brak danych

zasada Intention-to-Treat10 wymaga, aby wszyscy randomizowani pacjenci, niezależnie od przestrzegania protokołu, byli analizowani w ramieniu, do którego zostali przydzieleni losowo. Domyślne podejście większości procedur statystycznych jest określane jako Pełna analiza przypadku, która obejmuje pominięcie podmiotów z brakującymi danymi na temat którejkolwiek ze zmiennych wymienionych w analizie. Takie podejście nie jest zgodne z zasadą Intention-to-Treat; aby przeanalizować wszystkie randomizowane obiekty, brakujące dane muszą być przypisane lub wypełnione w jakiś sposób. Nie jest to to samo, co tworzenie danych; procedury imputacji zakładają, że obserwowane dane (na podstawie cech wyjściowych, przypisania leczenia, wyników po leczeniu, na przykład) mogą być wykorzystane do przewidywania brakującej odpowiedzi.

pojedyncze przypisanie [np. podejście Last Observation Carried Forward (LOCF), best case, worst case) tworzy pojedynczy kompletny zestaw danych. LOCF może być stosowany w badaniach podłużnych; Ostatnie obserwowane wyniki są przenoszone w celu zastąpienia brakującego wyniku. LOCF nie jest odpowiedni w przypadku zaburzeń zwyrodnieniowych, w których oczekuje się, że stan końcowy będzie się stopniowo zmniejszał w czasie. IMPUTACJA LOCF może być bardziej wiarygodna na krańcach rozkładu wyniku. Tester, który zmarł w 3 miesięcy, pozostanie oczywiście w 6 miesięcy, a tester, który osiągnął 3-miesięczną hose dobrego powrotu do zdrowia, prawdopodobnie pozostanie w 6 miesięcy. Jednak w połowie rozkładu 3 miesiące upływające między ocenami wyników mogą pozostawić znaczne pole do poprawy w poszczególnych państwach wyników. Alternatywnie, najlepsze i najgorsze podejście przypisuje brakujące wyniki, stosując odpowiednio najlepsze i najgorsze możliwe wyniki. Możliwe jest również połączenie tych danych, w przypadku gdy najlepszy możliwy wynik jest przypisywany uczestnikom w ramieniu kontrolnym, a najgorszy możliwy wynik jest przypisywany uczestnikom w ramieniu leczonym, co daje konserwatywną ocenę skuteczności leczenia. Metody pojedynczej imputacji ignorują niepewność związaną z procedurą imputacji, co skutkuje wartościami P, które są stronnicze w dół, tj., który odrzuci hipotezę o braku efektu leczenia zbyt często.48

wnioskowanie wynikające z wielu procedur imputacji49 odzwierciedla niepewność procedury i dlatego jest preferowane w stosunku do procedur imputacji pojedynczej. W przypadku imputacji wielokrotnej imputacja jest powtarzana wielokrotnie (często od 5 do 10 razy), a każdy kompletny zestaw danych jest analizowany w zwykły sposób. Indywidualne wyniki są następnie statystycznie łączone, w wyniku jednego oszacowania efektu leczenia i odpowiadającego mu błędu standardowego i wartości P, w celu wnioskowania.

