Module 2.5 臨床に関する概括評価Module 2.5 CLINICAL OVERVIEW

薬生薬審発0202第1号（平成29年2月2日）

ICH HARMONISED GUIDELINE- M4E(R2) – Dated 15 June 2016

本項では、申請医薬品のベネフィット・リスク評価において議論される主要なベネフィットに関するデータの事実に基づく要約を記載すること。ベネフィットとは申請医薬品の好ましい効果である。ベネフィットは試験における評価項目の組み合わせで表される場合もある（例えば、喘息の増悪、入院の頻度、喘息に関連した死亡数等により喘息コントロールの改善のベネフィットを表す）。代替エンドポイントがベネフィット評価の根拠になっている場合、代替エンドポイントによる臨床的ベネフィットの予測可能性とその根拠について説明すること。また、ベネフィットには、患者のコンプライアンスの改善につながる利便性（例えば、より便利な用法・用量、又は投与経路）、又は患者以外の人に及ぼすベネフィット（例えば、ワクチンによる集団免疫のベネフィット）等、申請医薬品の重要な特性が含まれる場合もある。

This section provides a factual summary of the data on the key benefits that will be discussed in the benefit-risk assessment of the medicinal product. Benefits are the favourable effects of the medicinal product. In some cases, a benefit may be described by a combination of study endpoints (e.g., the benefit of improved asthma control described by the frequency of exacerbations and hospitalizations and the number of asthma-related deaths). If a surrogate endpoint(s) is the basis of the benefit assessment, the ability of the surrogate to predict clinical benefit and the basis for this expectation should be explained. Benefits may also include important characteristics of the medicinal product, such as convenience (e.g., a more convenient dosing regimen or route of administration) that may lead to improved patient compliance, or benefits that affect those other than the patient (e.g., population benefits of a vaccine due to herd immunity).

申請医薬品の主要なベネフィットを特定するにあたり、以下の特性について検討すること。

• ベネフィットの臨床的重要性（例えば、生存期間の延長、治癒、疾患修飾、症状軽減、患者のコンプライアンスの改善、機能又は生活の質の改善、疾患進行の抑制、感染症の予防、診断）
• 対照と比較した試験対象集団における効果の絶対的な差の大きさ；場合によっては、対照との相対的な差を示すことも有用である（例えば、反応率が申請医薬品の群で 20%、対照群で 8%の場合、絶対的な差は 12%（すなわち、20%-8%）、相対的な差は 2.5（すなわち、20%/8%））。

When identifying the key benefits of the medicinal product, the following characteristics should be considered:

• clinical importance of the benefit (e.g., life-prolonging, curative, disease-modifying, symptomatic relief, improved patient compliance, functional or quality of life improvement, prevention of disease progression, prevention of infectious disease, diagnostic).
• magnitude of the absolute difference in frequency of the effect in the study population versus the comparator(s); in some cases, also expressing the difference relative to the comparator may be informative (e.g., if the response rate is 20% in the drug group and 8% in the control group, the absolute difference is 12% (i.e., 20%-8%) and the relative effect is 2.5 (i.e., 20%/8%)).

各主要なベネフィットについて記載するにあたり、上記の点に加えて以下の点についても考慮すること。

• 主要なベネフィットの経時的な変化（例えば、効果の発現時期、効果の持続性）
• 年齢、性、人種、臓器機能、疾患重症度、遺伝子多型などの関連する部分集団を考慮した主要なベネフィットの差異

When describing each key benefit, in addition to the points above, the following considerations may also be discussed:

• time course of the key benefit (e.g., time to onset, continued effect of the product over time).
• variability of the key benefit, taking into account relevant subpopulations such as those defined by age, sex, ethnicity, organ function, disease severity, or genetic polymorphism.

本項では、各主要なベネフィットに関連するエビデンスの強さ、限界及び不確実性の分析、並びにこれらの情報の解釈についても記載すること。必要に応じて以下の点を考慮すること。

• 試験デザインの考察（例えば、実薬に対する優越性又は非劣性、プラセボに対する優越性、盲検性、比較対照なし）
• データ収集の完全性及び追跡期間
• 臨床試験の数、試験間での結果の一貫性
• 曝露量（例えば、薬物血中濃度）とベネフィットの関係
• 臨床試験結果の日常診療への一般化可能性（例えば、試験対象集団と目的とする適応の患者集団との臨床的に重要な差異）
• 対象となる患者集団におけるベネフィットを予測する代替エンドポイントの信頼性

This section should also include an analysis of the strengths, limitations, and uncertainties of the evidence related to each key benefit and the implications of this information. The following points may be considered, as applicable:

• study design considerations (e.g., superiority or non-inferiority comparison to active control, superiority comparison to placebo, blinding, absence of comparator).
• completeness of data collection and duration of follow-up.
• number of clinical studies and consistency of results across studies.
• relationship between exposure (e.g., drug levels in the blood) and benefit.
• generalizability of the clinical study result to clinical practice (e.g., clinically important differences between the study population and the intended population).
• confidence that surrogate endpoints, if used, predict that the intended population will benefit.