Tutki näkökohtia ei-alempiarvoisuus- ja vastaavuuskokeiden suunnittelussa tutkimuksen suunnittelun ja biostatistiikan mukaisesti ymmärtääksesi onnistuneen kokeen monimutkaisuudet. Ei-alempiarvoisuus- ja vastaavuustutkimusten suunnittelu on olennaista kliinisessä tutkimuksessa uusien hoitojen, hoitojen tai lääkkeiden arvioimiseksi. Näillä kokeilla pyritään osoittamaan, että uusi hoito ei ole kliinisesti huonompi kuin tavallinen hoito (non-inferiority) tai että uuden ja standardihoidon välillä ei ole merkittävää eroa (vastaavuus).
Opintojen suunnittelu
Ei-alempiarvoisuus- ja vastaavuuskokeiden suunnittelussa huomioiminen on ratkaisevan tärkeää onnistuneen kliinisen tutkimuksen kannalta. Näitä näkökohtia ovat tutkimuskysymyksen määrittely, sopivan tutkimuspopulaation valitseminen, ensisijaisen päätepisteen määrittäminen, sopivan vertailuaineen valitseminen ja non-inferioriteetti- tai vastaavuusmarginaalin tunnistaminen.
Tutkimuskysymyksen määrittely
Ennen non-inferiority- tai ekvivalenssitutkimuksen suunnittelua on olennaista määritellä selkeästi tutkimuskysymys. Tämä edellyttää tutkimuksen tavoitteen määrittelyä, kuten uuden hoidon tehon tai turvallisuuden vertaamista standardihoitoon. Tutkimuskysymyksessä tulee myös käsitellä non-inferiority- tai ekvivalenssihypoteesia ja täsmentää kokeen nolla- ja vaihtoehtoiset hypoteesit.
Sopivan tutkimusjoukon valitseminen
Ei-inferiority- ja vastaavuustutkimusten tutkimuspopulaatio tulee valita huolellisesti sen varmistamiseksi, että se edustaa kohdepotilaspopulaatiota. Sisällyttämis- ja poissulkemiskriteerit ovat ratkaisevan tärkeitä määritettäessä tutkimuspopulaation ominaisuuksia ja varmistettava tutkimustulosten yleistettävyys kohdepotilaspopulaatioon. Otoskoon estimointi ja tehon laskeminen ovat myös olennaisia määritettäessä sopivaa tutkimuspopulaatiota.
Ensisijaisen päätepisteen määrittäminen
Sopivan ensisijaisen päätetapahtuman valinta on kriittinen ei-inferioriteetti- ja vastaavuustutkimusten onnistumisen kannalta. Ensisijaisen päätetapahtuman tulee olla kliinisesti merkityksellinen ja luotettava, mikä kuvastaa tutkittavien hoitojen keskeisiä teho- tai turvallisuustuloksia. Korvaavan päätetapahtuman valinta on perusteltava sen merkityksen perusteella, mikä se on kliinisen tilan kannalta ja korrelaatio kliinisen päätetapahtuman kanssa.
Sopivan vertailijan valitseminen
Sopivan vertailuaineen valitseminen ei-inferiority- ja vastaavuustutkimuksia varten on olennaista tutkimustulosten kliinisen merkityksen määrittämiseksi. Vertailuaine voi olla aktiivinen kontrolli (standardihoito) tai lumelääke tutkimuskysymyksestä ja eettisistä näkökohdista riippuen. Vertailuaineen valinnan tulee perustua nykyiseen hoitotasoon ja kliinisen käytännön ohjeisiin.
Ei-alempi- tai vastaavuusmarginaalin tunnistaminen
Non-inferiority- tai vastaavuusmarginaalin määrittäminen on kriittinen näkökohta näitä kokeita suunniteltaessa. Marginaali edustaa suurinta sallittua eroa, jotta uutta käsittelyä ei pidetä normaalia hoitoa huonompina tai molempia hoitoja vastaavina. Marginaalin tulee olla perusteltu kliinisten, sääntelyyn liittyvien ja tilastollisten näkökohtien perusteella.
Biotilastot
Biostatistiikalla on keskeinen rooli ei-alempiarvoisuus- ja vastaavuuskokeiden suunnittelussa ja analysoinnissa. Biostatistiikassa keskeisiä näkökohtia ovat tilastollisten testien valinta, puuttuvien tietojen käsittely ja koetulosten tulkinta.
Tilastollisten testien valinta
Tilastollisten testien valinta on olennaista kliinisissä tutkimuksissa käytettyjen hoitojen ei-alempiarvoisuuden tai vastaavuuden osoittamiseksi. Tilastollisia menetelmiä, kuten luottamusväli (CI) -lähestymistapa, intentio-to-treat (ITT) -analyysi, protokollakohtainen analyysi ja herkkyysanalyysi, käytetään yleisesti non-inferiority- ja equivalenssikokeissa. Sopivan tilastollisen menetelmän valinnan tulee perustua tutkimuksen suunnitteluun, tutkimuspopulaation ominaisuuksiin ja ensisijaisen päätetapahtuman luonteeseen.
Puuttuvien tietojen käsittely
Puuttuvien tietojen käsittely on kriittinen osa biostatistiikkaa non-inferiority- ja equivalenssikokeissa. Puuttuvat tiedot voivat vaikuttaa koetulosten pätevyyteen ja luotettavuuteen, ja on tärkeää käyttää asianmukaisia strategioita puuttuvien tietojen käsittelemiseksi, kuten moninkertainen imputointi, viimeinen havainto siirretty (LOCF) tai herkkyysanalyysi. Puuttuvien tietojen käsittely tulee määritellä etukäteen tilastoanalyysisuunnitelmassa ja perustella puuttumisen taustalla olevien mekanismien perusteella.
Kokeilutulosten tulkinta
Tutkimustulosten tulkinta ei-inferiority- ja vastaavuustutkimuksissa edellyttää tulosten tilastollisen merkityksen ja kliinisen merkityksen huolellista harkintaa. Luottamusvälit, p-arvot ja vaikutuskoot ovat tärkeitä mittareita tulkittaessa hoitojen ei-alempiarvoisuutta tai vastaavuutta. Tutkimustulosten kliininen merkitys tulee arvioida ei-inferiority- tai vastaavuusmarginaalin, hoidon vaikutusarvioiden ja mahdollisten harhaanjohtamisen tai hämmennyksen lähteiden perusteella.
Johtopäätös
Non-inferiority- ja equivalenssikokeiden suunnittelu edellyttää tutkimussuunnitelman ja biotilastojen huolellista harkintaa, jotta varmistetaan tutkimustulosten validiteetti, luotettavuus ja kliininen merkityksellisyys. Tässä aiheryhmässä esitetyt näkökohdat tarjoavat kattavan oppaan tutkijoille, kliinikoille ja biostatistikoille, jotka osallistuvat non-inferiority- ja equivalence-tutkimusten suunnitteluun ja analysointiin.