Proiecta

În multe privințe, proiectarea unui studiu este mai importantă decât analiza. Un studiu prost conceput nu poate fi recuperat niciodată, în timp ce unul prost analizat poate fi de obicei reanalizat. (1) Considerarea proiectării este, de asemenea, importantă, deoarece proiectarea unui studiu va reglementa modul în care datele trebuie analizate.

alegerea

Majoritatea studiilor medicale iau în considerare un aport, care poate fi o intervenție medicală sau o expunere la un compus potențial toxic, și un rezultat, care reprezintă o măsură a stării de sănătate pe care ar trebui să o afecteze intervenția. Cel mai simplu mod de clasificare a studiilor este referitor la secvența de timp în care sunt studiate intrarea și ieșirea.

Cele mai puternice studii sunt studii prospective, iar paradigma pentru acestea este studiul controlat randomizat. La acest subiecți cu o boală sunt randomizați la unul dintre cele două (sau mai multe) tratamente, dintre care unul poate fi un tratament de control. Metodele de randomizare au fost descrise în capitolul 3. Importanța randomizării este că Imow pe termen lung grupurile de tratament vor fi echilibrate în factori de prognostic cunoscuți și necunoscuți. Este important ca tratamentele să fie concurente - ca tratamentele active și de control să aibă loc în aceeași perioadă de timp.

Un proiect de grup paralel este unul în care tratamentul și controlul sunt alocate diferiților indivizi. Pentru a permite efectul terapeutic al simplului tratament, controlul poate consta dintr-un placebo, o substanță inertă care este fizic identică cu compusul activ. Dacă este posibil, un studiu ar trebui să fie orbit dublu - nici investigatorul, nici subiectul nu sunt conștienți de ce tratament este supus subiectului. Uneori este imposibil să orbiți subiecții, de exemplu atunci când tratamentul este o formă de educație pentru sănătate, dar de multe ori este posibil să vă asigurați că persoanele care evaluează rezultatul nu sunt conștiente de tratament. Un exemplu de studiu de grup paralel este dat în tabelul 7.1, în care diferite preparate de tărâțe au fost testate pe diferiți indivizi.

Un design asortat apare atunci când randomizarea este între perechi potrivite, cum ar fi în Exercițiul 6.2, în care randomizarea a fost între diferite părți ale corpului pacientului.

Un studiu încrucișat este unul în care două sau mai multe tratamente sunt aplicate secvențial la același subiect. Avantajele sunt că fiecare subiect acționează apoi ca propriul control și, prin urmare, ar putea fi necesari mai puțini subiecți. Principalul dezavantaj este că poate exista un efect de reportare prin faptul că acțiunea celui de-al doilea tratament este afectată de primul tratament. Un exemplu de studiu încrucișat este dat în tabelul 7.2, în care diferite doze de tărâțe sunt comparate în cadrul aceluiași individ. O serie de cărți excelente sunt disponibile în studiile clinice. (2, 3)

Una dintre amenințările majore la adresa validității unui studiu clinic este conformitatea. Este posibil ca pacienții să renunțe la studii dacă tratamentul este neplăcut și adesea nu reușesc să ia medicamente conform prescrierii. Este obișnuit să se adopte o abordare pragmatică și să se analizeze prin intenția de a trata, adică să se analizeze studiul după tratamentul căruia i-a fost atribuit subiectul, nu cel pe care l-au luat de fapt. Alternativa este de a analiza pe protocol sau pe studiu. Desigur, abandonul trebuie raportat de grupul de tratament. Este disponibilă o listă de verificare pentru redactarea rapoartelor privind studiile clinice. (4, 5)

Un proiect cvasi experimental este unul în care alocarea tratamentului nu este aleatorie. Un exemplu în acest sens este dat în tabelul 9.1 în care leziunile sunt comparate în două zone de cădere. Acest lucru este supus unor potențiale prejudecăți în sensul că motivul pentru care o persoană este alocată unei anumite zone de cădere poate fi legat de riscul de apariție a unei glezne entorse.

Un studiu de cohortă este unul în care subiecții, inițial fără boală, sunt urmăriți pe o perioadă de timp. Unii vor fi expuși unui anumit factor de risc, de exemplu fumatul țigării. Rezultatul poate fi decesul și ne-ar putea interesa să raportăm factorul de risc la o anumită cauză de deces. În mod clar, acestea trebuie să fie studii mari, pe termen lung și tind să fie costisitoare de realizat. Dacă înregistrările au fost păstrate în mod obișnuit în trecut, atunci poate fi efectuat un studiu istoric de cohortă, un exemplu al acestuia fiind studiul apendicitei discutat în capitolul 6. Aici, cohorta este toate cazurile de apendicită admise într-o anumită perioadă și un eșantion de înregistrările ar putea fi inspectate retrospectiv. Un exemplu tipic ar fi să analizăm înregistrările privind greutatea la naștere și să raportăm greutatea la naștere la boală în viața ulterioară.

