Cómo determinar el número de personas en ensayos clínicos de dispositivos médicos

Para garantizar la calidad de los ensayos clínicos, el patrocinador debe asignar monitores experimentados para monitorear todo el proceso de los ensayos clínicos. Los monitores trabajan en estrecha colaboración con los investigadores y los administradores de datos sirven como un. puente entre los administradores de datos Para garantizar la trazabilidad de los datos, se debe realizar el siguiente trabajo:

1. Para todos los sujetos de cada ensayo clínico, se debe establecer un formulario de registro de observación (como. registro médico) y formulario de informe de caso (CRF) triple y libre de carbono.

2. Después de cada seguimiento durante la implementación del ensayo, el investigador debe completar el caso de manera oportuna, precisa y completa. formulario de informe de forma precisa y clara Una vez finalizado el ensayo, el monitor debe enviar la copia original del formulario de informe de caso al administrador de datos, y el investigador y el patrocinador deben conservar las dos copias restantes para utilizarlas en el ensayo. supervisión Realizar modificaciones y correcciones oportunas y efectivas al CRF cuando se encuentren errores en la gestión de datos.

3. El administrador de datos debe establecer una base de datos basada en el formulario de informe de caso y garantizar la exactitud del funcionamiento de la base de datos. .

Para ensayos clínicos con un largo período de estudio y muchas visitas de seguimiento, para descubrir tempranamente problemas en la implementación del ensayo clínico y el llenado del CRF, y acortar el tiempo de gestión de datos y análisis estadístico, puede enviar un CRF a la gestión de datos después de completar cada seguimiento y a las instituciones de análisis estadístico.

4. El administrador de datos también debe realizar una revisión preliminar (inspección visual) de cada formulario de informe de caso después de aprobar. En la revisión preliminar, dos personas que ingresan datos por computadora ingresarán de forma independiente el formulario de informe de caso en la base de datos (entrada doble) y utilizarán un software para comparar los resultados de las dos entradas (principio de doble verificación si los datos en las dos bases de datos son). inconsistente, debe verificar el formulario de informe de caso original para descubrir el motivo. Realice comprobaciones lógicas y de alcance.

Sólo mediante un estricto control de calidad durante todo el proceso de prueba se puede establecer una base de datos de alta calidad. se completó el plan de prueba y se logró el propósito original.

5. Los estadísticos clínicos deben utilizar métodos estadísticos estándar y software de análisis estadístico reconocidos en el país y en el extranjero para analizar los datos basándose en el plan de ensayo clínico y el formulario de informe del registro médico. y redactar un informe de análisis estadístico para proporcionar a los investigadores la base para redactar informes de ensayos clínicos.

(2) Cálculo del tamaño de la muestra

El propósito de los ensayos clínicos es recopilar evidencia. sobre la seguridad y eficacia de los dispositivos médicos a partir de muestras de la población objetivo, y luego utilizar el análisis estadístico para Las conclusiones de la prueba se extienden a todas las personas en el mundo real que tienen las mismas características que la población de prueba. Por lo tanto, se deben seleccionar muestras representativas. para ensayos clínicos para garantizar conclusiones científicas y válidas.

Por lo general, para evaluar la eficacia y seguridad del dispositivo de prueba, el tamaño de la muestra debe calcularse en función del índice principal de evaluación de eficacia o índice de seguridad, lo que sea mayor que el tamaño de la muestra del ensayo clínico.

Sin embargo, el tamaño de la muestra debe calcularse en función del índice de evaluación de seguridad. El tamaño de la muestra suele ser muy grande y los ensayos clínicos son difíciles de implementar en la actualidad. Por lo tanto, los cálculos actuales del tamaño de la muestra para los ensayos clínicos de dispositivos médicos nacionales a menudo se basan en los principales indicadores de evaluación de eficacia.

Al calcular el tamaño de la muestra, en primer lugar se deben establecer las hipótesis de investigación. según el propósito de la investigación, las hipótesis de investigación se dividen en hipótesis nulas (o hipótesis nulas) e hipótesis alternativas. Por ejemplo, si la pregunta de investigación es "Para una determinada enfermedad, después del tratamiento con un dispositivo de prueba, la eficacia del dispositivo de prueba". grupo es mejor que el del grupo de control "?? Las dos hipótesis para esta pregunta son:

1. Hipótesis nula H0. El efecto terapéutico del grupo de tratamiento no es tan bueno como el del control. grupo.

2. Hipótesis alternativa H1. El efecto terapéutico del grupo de tratamiento mejor que el grupo de control.

El propósito de los implementadores e investigadores es negar la hipótesis nula, aceptar la hipótesis alternativa, es decir, el grupo de tratamiento es peor que el grupo de control, e inferir las conclusiones extraídas de la muestra al total.

En el proceso de inferencia estadística anterior, pueden cometerse dos tipos de errores en la toma de decisiones. cometer, a saber, errores de tipo I (también conocidos como errores α o errores de falso positivo) y errores de tipo II (

También conocido como error β o error falso negativo). Generalmente llamamos α el nivel de significancia y definimos 1-β como el poder de la prueba, o poder.

En términos generales, en los ensayos clínicos, Clase I El tamaño. Los errores y los errores de tipo II están claramente definidos. Normalmente, α no excederá el 5% (0,05) y β no excederá el 20% (el grado de certeza no será inferior al 80%).

Al calcular el tamaño de la muestra para la prueba de hipótesis, no solo se deben utilizar las dos probabilidades de error anteriores, sino que también se debe considerar el tipo de prueba (eficaz, no inferior o equivalente). En los ensayos clínicos se debe especificar la diferencia de eficacia entre el grupo de tratamiento y el grupo de control que sea significativa, es decir, la diferencia entre las variables de resultado que sea clínicamente significativa y esté determinada por expertos clínicos.

