Factores que afectan la potencia en ensayos de клин de клин con efecto de tratamiento variable con el tiempo

Área de la Ciencia:

• Bioestadística
• Metodología de Ensayos Clínicos
• Epidemiología

Sus antecedentes:

• Los ensayos de клин aleatorizados por клин (SW-CRT) utilizan tradicionalmente modelos de tratamiento inmediato (IT), asumiendo efectos de tratamiento constantes.
• Esta suposición es defectuosa cuando los efectos del tratamiento cambian con el tiempo de exposición, lo que podría llevar a resultados engañosos.
• Los modelos de efectos variables en el tiempo, como el modelo de indicador de tiempo de exposición (ETI), ofrecen flexibilidad pero pueden reducir la potencia estadística.

Objetivo del estudio:

• Investigar los factores que influyen en la potencia estadística en los SW-CRT.
• Comparar la potencia entre los modelos IT tradicionales y los modelos flexibles de efectos variables en el tiempo.
• Proporcionar orientación sobre la optimización del diseño y análisis de SW-CRT para la potencia.

Principales métodos:

• Se utilizó software público de cálculo de potencia para simulaciones.
• Se caracterizó la potencia en función de la elección del estimando, el diseño del estudio y la selección del modelo de análisis.
• Se evaluaron varios diseños de SW-CRT, incluida la variante de escalera.

Principales resultados:

• El cambio de modelos IT a ETI requiere aumentos sustanciales del tamaño de la muestra (1.5-3x o más) para mantener el 90% de potencia para los efectos del tratamiento promediados en el tiempo (TATE).
• Los SW-CRT exhiben una mayor potencia para efectos a corto plazo que para efectos a largo plazo.
• La adición de puntos de tiempo tempranos o el aumento del tamaño de la muestra inicial aumenta la potencia para TATE; la adición de puntos de tiempo tardíos tiene un impacto mínimo.
• La modelización restrictiva de las tendencias temporales tiene poco efecto en la potencia de TATE, pero aumenta la potencia de los efectos del tratamiento puntual (PTE).
• Los modelos de tratamiento constante retardado pueden ofrecer ligeras ganancias de potencia sobre los modelos IT cuando existe un período de abstinencia.

Conclusiones:

• Lograr una potencia adecuada con modelos de efectos variables en el tiempo en SW-CRT requiere tamaños de muestra más grandes o modificaciones estratégicas del diseño.
• Comprender las compensaciones entre la flexibilidad del modelo y la potencia es crucial para la planificación de SW-CRT.
• Optimizar el diseño de SW-CRT considerando los puntos de tiempo tempranos y el tamaño de la muestra inicial es clave para la estimación robusta de los efectos del tratamiento variables en el tiempo.