人工配偶子を使用した MAR: 治療の好みを決定する治療の特徴とそのトレードオフ

はじめに 妊娠を試みる異性愛カップルの 3 ～ 17% が、生殖能力の問題に直面することになります (Boivin et al、2007)。 これらのカップルのうち 50% は、卵巣不全などの女性要因に直面することになります (WHO、2000)。 卵巣不全は早期に発生する可能性があります（つまり、 40歳未満では女性の1％に発生。クーラム、1982年。 Coulam et al., 1986)、または、40 歳を超え、まだ子供を望んでいる現代女性が、欧州諸国の医療補助生殖補助医療 (MAR) に頼ることができる限界の 44 歳に達する前の生理学的に自然な年齢。ベルギーとオランダ。

卵巣不全のカップルの中には、MAR を試みても成功しない人もいますが、唯一の治療選択肢としてドナー卵子を用いた体外受精または胚の受け入れが残されることになります。 これらの治療オプションは、パートナーの一方または両方に遺伝的親子関係をもたらすものではありません。

研究者らは現在、患者が機能的な配偶子を持つことを必要とせず、さまざまな技術によって開発された人工配偶子（AG）に依存する新しい形態のMARを開発している（Hendriksら、提出）。

生殖医療の専門家は、これらおよび他の新しい形態の MAR を臨床現場に導入するには、有効性と安全性の最小限の閾値が必要であることを考え始めています (Harper et al, 2012; Schatten, 2002; Winston & Hardy, 2002)。 しかし、研究では、不妊症患者の特定のサブグループが、安全性と有効性以外に、例えば自然さなどの他の治療特性を重視していることが示された（Hendriks et al、2014; De Groot et al、提出済み; Lankreijer et al、準備中）。 卵巣不全のカップルが AG との MAR についてどのような視点を持つかは、まだ検討されていません。 臨床医の AG との MAR に関する見解は、専門知識があり、将来の意思決定に直接関与しているため貴重ですが、研究されていません。 以前の研究では、臨床医は不妊治療クリニックの特徴の重要性の評価において患者とは異なることが示されており (van Empel et al, 2011)、MAR に関する患者と臨床医の視点を AG と比較することは興味深いであろう。

目的 目的は、卵巣不全に直面したカップルとその医師によって評価されている AG による MAR の特徴と、これらの治療特徴の間でのトレードオフについての洞察を得ることです。

方法論 患者が評価する治療の特徴は文献レビューによって特定されます。 臨床医が重視する治療の特徴は、事前の定性調査によって特定されます。 これらの治療特性の（相対的な）重要性は、多項ロジスティック回帰で分析された離散選択実験によって検査されます。

研究対象となるのは、ルーヴェン大学で治療を受けている卵巣不全による不妊症に直面している18歳から44歳の異性愛者カップルと、ベルギー生殖医学会（BSRM）の会員で生殖医療への関心を示した臨床医である。 。

準備的な定性的研究と離散選択実験のアンケートの両方に先立って、AG との MAR に関する数値によって裏付けられた書面による情報が提供されます（つまり、 プロトコルの残りの部分では「AG を使用した MAR に関する先行情報」と呼ばれます）、パイロット テストが行​​われます。 AG を使用した MAR に関する前述の情報は、AG を使用した MAR を定義し、AG を作成して子供を妊娠するための可能な手法を説明することによって例示されます (付録 3)。

準備的定性研究では、卵巣不全による不妊症に直面している異性愛カップルを治療する医師が著者の専門的ネットワークから選ばれ、便宜的なサンプルが得られます。 臨床医はクリニックで面接を受けます。

すべての面接は、治療選択肢のあらゆる側面に精通しているが、患者ケアには関与していない女性の面接官 (SH) によって行われます。 インタビューは、AGs'とのMARに関する先行情報から始まります。 詳細な面接には 30 ～ 60 分かかり、AG の生物学に関する文献 (Hendriks et al が提出) に基づいて開発された半構造化面接ガイドと、臨床的面接の結果に関するトピック リストによってガイドされます。 AG の適用（Hendriks et al、提出済み）、および患者の治療特性の重要性に関する以前の定性的および定量的研究（Hendriks et al.、2013; Lankrijker et al、準備中; Hendriks et al、準備中）。

インタビューは記録され、逐語的に転写され、2 人の研究者が独立して内容分析を行います。

定性的調査に適切な場合は、グループごとのインタビューの数 (すなわち、 夫婦と医師）は、グループごとのデータ飽和の達成によって定義されます（つまり、3 回の連続インタビューで研究の疑問に答える新しいテーマが現れず、閉塞感が達成されたとき; Francis et al., 2010; Pope et al., 2000;Tong et al.、2007)。

パート 2: 離散選択実験 (DCE) 離散選択実験質問票 (DCE-Q) は、特定された価値のある治療特性をすべて組み込んだ、準備定性研究の結果に基づいて設計されます。 DCE は、一般に最も重要と考えられる 1 つの属性 (この場合は妊娠率または安全性のいずれか) とともに、すべての属性の選択とトレードオフに大きな影響を与える属性 (この場合は治療特性) を特定することを目的としています (Dancet et al., 2013)。定性的調査によって収集された洞察に応じて。

