Статистичні аспекти клінічних досліджень в фармакотерапії

Традиційний підхід до оцінки потенційно більшої ефективності нового виду лікування в порівнянні з плацебо або кращим з існуючих методів лікування полягає в розробці нульової гіпотези, яка передбачає відсутність терапевтичних переваг у експериментального методу лікування.

Коли в добре спланованому дослідженні (рандомізованому, без будь-якої упередженості) порівнюють два види лікування, будь-які зміни, швидше за все, можна пояснити відмінностями між препаратами. Оцінку достовірності змін використовують для відповіді на питання: наскільки надійні докази реальності відмінностей? Чи можуть вони бути випадковими? Тести на значимість відмінностей дозволяють визначити величину р (probability - ймовірність). Чим менше значення р, тим надійніше докази.

Як умовного кордону встановлено значення р менше 0,05, що визначає статистичну значущість на рівні 5%. Разом з тим це не доводить, є або відсутній різниця між видами лікування. Реальні відмінності можуть бути не ідентифіковані, наприклад, через те, що число спостережень занадто мало, щоб бути достовірним. Оцінка ефекту, отриманого від лікування, іноді звана точкової оцінкою, оточена деяким ступенем невизначеності. Один із способів вираження невизначеності полягає у визначенні 95% довірчого інтервалу (95% ДІ). Наприклад, виявлений відносний ризик 0,33 с 95% ДІ 0,15-0,53 означає, що з імовірністю 95% значення істинного відносного ризику знаходиться в зазначених межах, і є 5% шансів, що величина відносного ризику лежить поза них.

Величина довірчих меж залежить від числа обстежених, частоти настання наслідків, обраних в якості маркерів для оцінки ефективності лікування (наприклад, смерть, ІМ або інсульт), і вираженості ефекту лікування. Таким чином, оцінка відмінностей між видами лікування більш точна в великих дослідженнях, і чим більше група обстежених, тим вже довірчий інтервал. Збільшення розмірів вибірки в чотири рази призводить до зменшення 95% ДІ вдвічі: р &lsaquo-0,05 означає, що 95% ДІ для відносного ризику не включає значення 1, а p gt; 0,05 означає, що 95% ДІ містить значення 1.

Розмір популяції (число пацієнтів), включеної в дослідження, встановлюють на етапі планування та вихідних припущень. Це називають підрахунком потужності. Він заснований на встановленні значення коефіцієнта &alpha- (ризик помилки I порядку, хибнопозитивний результат) - ризику виявлення відмінностей при їх відсутності. Зазвичай при p <0,05 його вважають рівним 0,05. При ризику помилки II порядку (де &beta- - псевдонегативну результат-ризик невиявлення достовірних відмінностей при їх існування) зазвичай вважають рівним 0,1 або 0,2, при цьому потужність відповідає 100 (1- ) = 80-90%. Підрахунок потужності також включає оцінку рівня чіткості підбору контрольної групи і ступінь значущості дослідження препарату. Обидва оцінюваних показника повинні бути реалістичні і клінічно значущі, що часто зумовлено доступністю даних минулих досліджень.

Faiez Zannad, Pascal Bousquet і Laurent Monassier

Клінічна фармакологія серцево-судинних препаратів

Поділитися в соц мережах: