Перекрестное исследование

Эта статья включает список общих ссылок , но в ней отсутствуют соответствующие встроенные цитаты . Пожалуйста, помогите улучшить эту статью, введя более точные цитаты. ( Апрель 2013 ) ( Узнайте, как и когда удалять это сообщение )

В медицине перекрестное исследование или перекрестный эксперимент — это продольное исследование , в котором субъекты получают последовательность различных видов лечения (или воздействий). Хотя перекрестные исследования могут быть наблюдательными , многие важные перекрестные исследования являются контролируемыми экспериментами , которые обсуждаются в этой статье. Перекрестные планы являются общими для экспериментов во многих научных дисциплинах , например, психологии , фармацевтике и медицине.

Рандомизированные контролируемые перекрестные эксперименты особенно важны в здравоохранении. В рандомизированном клиническом исследовании субъекты случайным образом распределяются по разным группам исследования, которые получают разное лечение. Когда исследование имеет дизайн с повторными измерениями , одни и те же измерения собираются несколько раз для каждого субъекта. Перекрестное исследование имеет дизайн с повторными измерениями, в котором каждому пациенту назначается последовательность из двух или более видов лечения, одно из которых может быть стандартным лечением или плацебо .

Почти все кроссоверы разработаны так, чтобы иметь "баланс", при котором все субъекты получают одинаковое количество процедур и участвуют в течение одинакового количества периодов. В большинстве кроссоверных испытаний каждый субъект получает все процедуры в случайном порядке.

Статистики предлагают, чтобы планы имели четыре периода, что более эффективно, чем двухпериодный план, даже если исследование придется сократить до трех периодов. ^{[1] [2]} Однако двухпериодный план часто преподается в учебниках, не связанных со статистикой, отчасти из-за его простоты.

Данные анализируются с использованием статистического метода , который был указан в протоколе клинического испытания , который должен быть одобрен соответствующими институциональными наблюдательными советами и регулирующими органами до начала испытания. Большинство клинических испытаний анализируются с использованием повторных измерений ANOVA ( дисперсионный анализ ) или смешанных моделей , которые включают случайные эффекты .

В большинстве лонгитюдных исследований людей пациенты могут выйти из исследования или стать « потерянными для последующего наблюдения ». Существуют статистические методы для решения таких проблем с отсутствующими данными и « цензурированием ». Важный метод анализирует данные в соответствии с принципом намерения лечить .

Перекрестное исследование имеет два преимущества перед параллельным исследованием и неперекрестным продольным исследованием . Во-первых, влияние смешивающих ковариатов снижается, поскольку каждый пациент, прошедший перекрестное исследование, служит своим собственным контролем . ^[3] В рандомизированном неперекрестном исследовании часто бывает так, что разные группы лечения оказываются несбалансированными по некоторым ковариатам. В контролируемых рандомизированных перекрестных планах такие дисбалансы неправдоподобны (если только ковариаты не менялись систематически в ходе исследования).

Во-вторых, оптимальные перекрестные планы статистически эффективны и поэтому требуют меньшего количества субъектов, чем неперекрестные планы (даже другие планы с повторными измерениями).

Оптимальные кроссоверные планы обсуждаются в учебнике для выпускников Джонса и Кенворда и в обзорной статье Стафкена. Кроссоверные планы обсуждаются вместе с более общими планами повторных измерений в учебнике для выпускников Вонеша и Чинчилли.

Эти исследования часто проводятся для улучшения симптомов у пациентов с хроническими заболеваниями . Для лечебных методов лечения или быстро меняющихся состояний перекрестные испытания могут быть неосуществимыми или неэтичными.

Перекрестные исследования часто сталкиваются с двумя проблемами:

Во-первых, это вопрос эффектов "порядка" , поскольку возможно, что порядок, в котором назначаются методы лечения, может повлиять на результат. Примером может быть лекарство со многими побочными эффектами, назначенное первым, что делает пациентов, принимающих второе, менее вредное лекарство, более чувствительными к любому побочному эффекту.

Во-вторых, это проблема «переноса» между процедурами, которая затрудняет оценку эффектов лечения . На практике «перенос» эффектов можно избежать с помощью достаточно длительного периода «вымывания» между процедурами. Однако планирование достаточно длительных периодов вымывания требует экспертных знаний динамики лечения , которая часто неизвестна .

• Планирование экспериментов
• Глоссарий экспериментального дизайна
• Рандомизированное контролируемое исследование
• Анализ выживаемости
• N из 1 испытания
• Дизайн одного предмета

• M. Bose и A. Dey (2009). Оптимальные схемы кроссовера . World Scientific. ISBN  978-9812818423
• DE Johnson (2010). Эксперименты по кроссоверу. WIREs Comp Stat , 2: 620-625. [1]
• Джонс, Байрон; Кенвард, Майкл Г. (2014). Разработка и анализ перекрестных испытаний (третье изд.). Лондон: Chapman and Hall. ISBN 978-0412606403.
• К.-Дж. Луи, (2016). Кроссоверные планы: тестирование, оценка и размер выборки . Wiley.
• Наджафи Мехди, (2004). Статистические вопросы в доказательной медицине . Нью-Йорк: Oxford University Press. ISBN 0-19-262992-1 
• D. Raghavarao и L. Padgett (2014). Повторные измерения и перекрестные планы. Wiley. ISBN 978-1-118-70925-2 
• DA Ratkowsky, MA Evans и JR Alldredge (1992). Перекрестные эксперименты: дизайн, анализ и применение. Марсель Деккер. ISBN 978-0824788926 
• Сенн, С. (2002). Перекрестные испытания в клинических исследованиях, второе издание. Wiley. ISBN 978-0-471-49653-3 
• Stufken, J. (1996). "Оптимальные схемы кроссовера". В Ghosh, S.; Rao, CR (ред.). Планирование и анализ экспериментов . Справочник по статистике. Том 13. Северная Голландия. С.  63–90 . ISBN 978-0-444-82061-7.
• Vonesh, Edward F.; Chinchilli, Vernon G. (1997). «Crossover Experiments». Линейные и нелинейные модели для анализа повторных измерений . Лондон: Chapman and Hall. С.  111– 202. ISBN 978-0824782481.