Planurile secvențiale de grup (Group sequential designs (GSD)) reprezintă o clasă de planuri adaptive pentru studiile clinice. În cadrul unui GSD, dimensiunea eșantionului nu este stabilită în avans; în schimb, se efectuează analize intermediare planificate în prealabil pentru a permite oprirea timpurie pentru eficacitate sau inutilitate. Acest lucru se realizează prin definirea limitelor de oprire care controlează rata de eroare în funcție de familie. gsdesign calculează limitele de oprire și dimensiunile eșantioanelor pentru analizele intermediare cu teste de medii, proporții, funcții de supraviețuire și chiar metode definite de utilizator.

-> Suita gs ->Să vedem cum funcționează

Suita gs

Suita gs oferă două comenzi: gsbounds și gsdesign.

Comanda gsbounds calculează limitele de eficacitate și futilitate pe baza numărului de analize, numit și look, a erorii de tip I globale dorite și a puterii dorite.

Puteți selecta din șapte metode de calcul al limitelor:

• Clasică O’Brien-Fleming
• Clasic Pocock
• Classical Wang–Tsiatis
• Eroare de cheltuire Pocock stil
• Eroare de cheltuieli în stilul O’Brien-Fleming
• Eroare de cheltuieli Kim-DeMets
• Eroare-depășire Hwang-Shih-de Cani

Pentru a calcula, de exemplu, limitele de eficacitate și futilitate O’Brien-Fleming pentru un studiu cu 5 priviri, o putere de 0,9 și o eroare de tip I de 0,05, tipul

. gsbounds, efficacy(obfleming) futility(obfleming) nlooks(5)
  power(0.9) alpha(0.05)

Doriți să vizualizați aceste limite? Adăugați opțiunea graphbounds la comanda de mai sus.

Comanda gsdesign calculează limitele de eficacitate și inutilitate și furnizează dimensiunile eșantioanelor la fiecare aspect pentru o varietate de teste. gsdesign este specificat cu una dintre subcomenzile enumerate mai jos, în funcție de tipul de test care urmează să fie efectuat pentru studiu.

Să vedem cum funcționează

Să presupunem că suntem interesați să proiectăm un studiu secvențial de grup pentru un nou vaccin pediatric COVID-19 (tratamentul nostru experimental), pe care îl vom compara cu vaccinul de primă generație (tratamentul nostru de control). Vom măsura logaritmul titlurilor de anticorpi neutralizanți ale participanților și vom compara logaritmul mediu din grupul experimental cu cel din grupul de control. Putem utiliza gsdesign twomeans pentru a calcula limitele de oprire și dimensiunile eșantioanelor necesare pentru un astfel de studiu.

Să spunem că anticipăm un log-titer mediu de 5,5 cu o abatere standard cunoscută de 2 în grupul de control și un log-titer mediu de 6,5 cu o abatere standard cunoscută de 3 în grupul experimental. Vom calcula dimensiunile eșantioanelor pentru un test unilateral la un nivel de 2,5 % cu o putere de 90 % și vom aloca de două ori mai mulți participanți la brațul experimental decât la brațul de control.

Calculăm dimensiunile eșantioanelor pentru cinci analize (patru analize intermediare și o analiză finală), programate să aibă loc cu 50%, 65%, 80%, 90% și 100% din date. Calculăm limitele de eficacitate și de futilitate fără obligații folosind aproximarea de tip „error-spending” a limitelor clasice O’Brien-Fleming.

Dacă acest studiu continuă până la analiza finală, vor fi necesari 305 participanți. Cu toate acestea, dimensiunea preconizată a eșantionului este mai mică – 179 dacă ipoteza nulă este adevărată și 213 dacă ipoteza alternativă este adevărată. Un proiect de studiu fix echivalent, care nu are opțiunea de a se opri mai devreme, ar necesita 269 de participanți.

Tabelul din partea de jos a rezultatului prezintă limitele de oprire atât ca valori z critice, cât și ca valori p, precum și dimensiunea eșantionului necesar la fiecare analiză. Prima analiză are loc după ce sunt colectate date de la 51 de participanți în brațul de control și 102 participanți în brațul experimental. Dacă statistica z este mai mare sau egală cu 2,96, atunci H0 este respinsă și studiul este oprit. Dacă statistica z este mai mică de 0,38, atunci H0 poate fi acceptată, iar studiul poate fi oprit pentru inutilitate. Cu toate acestea, deoarece limita de inutilitate nu este obligatorie, chiar dacă statistica z este mai mică de 0,38, studiul poate continua fără a depăși eroarea de tip I de tip familial. În cazul în care statistica z la prima privire este cuprinsă între 0,38 ș i 2,96, studiul trebuie să continue să colecteze date până la a doua privire.

Procedura de testare la a doua, a treia și a patra examinare este asemănătoare cu cea de la prima examinare; diferența constă în faptul că limitele de eficacitate și inutilitate se apropie progresiv. La cea de-a cincea și ultima examinare, care are loc după ce au fost colectate date de la 102 participanți din brațul de control și 203 participanți din brațul experimental, valoarea critică a eficacității este egală cu valoarea critică a futilității și nu mai există nicio opțiune de continuare. Dacă statistica z la ultima privire este mai mare sau egală cu 2,08, atunci H0 este respinsă; în caz contrar, H0 este acceptată.

Graficul produs atunci când este specificată opțiunea graphbounds permite vizualizarea cu ușurință a limitelor de oprire și a acțiunilor necesare care trebuie întreprinse la fiecare privire.

Atunci când o statistică z se încadrează în regiunea de respingere albastră, studiul este oprit pentru eficacitate. Atunci când statistica z se încadrează în regiunea roșie de acceptare, studiul poate fi oprit pentru inutilitate. Dacă statistica z se încadrează în regiunea verde de continuare, studiul continuă la următoarea privire.