JAMA子刊:几种随机试验设计方法的优势和不足

11天前 来源:医咖会

本文整理自《JAMA Surgery》期刊推出的“统计和方法学指南(Guide to Statistics and Methods)”系列的一篇文章,原文题目为“Practical Guide to Design Choice of Randomized Clinical Trials in Surgery”,重点介绍了几种随机对照试验(RCT)设计方法的优缺点。

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原文链接:https://jamanetwork.com/journals/jamasurgery/article-abstract/2797686

RCT的优势在于其内部有效性,将观察到的结果归因于治疗措施来进行因果推断,并通过随机化来平衡各组,从而处理潜在的混杂因素[1]。RCT提供了高质量的证据,但并不总是可行或必要的,如果RCT是可行且必要的[2],就需要在几种设计方案中做出选择。本文介绍了几种RCT设计方法的优势和不足

平行组设计(Parallel Group Design)

在平行组设计中,参与者接受2种(或多种)干预措施中的1个,进行以下一种类型的比较:优效性、非劣效性或等效性。如果没有标准治疗方案,则应使用优效性设计来证明新疗法比不治疗(安慰剂或假手术)更有效。

当已有一种成熟的治疗方法时,则可以使用非劣效性设计来证明新疗法不劣于已有的治疗方法,提示新疗法是一种可能还具有其他优势的替代方案。当两种治疗方法已经在临床实践中应用,可采用等效性设计来证明两种治疗方法同样有效。

平行组设计的缺点包括

1. 不能在同一参与者身上进行不同治疗的比较。

2. 当治疗方式不同(手术 vs. 药物),或有创程度不同(开腹 vs. 腹腔镜)时,由于参与者偏好不同,可能造成招募困难。

3. 研究成本高昂。此外,临床医生和患者的偏好可能会影响结果的外推性。

交叉和配对设计(Crossover and Matched-Pairs Designs)

在某些情况下,让参与者接受所有干预措施,并随机安排干预措施的顺序是可行的。例如,一项研究为了调查音乐对手术表现的影响,可以随机让外科医生在有或无音乐的情况下执行相似的手术操作[3]。

交叉设计(Crossover design)的优势在于所有干预措施在比较时,都以参与者自身为对照组,从而不受参与者特征的影响。在交叉设计的试验中,样本量和研究成本通常相对更低一些。在这种设计中,应确保两次干预的间隔时间足够长,以最大限度减少一种干预对另一种干预的影响

当样本量有限,参与者也无法接受所有干预措施,并希望加强组间可比性时,可采用配对设计(Matched-pairs design)。参与者根据基线或疾病特征成对匹配,配对中的一个随机分配到一种干预措施,另一个分配到另一种干预措施。配对设计的缺陷在于很难找到合适的配对

基于专业技能、实用性、整群随机和阶梯式楔形设计

不同治疗方法之间的头对头比较可采用基于专业技能的设计(Expertise-based design)或实用性设计(Pragmatic design)。基于专业技能的试验设计假设参与者均由专业医生治疗,以最大化内部有效性。如果参与者只在三级医院接受治疗,那么外部有效性也有了保障。然而,如果参与者将由经验不同的外科医生治疗,则应使用实用性设计,以便将结果外推到现实(而非理想)环境中。

电子健康记录(EHR)系统的广泛应用,为实用性临床试验带来了变革。这种设计将临床试验流程(如随机化、确定结局)嵌入到电子病历(EMR)中,这最小化了临床诊疗和临床研究的差异,并产生了更具普遍性的结果,同时降低了成本和纳入标准[4]。

在临床试验中应避免治疗污染(Treatment Contamination)。例如,当比较一种新干预措施与常规治疗时,如果医生开始对部分参与者使用新的干预措施作为常规治疗,就会发生污染,应使用整群随机设计(Cluster Randomized design)来避免这种污染。

例如,通过随机分配整个医院(或单元)到干预组或常规治疗组,缺点是治疗差异可能部分反映了(未知的)医院特征和病例组合的差异。在这些情况下,样本量需求也会增加,同时也需要更高级的分析方法。

阶梯式楔形群组设计(Stepped-wedge cluster design)是将不同群组的参与者随机分配,在不同时间点对常规诊疗与新干预措施进行交叉转换的设计[5]。当以下情况出现时,应使用这种设计:

  • 无法同时在至少一半的中心采取新的干预措施;
  • 无法进行患者个体级别的随机化;
  • 由于缺乏盲法,可能发生治疗污染。

因此,根据该设计,新的干预措施在研究期间可以稍后提供,分析方法更为高级,应该考虑随时间变化的背景趋势对治疗效果的影响。为了保持内部有效性,还应该考虑到研究组在基线或预后特征上的不平衡。

析因设计(Factorial design)

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