Анализ клинических испытаний

Клинические испытания — это медицинские исследования, проводимые на людях. [1] Людям назначают одно или несколько вмешательств, а исследователи оценивают эффекты этих вмешательств. [1] [2] Ход и результаты клинических испытаний анализируются статистически. [3] [4]

Факторы анализа

Намерение лечить

Рандомизированные клинические испытания, проанализированные с помощью подхода «намерение лечить » (ITT), обеспечивают справедливые сравнения между группами лечения, поскольку он позволяет избежать смещения, связанного с неслучайной потерей участников. [5] [6] Основной принцип ITT заключается в том, что участники испытаний должны быть проанализированы в группах, в которые они были рандомизированы, независимо от того, получили ли они назначенное вмешательство или придерживались его. [5] Однако медицинские исследователи часто испытывают трудности с принятием анализа ITT из-за проблем с клиническими испытаниями, таких как отсутствие данных или соблюдение протокола . [6]

По протоколу

Этот анализ может быть ограничен только участниками, которые соответствуют протоколу с точки зрения соответствия требованиям, соблюдения вмешательства и оценки результатов. Этот анализ известен как анализ «в процессе лечения» или «в соответствии с протоколом». Анализ в соответствии с протоколом представляет собой «наилучший сценарий» для выявления эффекта исследуемого препарата. Однако, ограничивая анализ выбранной группой пациентов, он не показывает все эффекты нового препарата. Кроме того, на соблюдение лечения могут влиять другие факторы, которые влияют на результат. Соответственно, эффекты в соответствии с протоколом подвержены риску смещения, тогда как оценка намерения лечить — нет. [7]

Обработка отсутствующих данных

Последнее наблюдение перенесено вперед

Один из методов обработки отсутствующих данных — просто вводить или заполнять значения на основе существующих данных. Стандартный метод для этого — метод Last-Observation-Carried-Forward (LOCF).

Метод LOCF позволяет анализировать данные. Однако недавние исследования показывают, что этот метод дает смещенную оценку эффекта лечения и недооценивает изменчивость предполагаемого результата. [8] [9] В качестве примера предположим, что после базового наблюдения проводится 8 еженедельных оценок. Если пациент выбывает из исследования после третьей недели, то это значение «переносится вперед» и считается его или ее оценкой для 5 отсутствующих точек данных. Предполагается, что состояние пациентов постепенно улучшается с начала исследования до конца, поэтому перенос промежуточного значения является консервативной оценкой того, насколько хорошо человек справился бы, если бы он или она остался в исследовании. Преимущества подхода LOCF заключаются в следующем:

  • Это минимизирует количество субъектов, которые исключаются из анализа, и
  • Это позволяет анализировать тенденции с течением времени, а не сосредотачиваться только на конечной точке.

Однако Национальная академия наук в консультативном отчете Управлению по контролю за продуктами питания и лекарственными средствами по поводу недостающих данных в клинических испытаниях рекомендовала некритично использовать такие методы, как LOCF, заявив, что «методы единичного подстановки, такие как перенос последнего наблюдения и перенос базового наблюдения, не должны использоваться в качестве основного подхода к обработке недостающих данных, если только предположения, лежащие в их основе, не являются научно обоснованными». [10]

Методы множественного вменения

Консультативная группа Национальной академии наук вместо этого рекомендовала методы, которые обеспечивают допустимые коэффициенты ошибок типа I при явно заявленных предположениях, принимая во внимание статус отсутствующих данных, и использование методов множественного подстановки на основе всех данных, доступных в модели. Она рекомендовала более широкое использование методов Bootstrap и обобщенных оценочных уравнений , когда предположения, лежащие в их основе, такие как Missing at Random для методов GEE , могут быть оправданы. Она рекомендовала собирать вспомогательные данные, которые, как считается, связаны с выбыванием, для предоставления более надежных и надежных моделей, собирать информацию о причине выбывания; и, если возможно, отслеживать выбывание и получать данные об эффективности результатов. Наконец, она рекомендовала анализы чувствительности как часть отчетности клинических испытаний для оценки чувствительности результатов к предположениям о механизме отсутствующих данных. [10]

Хотя методы, рекомендованные в отчете Национальной академии наук, были разработаны недавно, более надежны и будут работать в более широком диапазоне условий, чем методы одиночного подстановки, такие как LOCF, ни один известный метод обработки пропущенных данных не является действительным при всех условиях. Как было отмечено в 1998 году в Руководстве по гармонизации E9 по статистическим принципам для клинических испытаний, «К сожалению, не может быть рекомендовано универсально применимых методов обработки пропущенных значений». [11] Экспертное статистическое и медицинское суждение должно выбрать метод, наиболее подходящий для конкретных условий испытания из имеющихся несовершенных методов, в зависимости от целей конкретного испытания, конечных точек, статистических методов и контекста.

