Журнал клинических испытаний
Открытый доступ

Абстрактный

Интересы байесовского подхода к анализу и обобщению данных о нежелательных явлениях, зарегистрированных в рандомизированных клинических испытаниях фазы III

Луи Жакоб, Марион Касерес, Морган Жиль, Леа Пулмарч и Сильви Шевре

Цели: Анализ нежелательных явлений (НЯ) является важным аспектом оценки новых методов лечения. Данные о НЯ часто сообщаются с помощью индивидуальных показателей частоты, игнорируя потенциальные источники гетерогенности, обусловленные либо курсом лечения, либо отдельными лицами. Мы стремились проиллюстрировать, как байесовское моделирование может обеспечить получение надежной информации, используя данные рандомизированного клинического исследования, оценивающего химиотерапию против острого промиелоцитарного лейкоза (исследование APL2006). Методы: В 2015 году мы впервые провели поиск медицинской литературы, чтобы проиллюстрировать необходимость улучшения отчетности о НЯ. Затем мы использовали данные исследования APL2006 для применения байесовских иерархических моделей к количеству НЯ. Результаты: Было обнаружено, что только пять из 10 предполагаемых журналов опубликовали результаты РКИ за период исследования. Средний размер выборки исследования составил 523, в диапазоне от 50 до 20 870, при этом результаты эффективности в основном были положительными (в 61%). Хотя 39 (89%) статей кратко сообщают информацию о НЯ в аннотации, анализ данных НЯ был плохо представлен или даже не был выполнен. В исследовании APL2006 522 (97%) из 538 пациентов получили в общей сложности 4203 курса химиотерапии . Всего было зарегистрировано 3584 НЯ на 2242 (53,3%) курсах у 520 (99,6%) пациентов, то есть у всех, кроме 2 пациентов из группы A. Таким образом, частота пациентов, испытывающих НЯ, была малоинформативной, в то время как средние показатели НЯ на пациента были предпочтительными. Помимо группы рандомизации, различные воздействия, суммированные по количеству проведенных курсов и типу курса химиотерапии, оказались потенциальными источниками изменчивости. Байесовский анализ этих показателей НЯ с использованием моделей Пуассона-Гамма с неинформативными априорными данными позволил отобразить неоднородность в показателе НЯ в разных группах. Заключение: Мы продемонстрировали интерес к байесовскому моделированию для получения информации о распределении нежелательных явлений в рандомизированном клиническом исследовании. Регистрационный номер исследования и регистр исследования: APL2006, NCT00378365.