Einwände gegen die Randomisierung


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In klinischen Studien - eine methodologische Perspektive , schreibt Steven Piantadosi (Kap. 13, S. 334):

In Kapitel 2 habe ich die Einwände von Abel und Koch (1997) und Urbach (1993) gegen die Randomisierung zur Kenntnis genommen und darauf hingewiesen, dass es sich lohnt, ihre Bedenken und wahrscheinlichen Fehler zu untersuchen. Sie lehnen die Randomisierung als

  1. bedeutet, bestimmte statistische Tests zu validieren,
  2. Grundlage für kausale Folgerung,
  3. Erleichterung der Maskierung und
  4. Methode zum Ausgleich von Vergleichsgruppen.

Meiner Meinung nach sind (1) - (4) Vorteile der Randomisierung. Warum lehnen Abel, Koch und Urbach die Randomisierung aufgrund dieser Argumente ab?


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Ich denke, Sie müssten die Argumente von Abel, Koch und Urbach zusammenfassen, wenn Sie möchten, dass die Leute hier sie kritisieren. Andernfalls können nur Personen, die das Buch haben, Kommentare abgeben. Der Link, den Sie angegeben haben, zeigt nur Dinge wie Programme, die im Buch verwendet werden
Peter Flom - Reinstate Monica

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Eine neuere (2002) sympathische Zusammenfassung von Urbachs (1993) Argumenten finden Sie unter What is Evidence? (stop-cocaine.co.uk/pdf/What%20is%20Evidence.pdf).
whuber

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Ich habe den Hyperlink aus meinem vorherigen Kommentar entfernt, da diese Zusammenfassung nicht mehr verfügbar ist und die resultierende Zielseite irrelevant ist.
whuber

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Die Zusammenfassung eines Papiers von Abel und Koch aus dem Jahr 1999 zu diesem Thema ist zumindest unter ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/10408986 verfügbar .
Peter Ellis

Antworten:


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Die Arbeiten von Koch, Abel und Urbach lehnen die Randomisierung nicht zusammenfassend ab, um 1-4 zu erreichen, sondern sie behaupten, es sei weder ausreichend noch notwendig, diese Kriterien zu erreichen. Die Nachricht zum Mitnehmen lautet: a) Eine RCT muss nicht unbedingt durchgeführt werden, um jede wissenschaftliche Frage zu beantworten, und b) eine veröffentlichte RCT ist möglicherweise kein Goldstandard-Beweis für die Wirksamkeit.

Als Alternative zur RCT ist die Open-Label-Studie (OLTs) eine naheliegende Wahl, da der vermutliche Zweck dieser Studie darin besteht, eine neuartige Therapie zu bewerten, die für die Patientenpopulation nicht leicht zugänglich ist. Für die Analyse von RCT oder OLT gelten ähnliche Prinzipien wie für die Analyse von Beobachtungsstudien: Kontrolle kausaler Faktoren, Block-Randomisierung usw. Verbesserung der Effizienz und Verringerung der Verzerrung solcher Studien.

bedeutet, bestimmte statistische Tests zu validieren

(Sind randomisierte Teilnehmer gemäß den Annahmen von T-Test, Log-Rank-Test usw. "unabhängig" und "identisch verteilt"?)

RCT-Profis: Cluster korrelierter Teilnehmer werden bei der Randomisierung der Studie wahrscheinlich "aufgelöst", so dass die Abhängigkeitsstruktur ohne Kontamination innerhalb der Behandlungszuordnung ähnlich ist und Methoden für unabhängige Daten die korrekten Standardfehler ohnehin schätzen. In ähnlicher Weise ist es wahrscheinlich, dass Prognosefaktoren zum Zeitpunkt der Randomisierung zwischen den Studiengruppen ausgewogen sind.

