Перекрестное исследование

«Кроссовер-эксперимент» перенаправляется сюда. Для анализа химической реакции/механизма см. перекрестный эксперимент (химия) .

В медицине перекрестное исследование или перекрестное исследование — это продольное исследование , в котором субъекты получают последовательность различных методов лечения (или воздействий). Хотя перекрестные исследования могут быть обсервационными , многие важные перекрестные исследования представляют собой контролируемые эксперименты , которые обсуждаются в этой статье. Кроссоверные конструкции распространены для экспериментов во многих научных дисциплинах , например, в психологии , фармацевтике и медицине.

Рандомизированные контролируемые перекрестные эксперименты особенно важны в здравоохранении. В рандомизированном клиническом исследовании субъекты случайным образом распределяются в разные группы исследования, которые получают различное лечение. Если в исследовании используется повторяющийся метод измерения , одни и те же показатели собираются несколько раз для каждого субъекта. Перекрестное исследование имеет схему повторных измерений, в которой каждому пациенту назначается последовательность из двух или более курсов лечения, одно из которых может быть стандартным лечением или плацебо .

Почти все кроссоверы созданы с учетом «баланса», при котором все субъекты получают одинаковое количество процедур и участвуют в них в течение одинакового количества периодов. В большинстве перекрестных исследований 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 придется сократить 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 исследований анализируются с использованием ANOVA с повторными измерениями ( дисперсионный анализ ) или смешанных моделей , включающих случайные эффекты .

В большинстве продольных исследований на людях пациенты могут выйти из исследования или стать « потерянными для последующего наблюдения ». Существуют статистические методы решения таких проблем, связанных с отсутствием данных и « цензурой ». Важный метод анализирует данные по принципу намерения лечить .

Преимущества

Перекрестное исследование имеет два преимущества перед параллельным исследованием и неперекрестным продольным исследованием . влияние вмешивающихся ковариат Во-первых, снижается , поскольку каждый перекрестный пациент служит своим собственным контролем . В рандомизированном неперекрестном исследовании часто оказывается, что различные группы лечения несбалансированы по некоторым ковариатам. В контролируемых рандомизированных перекрестных планах такие дисбалансы маловероятны (если только ковариаты не изменялись систематически в ходе исследования).

Во-вторых, оптимальные перекрестные планы статистически эффективны и поэтому требуют меньшего числа участников, чем неперекрестные планы (даже другие схемы с повторными измерениями).

Оптимальные конструкции кроссовера обсуждаются в учебнике для аспирантов Джонса и Кенварда и в обзорной статье Штуфкена. Проекты кроссоверов обсуждаются наряду с более общими проектами повторных измерений в учебнике для выпускников Вонеша и Чинчилли.

Ограничения и недостатки

Эти исследования часто проводятся для улучшения симптомов пациентов с хроническими заболеваниями . Для лечебных методов лечения или быстро меняющихся состояний перекрестные исследования могут оказаться невозможными или неэтичными.

Перекрестные исследования часто имеют две проблемы:

Во-первых, это проблема эффектов «порядка» , поскольку вполне возможно, что порядок проведения лечения может повлиять на результат. Примером может служить лекарство со многими побочными эффектами, которое назначается первым, что делает пациентов, принимающих второе, менее вредное лекарство, более чувствительными к любому побочному эффекту.

это проблема «переноса» между обработками, которая затрудняет оценку Во-вторых , эффектов лечения . На практике эффектов «переноса» можно избежать, выдерживая достаточно длительный период «вымывания» между обработками. Однако планирование достаточно длительных периодов вымывания требует экспертных знаний о динамике лечения, которая часто неизвестна.

См. также

• Планирование экспериментов
• Глоссарий экспериментального дизайна
• Рандомизированное контролируемое исследование
• Анализ выживания
• N из 1 испытания
• Однопредметный дизайн

Ссылки

• М. Бозе и А. Дей (2009). Оптимальные конструкции кроссовера . Всемирная научная. ISBN   978-9812818423
• Д. Э. Джонсон (2010). Кроссоверные эксперименты. WIREs Comp Stat , 2: 620-625. [1]
• Джонс, Байрон; Кенвард, Майкл Г. (2014). Планирование и анализ перекрестных исследований (Третье изд.). Лондон: Чепмен и Холл. ISBN  978-0412606403 .
• К.-Ж. Луи, (2016). Кроссоверные схемы: тестирование, оценка и размер выборки . Уайли.
• 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 перекрестные расчеты. Уайли. ISBN   978-1-118-70925-2
• Д. А. Ратковски, 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. Уайли. ISBN   978-0-471-49653-3
• Стафкен, Дж. (1996). «Оптимальные конструкции кроссовера». Ин Гош, С.; Рао, ЧР (ред.). Планирование и анализ экспериментов . Справочник по статистике. Том. 13. Северная Голландия. стр. 63–90. ISBN  978-0-444-82061-7 .
• Вонеш, Эдвард Ф.; Чинчилли, Вернон Г. (1997). «Кроссоверные эксперименты». Линейные и нелинейные модели для анализа повторяющихся измерений . Лондон: Чепмен и Холл. стр. 111–202. ISBN  978-0824782481 .