Risk-Ayarlı Faz III Klinik Araştırması

Tabakalı randomize etme, her risk grubu içinde ayrı ayrı rastgele atama yaparak atama noktasında şans eseri dengesizliği kontrol eden bir tasarım özelliğidir. Risk ayarlaması (kovaryet ayarlaması), sonuç modelinde başlangıç değişkenlerini hesaba katan bir analitik özelliktir. En iyi uygulama her ikisini de gerektirir: randomize etmede tabakalama yapın ve ardından aynı tabakalama faktörlerini regresyon modeline dahil edin. Bu iki adımdan yalnızca birini kullanmak yetersizdir ve tabakalama yapıp ayarlama yapmadan kullanmak tip I hatayı artırabilir.

Düzenleyici kılavuzlar ve metodolojik literatür, tipik bir çok merkezli araştırma için tabakalamayı iki ila dört iyi doğrulanmış prognostik faktörle sınırlamayı önermektedir. Daha fazla faktör, tabaka sayısını hızla artırır, bu da her tabaka içindeki dengeli blok boyutlarını sürdürmeyi zorlaştırır. Tabakalama için kullanılanların ötesindeki ek prognostik değişkenler, analiz modelinde randomize etme tabakaları oluşturmadan kovaryet olarak dahil edilebilir.

Hayır. Zenginleştirme tasarımı, olay oranlarını veya tedavi sinyalini artırmak için yalnızca belirli bir risk veya biyobelirteç alt grubunu seçici olarak dahil eder. Risk-ayarlı bir Faz III araştırması tipik olarak geniş bir popülasyonu dahil eder ancak o tam popülasyonda kesinliği artırmak için risk ayarlaması yapar ve tabakalama yapar. İki yaklaşım birleştirilebilir - zenginleştirilmiş bir popülasyon dahil etmek ve ardından grup içi risk değişkenliğini ayarlamak - ancak bunlar kavramsal olarak farklı stratejilerdir.

İstatistiksel analiz planı şunları önceden belirtmelidir: (1) birincil tahmin edilebilir değer ve bileşenleri; (2) birincil ayarlanmış modelde yer alan kesin kovaryetler; (3) eksik başlangıç kovaryet verilerinin işlenmesi; (4) risk tabakaları içindeki önceden planlanmış alt grup analizleri ve kullanılacak etkileşim testi; ve (5) birincil uç nokta için karar kuralı. Tüm bunlar, veritabanı kilidinden ve tedavi körlüğünün kaldırılmasından önce kilitlenmelidir.

Prensipte evet, ancak dikkatli olunmalıdır. Risk skoru, araştırma popülasyonuna benzer bir popülasyonda harici olarak doğrulanmalı, hesaplanması tamamen önceden belirlenmiş ve kayıt noktasında tekrarlanabilir olmalı ve bundan türetilen tabaka sayısı yönetilebilir olmalıdır. Saha düzeyinde gerçek zamanlı olarak hesaplanamayan karmaşık bir ML skoru operasyonel zorluklar yaratacaktır. Daha basit doğrulanmış skorlar (örneğin, ECOG performans durumu, ISS evrelemesi) düzenleyici standart olarak kalır.