تحليل التجارب السريرية

تُتيح التجارب السريرية العشوائية التي تُحلل وفقًا لمنهجية تحليل النية للعلاج (ITT) إجراء مقارنات عادلة بين مجموعات العلاج، لأنها تتجنب التحيز المرتبط بفقدان المشاركين غير العشوائي. ^{[ 5 ] [ 6 ]} ويتمثل المبدأ الأساسي لمنهجية ITT في تحليل المشاركين في التجارب ضمن المجموعات التي تم توزيعهم عليها عشوائيًا، بغض النظر عما إذا كانوا قد تلقوا التدخل المخصص أو التزموا به. ^{[ 5 ]} ومع ذلك، غالبًا ما يواجه الباحثون الطبيون صعوبات في قبول تحليل ITT بسبب مشكلات التجارب السريرية، مثل نقص البيانات أو عدم الالتزام بالبروتوكول . ^{[ 6 ]}

يمكن حصر هذا التحليل على المشاركين الذين يستوفون شروط البروتوكول من حيث الأهلية والالتزام بالتدخل وتقييم النتائج. يُعرف هذا التحليل بتحليل "أثناء العلاج" أو "وفقًا للبروتوكول". يُمثل تحليل البروتوكول "أفضل سيناريو" للكشف عن تأثير الدواء قيد الدراسة. مع ذلك، فإن حصر التحليل على فئة مُختارة من المرضى لا يُظهر جميع آثار الدواء الجديد. علاوة على ذلك، قد يتأثر الالتزام بالعلاج بعوامل أخرى تؤثر على النتائج. وبناءً على ذلك، فإن تأثيرات تحليل البروتوكول عُرضة للتحيز، بينما لا يُعرض تقدير نية العلاج لهذا التحيز. ^{[ 7 ]}

إحدى طرق معالجة البيانات المفقودة هي ببساطة استكمال القيم المفقودة، أو ملؤها، بناءً على البيانات الموجودة. ومن الطرق القياسية للقيام بذلك طريقة نقل آخر قيمة مُشاهدة (LOCF).

تتيح طريقة LOCF تحليل البيانات. مع ذلك، تُظهر الأبحاث الحديثة أن هذه الطريقة تُعطي تقديرًا متحيزًا لتأثير العلاج، وتُقلل من تقدير تباين النتيجة المُقدَّرة. ^{[ 8 ] [ 9 ]} على سبيل المثال، لنفترض وجود 8 تقييمات أسبوعية بعد الملاحظة الأساسية. إذا انسحب مريض من الدراسة بعد الأسبوع الثالث، فسيتم "نقل" هذه القيمة، ويُفترض أنها درجته في نقاط البيانات الخمس المفقودة. ويفترض هذا أن المرضى يتحسنون تدريجيًا من بداية الدراسة حتى نهايتها، لذا فإن نقل قيمة وسيطة يُعد تقديرًا متحفظًا لمدى تحسن حالة الشخص لو استمر في الدراسة. وتتمثل مزايا طريقة LOCF فيما يلي:

• يقلل ذلك من عدد الأشخاص الذين يتم استبعادهم من التحليل، و
• يسمح ذلك للتحليل بدراسة الاتجاهات بمرور الوقت، بدلاً من التركيز ببساطة على النتيجة النهائية.

ومع ذلك، أوصت الأكاديمية الوطنية للعلوم ، في تقرير استشاري إلى إدارة الغذاء والدواء بشأن البيانات المفقودة في التجارب السريرية، بعدم استخدام أساليب مثل LOCF بشكل غير نقدي، مشيرة إلى أنه "لا ينبغي استخدام أساليب الإسناد الفردي مثل آخر ملاحظة تم نقلها وملاحظة الأساس التي تم نقلها كنهج أساسي لمعالجة البيانات المفقودة إلا إذا كانت الافتراضات التي تقوم عليها مبررة علميًا." ^{[ 10 ]}

أوصت اللجنة الاستشارية التابعة للأكاديمية الوطنية للعلوم، بدلاً من ذلك، بأساليب توفر معدلات خطأ من النوع الأول صحيحة في ظل افتراضات محددة بوضوح، مع مراعاة حالة البيانات المفقودة، واستخدام أساليب الإسناد المتعدد بناءً على جميع البيانات المتاحة في النموذج. كما أوصت اللجنة باستخدام أساليب بوتستراب ومعادلات التقدير المعممة على نطاق أوسع كلما أمكن تبرير الافتراضات التي تقوم عليها، مثل افتراض "البيانات المفقودة عشوائيًا" في أساليب معادلات التقدير المعممة . ونصحت بجمع بيانات إضافية يُعتقد أنها مرتبطة بالانسحاب من الدراسة لتوفير نماذج أكثر قوة وموثوقية، وجمع معلومات حول سبب الانسحاب؛ وإذا أمكن، متابعة المنسحبين والحصول على بيانات نتائج الفعالية. وأخيرًا، أوصت اللجنة بإجراء تحليلات حساسية كجزء من تقارير التجارب السريرية لتقييم حساسية النتائج للافتراضات المتعلقة بآلية البيانات المفقودة. ^{[ 10 ]}

على الرغم من أن الأساليب التي أوصى بها تقرير الأكاديمية الوطنية للعلوم أحدث تطويرًا وأكثر موثوقية ، وتعمل في ظل ظروف أوسع نطاقًا من أساليب الإسناد الفردي مثل LOCF، إلا أنه لا توجد طريقة معروفة للتعامل مع البيانات المفقودة صالحة في جميع الظروف. وكما أشارت إرشادات المؤتمر الدولي للتنسيق E9 لعام 1998 بشأن المبادئ الإحصائية للتجارب السريرية، "للأسف، لا يمكن التوصية بأي أساليب قابلة للتطبيق عالميًا للتعامل مع القيم المفقودة". ^{[ 11 ]} يجب أن يختار الخبراء الإحصائيون والطبيون الطريقة الأنسب لظروف التجربة المحددة من بين التقنيات المتاحة غير الكاملة، وذلك بناءً على أهداف التجربة ونقاط النهاية والأساليب الإحصائية وسياقها.