En resumen. , el tamaño de la muestra generalmente se basa en las características específicas del producto que se está probando, los principales indicadores de evaluación de eficacia y sus parámetros se determinan en el plan de ensayo clínico. al calcular el tamaño de la muestra, las estadísticas deben hacer referencia a la literatura nacional y extranjera publicada sobre el grupo de control, las normas internacionales, las normas de la industria, las normas ministeriales o los resultados de las pruebas previas de los productos que se van a probar.

(3) Control del sesgo

El sesgo, también conocido como sesgo, se refiere al sesgo en los ensayos clínicos Durante el diseño del programa, la implementación y el análisis estadístico y los resultados de la evaluación, los errores sistemáticos causados ​​por factores de influencia relevantes causan el sesgo. La evaluación de la eficacia o seguridad del dispositivo se desvía del valor real. El sesgo interfiere con la obtención de conclusiones correctas y es necesario evitarlo durante todo el proceso de los ensayos clínicos. Su aparición tiene las siguientes dos medidas de control importantes:

1. Aleatorización

En ensayos clínicos multicéntricos, se debe adoptar el método de aleatorización central, es decir, para garantizar que el grupo de tratamiento y el grupo de control sean equilibrados y comparables, se debe generar una tabla de asignación aleatoria. por profesionales de estadística que utilizan software de análisis estadístico público en el país y en el extranjero, y debe ser reproducible. La tabla de asignación aleatoria está escrita en forma de archivo para los sujetos. La disposición de procesamiento, es decir, la tabla de secuencia de procesamiento.

2. Método ciego

El método ciego de los ensayos clínicos se divide en doble ciego, simple ciego y no ciego según el grado de cegamiento ( Abierto El grado de cegamiento requerido depende). sobre la fuerza y ​​​​la gravedad del posible sesgo. Un diseño simple ciego impide que los pacientes sepan si están ingresando al grupo de tratamiento o a un grupo de control; un diseño doble ciego impide que los pacientes y los investigadores sepan cuál es el grupo de tratamiento. grupo.

Los ensayos clínicos de dispositivos médicos a menudo no pueden realizarse ensayos ciegos debido a la ética, la operabilidad o la particularidad del dispositivo. En este caso, se pueden realizar ensayos clínicos no ciegos, sin embargo, ya sea que se trate de un solo ensayo ciego. o ensayos clínicos no ciegos, se deben formular las medidas correspondientes para controlar el sesgo del ensayo para minimizar el posible sesgo.

(4) Métodos de análisis estadístico

Datos en ensayos clínicos Los métodos de análisis estadístico y el análisis estadístico El software utilizado en el análisis es reconocido en el país y en el extranjero. El análisis estadístico debe basarse en datos correctos y completos, y se debe seleccionar el método estadístico correcto en función del propósito de la investigación, el plan de prueba y los indicadores de observación. de la siguiente manera Los siguientes aspectos:

1. Estadísticas descriptivas: generalmente se utilizan para datos demográficos, datos de referencia y datos de seguridad, incluidas descripciones estadísticas de indicadores primarios e indicadores secundarios. Por ejemplo: señale la media y la desviación estándar. , valor máximo, valor mínimo, mediana, porcentaje, etc.

2. Datos de medición: use la prueba T, prueba de suma de rangos y otros métodos.

3. Conteo de datos: use chi -prueba cuadrada, prueba de chi-cuadrado ajustada, prueba exacta de Fisher, etc.

(5) Informe de análisis estadístico

Después del ensayo clínico, para escribir un resumen del ensayo clínico para el investigador Para proporcionar la base para el informe, el formulario de informe de caso que recopila los datos del ensayo clínico debe enviarse a una agencia profesional de gestión de datos y análisis estadístico para el análisis estadístico de los resultados de la investigación, además de realizar análisis estadísticos de los datos de cada rama. centro, agencias profesionales de gestión de datos y análisis estadístico Además (según lo exige la Orden No. 5 de la Administración Estatal de Alimentos y Medicamentos), los datos de todos los centros deben combinarse para el análisis estadístico y se debe redactar un informe resumido del análisis estadístico. El informe de análisis estadístico incluye principalmente tablas y gráficos que describen los resultados del análisis estadístico.

Al evaluar la efectividad del dispositivo, se deben proporcionar los resultados del análisis estadístico descriptivo de cada punto de tiempo de observación (punto de seguimiento). Enumere las estadísticas de la prueba y el valor P. Por ejemplo, los resultados de la prueba t de los dos grupos de tratamiento deben incluir el número de personas en cada grupo, la media, la desviación estándar, la mediana, el valor mínimo, el valor máximo, el valor t y el valor P comparando los. dos grupos. Para ensayos clínicos multicéntricos, el efecto central y el valor inicial deben ajustarse al evaluar la eficacia.

Efecto (si las variables iniciales están desequilibradas entre los grupos).

La evaluación de seguridad del dispositivo se basa principalmente en un análisis estadístico descriptivo, incluido el uso del dispositivo (duración del uso del dispositivo, etc.), el incidencia de eventos adversos y descripción específica de los eventos adversos (incluido el tipo, gravedad, aparición y duración de los eventos adversos, relación con el equipo de prueba, etc., cambios en los valores de las pruebas de laboratorio antes y después de la prueba, especialmente normales antes de la prueba); , anormalidad después de la prueba y signos clínicos Significancia cambios anormales y su relación con el equipo experimental y los resultados de seguimiento, etc. Si es necesario, se pueden realizar pruebas de significancia de las diferencias entre grupos.