brak danych jest w pewnym stopniu nieunikniony w jakimkolwiek badaniu klinicznym z długoterminową obserwacją. Podmioty mogą wycofać zgodę z dowolnej liczby powodów; podmioty mogą wyprowadzić się ze stanu, przejść między świadczeniodawcami itp., tracąc tym samym na rzecz kontynuacji (LTFU). Te brakujące dane końcowe można rozwiązać za pomocą procedur imputacji opisanych powyżej; jednak zbyt wiele brakujących danych może zagrozić ważności badania klinicznego. Najlepiej jest zarówno określić plan obsługi brakujących danych w analizie, jak i podjąć szeroko zakrojone wysiłki, aby uniknąć ich wystąpienia. Podczas opracowywania protokołu badacze powinni bardzo dokładnie rozważyć populację pacjentów, schemat leczenia i wymagania dotyczące obserwacji, aby zidentyfikować elementy, które mogą mieć wpływ na przestrzeganie zaleceń. Protokół powinien wyraźnie określać różnicę między przerwaniem leczenia w badaniu a przerwaniem leczenia w badaniu; wszyscy randomizowani pacjenci powinni być obserwowani aż do uzyskania pierwotnego wyniku, niezależnie od tego, czy leczenie w badaniu zostało przerwane, chyba że cofnięto zgodę.Pierwszorzędowe wyniki badań TBI są zazwyczaj ustalane po 6 miesiącach od leczenia; wiele może się zdarzyć między wypisem ze szpitala, które może wystąpić już kilka dni po urazie, a 6-miesięczną wizytą. Częsty, być może miesięczny, kontakt z osobami, aby zachować aktualne informacje kontaktowe i jako przypomnienie o zaplanowanych wizytach, może pomóc zminimalizować LTFU. Wybór pierwszorzędowego punktu końcowego może być również czynnikiem. GOSE obejmuje śmierć jako kategorię, co oznacza, że śmierć nie jest przyczyną braku danych dotyczących pierwotnego wyniku, ani nie jest tak słabym funkcjonowaniem neurologicznym, że nie jest w stanie współpracować z testami. Nie jest to oczywiście prawdą dla wszystkich punktów końcowych, jak omówiono w sekcji Środki zaradcze. Wynik taki jak GOSE, który może być podawany przez telefon i może być odebrany przez pełnomocnika, jeśli to konieczne, może spowodować mniej brakujących danych końcowych niż wynik neuropsychologiczny, który wymaga wizyty w klinice przez podmiot. Można rozważyć uzyskanie wyniku przez telefon, gdy wizyta jest zaplanowana lub gdy telefon z przypomnieniem jest umieszczony; jeśli pacjent nie pojawi się na wizytę w klinice, dane wynik byłby dostępny, a jeśli pacjent nie pojawi, dane mogą być aktualizowane w celu odzwierciedlenia ich aktualnego stanu. Proste środki ułatwiające Podróżowanie mogą mieć dramatyczny wpływ na wskaźniki kontrolne związane z wizytami w klinice.

należy również przewidzieć brak danych w związku z wycofaniem zgody. Ponownie, protokół powinien zostać poddany przeglądowi pod kątem elementów, które mogą mieć wpływ na gotowość pacjenta do kontynuowania leczenia. Pacjent może znudzić się comiesięcznymi wizytami w klinice, zwłaszcza jeśli główny wynik to 6 lub 12 miesięcy. Inwazyjne obrazowanie kontrolne lub badanie krwi może wpłynąć na gotowość podmiotu do kontynuowania badania. W Ustawieniach awaryjnych i pod pewnymi warunkami uczestnik może zostać zarejestrowany na podstawie wyjątku od świadomej zgody bez zgody uczestnika lub prawnie upoważnionego przedstawiciela; szczegółowe informacje można znaleźć w Kodeksie FDA przepisów 21 CFR 50.2450. Ostatnie badania TBI z zastosowaniem progesteronu 15 i erytropoetyny 51 pozwoliły na włączenie do badania pacjentów z wyjątkiem świadomej zgody. Jeśli jednak podmiot lub przedstawiciel odmówi zgody, gdy będą w stanie to zrobić, należy zaprzestać dalszych działań następczych.

podczas projektowania próby Rozmiar próbki powinien być zawyżony, aby uwzględnić przewidywaną brakującą szybkość transmisji danych, aby uniknąć niskiej mocy. Jeżeli planowane jest wykluczenie z analizy osób, u których brakuje danych, wówczas wystarczający jest współczynnik inflacji równy przewidywanemu odsetkowi osób, u których brakuje danych. Jednak ten sam czynnik inflacji jest niewystarczający, jeśli badanie będzie analizowane zgodnie z zasadą Intention-to-Treat. Zamiast tego współczynnik inflacji powinien uwzględniać zarówno przewidywany wskaźnik zaniku, jak i związane z nim rozcieńczenie efektu leczenia.

właściwości statystyczne zalecanego podejścia mogą się różnić w zależności od mechanizmu zaniku. Jeśli brakujące dane nie zależą od obserwowanych lub nieobserwowanych cech, mechanizm jest określany jako brakujący całkowicie losowo. Dane uznaje się za brakujące losowo, jeśli brakujące dane odnoszą się tylko do obserwowanych cech, a brakujące Nie losowo, jeśli brakujące dane odnoszą się do nieobserwowanych cech. Większość programów do wielokrotnego przypisywania zakłada brakujące całkowicie losowo lub brakujące losowo.