Кроссовер исследование - Crossover study

В медицине , перекрестное исследование или перекрестное исследование представляет собой продольное исследование , в котором испытуемые получают последовательность различных обработок (или воздействия). В то время как перекрестные исследования могут быть наблюдательными , многие важные перекрестные исследования являются контролируемыми экспериментами , которые обсуждаются в этой статье. Кроссоверы часто используются в экспериментах во многих научных дисциплинах , например в психологии , фармацевтике и медицине.

Рандомизированные контролируемые перекрестные эксперименты особенно важны в здравоохранении. В рандомизированном клиническом исследовании субъектов случайным образом распределяют в разные группы исследования, которые получают разное лечение. Если в исследовании используется дизайн повторяющихся измерений , одни и те же показатели собираются несколько раз для каждого субъекта. Перекрестное испытание имеет план повторных измерений, в котором каждому пациенту назначается последовательность из двух или более курсов лечения, одно из которых может быть стандартным лечением или плацебо .

Почти все кроссоверы разработаны таким образом, чтобы иметь «баланс», при котором все субъекты получают одинаковое количество курсов лечения и участвуют в течение одного и того же количества периодов. В большинстве перекрестных испытаний каждый субъект получает все виды лечения в случайном порядке.

Статистики предполагают, что планы должны иметь четыре периода, что более эффективно, чем двухпериодный план, даже если исследование должно быть сокращено до трех периодов. Однако двухпериодный план часто преподается в нестатистических учебниках, отчасти из-за его простоты.

Анализ

Данные анализируются с использованием статистического метода , указанного в протоколе клинического исследования , который должен быть одобрен соответствующими институциональными наблюдательными советами и регулирующими органами до начала исследования. Большинство клинических испытаний анализируются с использованием ANOVA с повторными измерениями (дисперсионный анализ ) или смешанных моделей, которые включают случайные эффекты .

В большинстве лонгитюдных исследований с участием людей пациенты могут выбывать из испытания или « теряться для последующего наблюдения ». Существуют статистические методы решения таких проблем с отсутствием данных и " цензурией ". Важный метод анализа данных в соответствии с принципом намерения лечить .

Преимущества

Перекрестное исследование имеет два преимущества перед параллельным и неперекрестным продольным исследованием . Во-первых, снижается влияние искажающих ковариат, потому что каждый перекрестный пациент служит их собственным контролем . В рандомизированном неперекрестном исследовании часто обнаруживается, что разные группы лечения не сбалансированы по некоторым ковариатам. В контролируемых, рандомизированных схемах кроссовера такие дисбалансы маловероятны (если только ковариаты не будут систематически изменяться во время исследования).

Во-вторых, оптимальные перекрестные планы статистически эффективны и поэтому требуют меньшего количества испытуемых, чем планы без кроссовера (даже другие планы с повторными измерениями).

Оптимальные конструкции кроссовера обсуждаются в учебнике для выпускников Джонса и Кенворда и в обзорной статье Стуфкена. Кроссоверы обсуждаются вместе с более общими схемами повторных измерений в учебнике для выпускников Вонеша и Чинчилли.

Ограничения и недостатки

Эти исследования часто проводятся для улучшения симптомов у пациентов с хроническими заболеваниями . Для лечебных методов лечения или быстро меняющихся условий перекрестные испытания могут быть невозможными или неэтичными.

Кроссовер исследования часто имеют две проблемы:

Во-первых, это вопрос эффектов «порядка» , потому что вполне возможно, что порядок, в котором проводится лечение, может повлиять на результат. Примером может служить лекарство с множеством побочных эффектов, оказываемых первым, делая пациентов, принимающих второе, менее вредное лекарство, более чувствительными к любому побочному эффекту.

Во- вторых, вопрос о «переходящий» между обработками, который путает с оценки из эффектов лечения . На практике эффектов «переноса» можно избежать с помощью достаточно длительного периода «вымывания» между обработками. Однако планирование достаточно длительных периодов вымывания требует экспертных знаний о динамике лечения, которая часто остается неизвестной.

Смотрите также

• Дизайн экспериментов
• Глоссарий экспериментального дизайна
• Рандомизированное контролируемое исследование
• Анализ выживаемости
• № 1 испытания
• Односубъектный дизайн

Заметки

Рекомендации

• М. Бозе и А. Дей (2009). Оптимальный дизайн кроссовера . World Scientific. ISBN   978-9812818423
• Д.Е. Джонсон (2010). Кроссоверные эксперименты. ПРОВОДА Comp Stat , 2: 620-625. [1]
• Джонс, Байрон; Кенвард, Майкл Г. (2014). Дизайн и анализ перекрестных испытаний (Третье изд.). Лондон: Чепмен и Холл. ISBN   978-0412606403 .
• К.-Дж. Луи, (2016). Конструкции кроссовера: тестирование, оценка и размер выборки . Вайли.
• Наджафи Мехди, (2004). Статистические вопросы в доказательной медицине . Нью-Йорк: Издательство Оксфордского университета. ISBN   0-19-262992-1
• Д. Рагхаварао и Л. Пэджетт (2014). Повторные измерения и переходные конструкции. Вайли. ISBN   978-1-118-70925-2
• Д.А. Ратковский, М.А. Эванс и Дж. Р. Олдридж (1992). Перекрестные эксперименты: дизайн, анализ и применение. Марсель Деккер. ISBN   978-0824788926
• Сенн, С. (2002). Перекрестные испытания в клинических исследованиях, второе издание. Вайли. ISBN   978-0-471-49653-3
• Штуфкен, Дж. (1996). «Оптимальные конструкции кроссовера». In Ghosh, S .; Рао, CR (ред.). Планирование и анализ экспериментов . Справочник по статистике. 13 . Северная Голландия. С. 63–90. ISBN   978-0-444-82061-7 .
• Вонеш, Эдвард Ф .; Чинчилли, Вернон Г. (1997). «Кроссовер эксперименты». Линейные и нелинейные модели для анализа повторных измерений . Лондон: Чепмен и Холл. С. 111–202. ISBN   978-0824782481 .