Ссылки

  1. ^ ab "Клинические испытания". MedlinePlus, Национальная медицинская библиотека США. 18 мая 2018 г. Получено 28 июня 2022 г.
  2. ^ "Определение клинического испытания NIH | grants.nih.gov". grants.nih.gov . Получено 27.06.2022 .
  3. ^ Амрхейн, Валентин; Гринланд, Сандер; МакШейн, Блейкли Б. (1 декабря 2019 г.). «Статистическая значимость дает предвзятости свободный проход». Европейский журнал клинических исследований . 49 (12): e13176. doi :10.1111/eci.13176. ISSN  0014-2972. PMID  31610012. S2CID  204702258.
  4. ^ Фрегни, Фелипе; Иллигенс, Бен МВ, ред. (2018). Критическое мышление в клинических исследованиях: прикладная теория и практика с использованием тематических исследований. Oxford University Press. doi : 10.1093/med/9780199324491.001.0001. ISBN 978-0-19-027280-7.
  5. ^ ab Монтори, Виктор М.; Гайатт, Гордон Х. (11.11.2001). «Принцип намерения лечить». Журнал Канадской медицинской ассоциации . 165 (10): 1339– 1341. PMC 81628. PMID  11760981 . 
  6. ^ ab Alshurafa, Mohamad; Briel, Matthias; Akl, Elie A.; et al. (2012). «Непоследовательные определения для Intention-To-Treat в связи с отсутствующими данными об исходах: систематический обзор литературы по методам». PLOS ONE . 7 (11): e49163. Bibcode : 2012PLoSO...749163A. doi : 10.1371/journal.pone.0049163 . PMC 3499557. PMID  23166608 . 
  7. ^ Сассман, Джереми Б.; Хейворд, Родни А. (2010-05-04). "IV для РКИ: использование инструментальных переменных для корректировки загрязнения лечения в рандомизированных контролируемых испытаниях". BMJ (Clinical Research Ed.) . 340 : c2073. doi :10.1136/bmj.c2073. ISSN  1756-1833. PMC 3230230. PMID 20442226  . 
  8. ^ Салим, Агус; МакКиннон, Эндрю; Кристенсен, Хелен; Гриффитс, Кэтлин (2008). «Сравнение стратегий анализа данных для анализа намерения лечить в предтестовых и послетестовых проектах со значительными показателями отсева». Psychiatry Research . 160 (3): 335–345 . doi :10.1016/j.psychres.2007.08.005. PMID  18718673. S2CID  23997894.
  9. ^ Molnar, FJ; Hutton, B.; Fergusson, D. (2008). «Вносит ли анализ с использованием «переноса последнего наблюдения» смещение в исследования деменции?». Canadian Medical Association Journal . 179 (8): 751– 753. doi :10.1503/cmaj.080820. PMC 2553855. PMID  18838445 . 
  10. ^ ab Национальный исследовательский совет; Отдел поведенческих и социальных наук и образования; Комитет по национальной статистике; Группа по работе с отсутствующими данными в клинических испытаниях (2010). Профилактика и устранение отсутствующих данных в клинических испытаниях. стр.  110–112 . doi :10.17226/12955. hdl :1942/14310. ISBN 978-0-309-15814-5. PMC  3771340 . PMID  24983040.
  11. ^ Международная конференция по гармонизации, Руководство для промышленности E9, Статистические принципы клинических испытаний, 1998 г.

Дальнейшее чтение

  • А. Р. Валадкхани. (2008). Проведение клинических испытаний. Теоретическое и практическое руководство. ISBN 978-3-940934-00-0 
Взято с "https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Анализ_клинических_испытаний&oldid=1268510894#Per_protocol"