-4.40])。今回参加した病院の衛生レベルでは敗血症管理は大問題だろうから、Discussion でも
Because more than one quarter of deaths were not due to bleeding, the reduction in all-cause mortality with tranexamic acid, which is a weighted average of its effect on bleeding and non-bleeding deaths, was not statistically significant.
Indeed, considering that one quarter of deaths after postpartum haemorrhage are not bleeding related, it would require trials many times larger than ours to show a
statistically significant reduction in all-cause mortality.
Nevertheless, because the relative contributions of bleeding and non-bleeding (eg, sepsis) deaths to all-cause mortality will vary by region or between hospitals, the
effect on all-cause mortality is not generalisable. For example, tranexamic acid will have a larger effect on allcause mortality in hospitals where sepsis death is rare
than in hospitals where sepsis death is common. The effect of tranexamic acid on death due to bleeding is the generalisable measure.
と、母体死亡の1/4 は出血死以外の要因だから、トラネキサムの出血抑制（と思われる効果）で恩恵を受ける集団は、敗血症がより少ない集団だろう、と言っている。
で、日本はというと、母体死亡は疫学上、年間100万分娩に対して50人くらいである。その中で出血は半分くらいではなかろうか（要出典）。トラネキサム自体は安くて古典的によく使われているお薬なので、ルーティンで使用しても良さそうだが、仮に出血死亡が起きた時にトラネキサムを使用していなかったから、ということで訴えられても予防効果があったかは謎。
トラネキサム自体は線溶系に影響するので、DVTとか、コメントでもDVT について寄せられているけどあまり読んでいない。