RCT-Nachteile: Die Randomisierung befasst sich nicht mit Kontaminationen: Die Teilnehmer als Folge ihrer Indikation und sogar der Teilnahme an der Studie stehen wahrscheinlich in Beziehung zueinander und beeinflussen infolgedessen die Teilnahme und die Ergebnisse. Selbst bei Blockierung ist die Verteilung der Prognosefaktoren zwischen den Armen heterogen. Diejenigen, die die Behandlung mit höherem Risiko erhalten und zu Studienbeginn einem höheren Risiko ausgesetzt sind, "sterben" eher früher ab, was zu einem gesunden Risiko führt, das zu zukünftigen Ereigniszeiten festgelegt wird (Überlebensbias). Dies kann zu Kreuzungsgefahren führen, die für Log-Rank-Tests ineffizient sind.

Grundlage für kausale Folgerung,

Ist der geschätzte Effekt der gleiche wie bei einer "Rücklaufzeit" -Instanz, bei der alle behandelten Teilnehmer der Kontrolle zugewiesen und diese Unterschiede abgezogen werden

RCT +: Die Zuordnung der Behandlung erfolgt völlig zufällig, ohne Verwechslung durch die Indikation. Eine Verblindung (wenn möglich) kann das Risiko eines Abbruchs der Behandlung verringern.

RCT-: Differenzielle und nicht differenzielle Nachuntersuchungen aufgrund von Abrieb tragen nach Abschluss der Studie zu unausgeglichenen Teilnehmern bei. Nicht verblindete Studien bergen das Risiko eines unterschiedlichen Behandlungsabbruchs. Studienparameter in Bezug auf Randomisierung, Verblindung und invasive Therapien beschränken den in Frage kommenden Studienpool notwendigerweise auf eine kleinere Teilmenge, die diesen Parametern zustimmt (gesunde Teilnehmerverzerrung).

Erleichterung der Maskierung:

Ist es möglich, beide Behandlungen so durchzuführen, dass die Teilnehmer nicht wissen, zu welchem ​​Arm sie randomisiert wurden, wenn die Behandlung zufällig zugewiesen wird?

RCT +: Wenn ein geeignetes Placebo verfügbar ist, kann dies durchgeführt werden. Es ist zu beachten, dass die angemessene Verwendung von "Placebo" so ist, dass ein Teilnehmer einen Standard of Care (SOC) erhält. Angenommen, ein IND wird durch Injektion verabreicht und SOC ist eine Pille. Kontrollteilnehmer erhalten SOC in Form einer (nicht gekennzeichneten) Pille und einer Kochsalzlösung, während aktive Armteilnehmer die IND-Injektion und eine identische Zuckerpille erhalten.

RCT-: Ein Placebo ist möglicherweise nicht verfügbar. Zum Beispiel ist Provenge eine monoklonale Antikörpertherapie für hochgradigen Prostatakrebs. Die Verabreichung dieser Behandlung erfordert ein invasives Verfahren namens Leukapherese. Die Leukapherese ist zu invasiv und kostspielig, um ethisch im Kontrollarm durchgeführt zu werden, sodass Teilnehmer, die nachweislich zugewiesen wurden, wissen, dass sie den IND erhalten.

Methode zum Ausgleich von Vergleichsgruppen.

Ist die erwartete Verteilung der "Kovariaten" in der Analyseprobe in der Verteilung zwischen IND-behandelten und Kontrollteilnehmern gleich?

RCT +: Zum Zeitpunkt der Randomisierung wird ein 50/50-Stichprobengleichgewicht von Behandlungs- und Kontrollgruppen sowie ein erwartetes probabilistisches Gleichgewicht möglicher Prognosefaktoren festgestellt. Eine Re-Randomisierung ist für Batch-Entry-Designs möglich, obwohl sie heutzutage weitaus weniger verbreitet sind.

RCT-: Effizientes Design erfordert immer noch die Kontrolle prognostischer Faktoren. Das optimale Design bei Vorhandensein eines Behandlungseffekts ist für die meisten Analysen kein 50/50-Gleichgewicht. Abrieb und ungleiche Clustergröße aufgrund von Verlust bei der Nachverfolgung bedeuten üblicherweise ein ausgewogenes Design ist nicht garantiert. Die Randomisierung garantiert kein Gleichgewicht der Prognosefaktoren.

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