FILM: värdering av RCT Flashcards
vad är en klinisk prövning
undersökning av människa gällande behandlingseffekt eller egenskaper av LM
hur delar man in de 4-stadierna av klinisk prövning
fas 1: grundläggande kinetik och säkerhet (first-in-human-studier efter djurtester)
- friska försökspatienter
< 100 n
- ingen jämförelsegrupp
fas 2; effekt, dos (proof of concept: LM har effekt mot det man hävdar)
- 100-300 n
- placebo
- behöver inte vara hårda utfallsmått, surugatmarkörer vanliga
fas 3: effektstorlek, säkerhet
- 1000-3000 n
- placebo eller annan behandling
- görs före reg. av LM och ligger till grund för registrering
fas 4: säkerhet, effekt
- biverkningar
- > 3000 n
- annan behandling som jmf
- LM är ute på marknaden, ses som en säkerhetsuppföljning då det kan vara svårt att hitta sällsynta biverkningar i tidigare faser (små urval)
vad är placebo-effekt
effekt av allmän omvårdnad, uppmärksamhet, förhoppningar på behandling
varför behövs jämförelsegrupper (kontroll)
- placeboeffekten
- naturalförlopp av sjukdom
- förbättring kan bero på naturalförlopp av sjukdomen > LM-effekt - regression mot medelvärdet
- Allmän variation gör att mätningar över en tidsperiod blir olika. Om man mäter vid fel tidpunkt kan värdet vara onormalt högt/lågt. Det kan ge feltolkning av LM-effekt
- det handlar bara om normal variation inom individens referens snarare än LM-effekt
- gör man detta på gruppnivå kommer man ansamla patienter som ligger i övre delen av sin egen variabilitet och därmed hamnar det lägre vid nästkommande mätning.
observationsstudier
jämför patienter som fått behandling x jmf b
lång uppföljningstid möjligt, billigt, kan slippa tillstånd från etik-komitéen
behandlingsvalet är inte slumpmässigt, prognostiska faktorer skiljer dem åt
grupperna kommer alltid skilja sig åt i olika avsseenden
risk att skillnad i utfall inte bara beror på vilken behandling patienten fått
randomiserade studier
patienter tilldelas slumpmässig behandling A/B
detta garanterar nästan alltid att grupperna ENDAST skiljer sig åt i fråga om given behandling (confounders fördelas jämnt)
= kan då med god säkerhet säga att effekt beror på LM
blidning viktigt: kan påverka effekt och skattning av behandling
dessa studier krävs för reg av nytt LM
ge exempel på förloppet i en paralellgrupps-RCT
screening: inklusion och exklusion
inklusion med informerat samtycke
baseline-data
randomisering
behandling a och b
uppföljning
analys
(randomisering till och med analys är blindad)
vilka typer av jämförelsebehandling finns
placebo
aktiv behandling: bästa möjliga behandling i bästa dosregim (får inte vara suboptimal)
ge exempel på hur det kan fuskas för att få fram effektmått på ny behandling
Aktiv behandling i tveksamma doser = det nya LM ses då som bättre än vad det egentligen är.
T.ex. antipsykotiska tävlar i få biverkningar: kan ha givit höga doser i jämförelsegruppen så att man får höga biverkningar. Varpå ny behandling framstår som biverkningsfri)
total effekt av LM
farmakologisk effekt + icke-farmakologisk effekt (placebo)
vad är syftet med RCT
att säkerställa en specifik farmakologisk behandlingseffekt
vilka studiedesigner finns inom RCT
paralella grupper
cross over
grupprandomisering
cross over
varje patient är sin egen kontroll, alla får alla behandlingar
ger behandling a och mäter hur det går
wash out period = all effekt av föregående LM måste gå ur kroppen
ger behandling b och mäter hur det går
randomisering i vilken ordning man får LM
2 negativa saker med cross over
kan inte säga vilken effekt LM har
carry over effekt = misslyckad wash out med behandlingseffekt av föregående LM kvar. Lika i båda grupperna.
när fungerar inte cross over
vid botande behandling: t.ex. infektion som försvinner, då finns inget kvar att behandla
optimalt är jämna symtom över längre tid
grupprandomisering
tittar på gruppnivå
intervention på en hel grupp, hela gruppen randomiseras till a/b
utfall rör inte individer utan man får ta hänsyn till klustereffekten (gruppen kan dela egenskaper)
sämre statistisk styrka, kan kräva fler antal än om man hade randomiserat individer
singla slant
kan få olika stora grupper
man vill ha lika stora grupper för bäst statistisk styrka
block-randomisering
olika block-storlekar, definierade kombinationer för att ingå i a/b
drar ett block, randomisera utifrån det
lika stora grupper ges
problem: om man känner till block-storlek kan man ev. räkna ut kommande block-indelning med risk för placeboeffekt. Sätt att komma undan detta är att skifta block-strl över tid.
syfte med randomisering
patienterfaktorer som påverkar utfall ska bli jämnt fördelade mellan grupper
stratifierad randomisering
urval indelas i subgrupper (patient-egensakper, studiecenter etc som påverkar utfall)
bättre fördelning viktigt för att undvika snedfördelning
inom varje grupp kör man randomisering
detta fungerar bra om man har starka faktorer man vill fördela urvalet på, har man många saker man ska fördela på blir det krångligt att randomisera
minimization
sannolikhet att randomiseras till en viss grupp styrs av kovarianter hos patienten och hos de redan randomiserade
målet är att få kovariater jämnt fördelade mellan grupper = minimize covariate imbalance
första pat randomiseras slumpmässigt, övriga patienter får sin sannolikhet modiferad beroende på om hur lika de är patienterna i grupperna. Om pat är mindre lin den ena gruppen ökar sannolikhet att hamna där > 50%
dåliga metoder för slumpmässig fördelning
födelsedag
inklusionsdag
subventionens tillgänglighet
acceptabla metoder för slumpmässig fördelning
singla slang
tärning
dra lott
blanda kuvertt
central randomisering
problem: randomisering manipuleras ibland för att patienten ska få rätt behandling
= påverkar utfall (30-40% högre OR)
detta kan förebyggas med central randomisering via telefon ellr internet
