た。利益と不利益を同じ尺度で比較するために、NNS(number needed to screen)を算出してい
たが、カットオフ値の基準を設定することが容易でなく、また関連学会等での理解が進まなかったこ
となどの問題があった。そこで今回は決定方法を以下に変更した。
1.

利益については子宮頸がんの浸潤がん罹患率減少効果で評価した。

2.

浸潤がん罹患率減少効果の有無は、メタアナリシスの結果で判断した。

3.

浸潤がん罹患率減少効果は、無作為化比較試験の研究数、参加人数と、研究の質、結果の
一貫性、一般化について各々3 段階（High、Moderate、Low）で評価した。その結果を総合
して、利益について証拠のレベルを(HIGH、MODERATE、LOW)で評価した。

4.

不利益については、偽陽性者数で評価した。偽陽性率（1－特異度）は、対象となる研究のメ
タアナリシスで算出した統合特異度から求めた。なお、個々の不利益については証拠のレベ
ルは付与しなかった。

5.

利益と不利益の対比には、1 万人検診受診者あたりの浸潤がん罹患者数と偽陽性者数を用
いた。その結果は 5 段階（High、Moderate、Low、Borderline、Negative）で評価した。

3) 推奨グレードの決定
エビデンスレポートの内容を吟味し、最終的に得られた子宮頸がん検診の利益と不利益を対比
し、推奨の可否を検討した。推奨グレードの判断基準は利益と不利益であり、各々の結果につい
ての科学的根拠と利益と不利益の対比はすでにエビデンスレポートに示されている。しかし、利益
と不利益に関する受け止め方は個人の価値観により異なる。そこで、最終的に推奨グレードを決定
するために、科学的根拠を参照した上で、ガイドライン委員会の各メンバーが対象となる検診方法
の優先順位付けを行った。
多元的意思決定分析(MCDA；multiple criteria decision analysis)は政策決定に関与する
複数の要因に配慮し、意思決定を行うための手段である

6,7)。検診方法の利益と不利益を直接比

較する方法ではないが、意思決定に関与する複数の要因を取り込み、優先順位を決定することが
できる。その一つである階層分析法を用い、検診の評価基準となる要因について各検診方法の優
先順位を決定した。利益として浸潤がん罹患率減少効果、不利益として偽陽性、過剰診断を要因
として、1)スクリーニングの要件として、2 つの要因のうちどちらが重要か、2)各要因の観点から、
個々の検査方法のどちらがより好ましいかを評価した。ガイドライン作成委員会の個々のメンバー
に、エビデンスレポートとガイドライン・ドラフトを提示したうえで記入後の調査票を回収し、分析結
果である 3 つの検診方法の優先順位を 2019 年 7 月に開催した最後のガイドライン作成委員会で
提示し、最終的な推奨グレードの決定に用いた。
さらに、判断基準の要因に費用／医療資源と価値観(受診者の選択嗜好性、受診率向上に寄
与する可能性があるか)を加えて、同様の検討を行った。

4. 外部評価
2018 年 11 月 12 日にガイドライン・ドラフトを公開し、パブリックコメントを募集した。2018 年 11