離散選択実験 (DCE) は、多次元概念 (例: ケアの質、不妊治療の特性など）、特性間の回答者のトレードオフの計算を可能にします（Ryan and Farrar、2000; Bryan and Parry、2001; Sculpher et al.、2004; Telser and Zweifel、2007; Albada and Triemstra、 2009）。 DCE では、回答者は、さまざまなレベルの特性によってそれぞれ説明される選択肢セットの中から繰り返し選択する必要があります。

この DCE-Q では、回答者は、AG に基づいた仮説的だが現実的な不妊治療を表すために開発された選択肢セットの中から選択するよう求められます。 不妊治療は、さまざまなレベルにわたって変化する可能性のある多数の属性によって説明されます (例: 不妊治療)。 妊娠率は20％から35％の間で変化します）。 属性は、カップルと医師を対象とした準備定性研究によって特定された重要な治療特性になります。 仮説的な不妊治療の説明において属性が変化し得るレベルは、AG による現在の MAR および将来の MAR の現実的な範囲を反映するであろう (Hendriks et al、提出)。

数学的モデル (つまり、公表された原則に従って作成された、直交的でバランスのとれた一部実施要因計画; Street and Burgess, 2007) は、属性とレベルのすべての組み合わせのうちいくつが問題となるかを定義します。 「選択セット」を実現するため (すなわち、 選択された各組み合わせをどの仮想不妊治療と比較するかを定義します）。比較された仮想不妊治療間の差異を最大限に高めるために、フォールドオーバー手法が適用されて「ミラー」シナリオが生成されます。 Street and Burgess (2010b) に従って計算された最終設計の効率が 100% の情報価値を保証するようにします。

各アンケートには最大 17 の選択肢セット (Sculpher et al., 2004; Christofides et al., 2006; Bech et al., 2010) が提示されるようにします。必要に応じて、選択肢セットは異なるアンケートに分割されます。

AG との MAR に関する前述の情報に加えて、4 つの DCE-Q アンケートの付録が作成されます。 まず、DCE 方法を明確にするために、DCE-Q の前に詳細な手順が記載されます。 カップルと医師は、それぞれの選択セットから、希望する仮想の不妊治療を選択する必要があることが説明されます。 回答者が休暇に希望する航空券を選択する必要がある選択セットの例が例示されます。 第二に、医師またはカップルの人口統計的特徴と職業的特徴または医学的特徴をそれぞれ収集するためのフォームが開発されます。 第三に、モデル化された治療特性の表面的妥当性をテストするために、回答者は、不妊治療のどちらかを選択する際に知らされてほしかった追加の治療特性について尋ねられます。 4番目に、医師ではなくカップルにのみ適用されますが、どの不妊治療を選択したか、またどのような理由で提示された治療オプションに賛成または反対を決めたかを尋ねることによって、カップルの実際の過去の選択行動が検査されます。

DCE-Q とその付録は郵送で配布されます。 カップルに関しては、ルーヴェン大学で2009年10月から2014年10月までに女性が卵巣不全と診断されたすべてのカップルが対象となる。 医師に関しては、ベルギー生殖医学会（BSRM）の会員として生殖医療への関心を示したすべての医師が対象となります。 カップルはアンケートの追加事項に一緒に記入し、DCE-Q にはそれぞれ別々に記入する必要があります。 医師は個別に問診票に記入するよう求められます。 アンケートは暗号化されており、アンケートへの記入または不参加表明のいずれにも回答しない回答者には、最大 2 回のリマインダーを送信できます。 アンケートに記入する前に、回答者には研究の目的が知らされ、連絡先情報が提供されます。 このようにして、参加はインフォームドコンセントを与えることになります。

受信したアンケートのデータは、社会科学統計パッケージ (SPSS; Mac 用バージョン 21.0、米国イリノイ州シカゴ) に入力されます。 DCE-Q の分析のために、データは STATA ソフトウェア (バージョン 11.1.) にエクスポートされます。 カップルと医師からのデータは別々に分析されます。 <0.05 の P 値は統計的に有意であるとみなされます。

DCE-Q アペンダから収集されたデータは、記述的な分析 (例: 人口統計的特徴）またはコンテンツ分析（例: 見逃した治療特性に関する質問）。

DCE-Q で収集されたデータは、多項ロジスティック回帰で分析されます。 それぞれの治療特性について、回答者の好みに大きく寄与しているかどうかを分析します。 回答者が妊娠率とその他の属性との間で行う意思のあるトレードオフ (つまり、妊娠率のトレードオフに対する意欲、WTpreg) は、妊娠率が他の不妊治療特性のベンチマークとなる「ゴールド スタンダード」とみなされているため計算されます ( van Empel 他、2011)。 WTpreg の信頼区間 (95%) は、ノンパラメトリック ブートストラップ アプローチ (2000 回の反復) を使用して計算されました。

カップルまたは医師のサブグループ間の好みの不均一性を調査するために、モデルに交互作用項を含めます（つまり、 交絡者のテスト)。 さらに、カップルのデータの分析結果は医師のデータの分析結果と比較されます。