Aceste studii diferă în esență de studiile retrospective, care încep cu subiecții bolnavi și apoi examinează posibila expunere. Astfel de studii de control al cazurilor sunt efectuate în mod obișnuit ca o investigație preliminară, deoarece sunt relativ rapide și ieftine. Comparația tensiunii arteriale la fermieri și tipografi prezentată în capitolul 3 este un exemplu de studiu de control al cazurilor. Este retrospectivă, deoarece am argumentat de la tensiunea arterială până la ocupație și nu am început cu subiecții atribuiți ocupației. Există mulți factori confuzi în studiile de control al cazurilor. De exemplu, stresul ocupațional provoacă tensiune arterială ridicată sau persoanele predispuse la tensiune arterială crescută aleg ocupații stresante? O problemă specială este tendința de amintire, deoarece cazurile, cu boala, sunt mai motivate să amintească episoade aparent banale în trecut decât martorii, care nu prezintă boală.

Studiile transversale sunt frecvente și includ sondaje, experimente de laborator și studii pentru a examina prevalența unei boli. Studiile care validează instrumentele și chestionarele sunt, de asemenea, studii transversale. Studiul concentrației urinare de plumb la copii descris în capitolul 1 și studiul relației dintre înălțime și spațiul mort anatomic pulmonar în capitolul 11 ​​au fost, de asemenea, studii transversale.

Marime de mostra

Una dintre cele mai frecvente întrebări adresate unui statistician cu privire la proiectare este numărul de pacienți care trebuie incluși. Este o întrebare importantă, deoarece dacă un studiu este prea mic, nu va putea răspunde la întrebarea pusă și ar fi o pierdere de timp și bani. De asemenea, ar putea fi considerat lipsit de etică, deoarece pacienții pot fi expuși riscului fără niciun beneficiu aparent. Cu toate acestea, studiile nu ar trebui să fie prea mari, deoarece resursele ar fi irosite dacă ar fi fost suficienți mai puțini pacienți. Mărimea eșantionului depinde de patru mărimi critice: ratele de eroare de tip I și II α și β (discutate în capitolul 5), variabilitatea datelor σ² și dimensiunea efectului d. Într-un studiu, dimensiunea efectului este cantitatea cu care ne-am aștepta ca cele două tratamente să difere sau este diferența care ar merita din punct de vedere clinic.

De obicei, α și β sunt fixate la 5% și, respectiv, 20% (sau 10%). O formulă simplă pentru un studiu paralel în două grupuri cu un rezultat continuu este că dimensiunea eșantionului necesar pe grup este dată de pentru α cu două fețe de 5% și β de 20%. De exemplu, într-un studiu de reducere a tensiunii arteriale, dacă efectul valoros clinic al tensiunii arteriale diastolice este de 5 mmHg și abaterea standard între subiecți este de 10 mmHg, am avea nevoie de n = 16 x 100/25 = 64 de pacienți pe grup în studiu. Mărimea eșantionului crește ca pătratul abaterii standard a datelor (varianța) și coboară invers ca pătratul mărimii efectului. Dublarea dimensiunii efectului reduce dimensiunea eșantionului cu patru - este mult mai ușor să detectați efectele mari! În practică, dimensiunea eșantionului este adesea fixată de alte criterii, cum ar fi finanțarea sau resursele, iar formula este utilizată pentru a determina o dimensiune a efectului realistă. Dacă acest lucru este prea mare, atunci studiul va trebui abandonat sau mărit. Machin și colab. oferiți sfaturi cu privire la calculul dimensiunii eșantionului pentru o mare varietate de modele de studiu. (6)

Alegerea testului

În ceea ce privește selectarea unui test statistic, cea mai importantă întrebare este „care este ipoteza principală a studiului?” În unele cazuri nu există nicio ipoteză; anchetatorul vrea doar să „vadă ce este acolo”. De exemplu, într-un studiu de prevalență nu există nicio ipoteză de testat, iar dimensiunea studiului este determinată de cât de precis dorește investigatorul să determine prevalența. Dacă nu există nicio ipoteză, atunci nu există nici un test statistic. Este important să se decidă a priori ce ipoteze sunt confirmatoare (adică testează o relație presupusă) și care sunt exploratorii (sunt sugerate de date). Niciun studiu nu poate susține o serie întreagă de ipoteze.

Un plan sensibil este de a limita sever numărul ipotezelor de confirmare. Deși este valabil să se utilizeze teste statistice pe ipoteze sugerate de date, valorile P ar trebui utilizate numai ca linii directoare, iar rezultatele tratate ca fiind foarte tentative până la confirmarea studiilor ulterioare. Un ghid util este utilizarea unei corecții Bonferroni, care afirmă pur și simplu că, dacă se testează n ipoteze independente, ar trebui să se utilizeze un nivel de semnificație de 0,05/n. Astfel, dacă ar exista două ipoteze independente, un rezultat ar fi declarat semnificativ numai dacă P