在药物使用研究中的中断时间序列研究中设计和统计分析报告:一个横截面调查
Yuanjin Zhang1,2,3,4, Yan Ren1,2,3,4, Yunxiang Huang1,2,3,4
1Chinese Evidence-Based Medicine Center, West China Hospital, Sichuan University, 37 Guo Xue Xiang, Chengdu, 610041, Sichuan, China.
药物使用研究中断时间序列 (ITS) 的设计质量很差. 提供了改进ITS设计,统计分析和报告的建议,以获得更可靠的公共卫生和临床实践评估.
科学领域:
- 药监和药物利用研究 药监和药物利用研究
- 流行病学研究设计
- 医疗保健服务研究 医疗服务研究
背景情况:
- 间断时间序列 (ITS) 设计对于评估公共卫生和临床环境中的大规模干预至关重要.
- 错误地应用ITS设计可能会导致有偏见的发现,从而损害干预评估的有效性.
- 药物利用研究经常采用ITS设计,需要对其方法论的严谨性进行彻底评估.
研究的目的:
- 批判性地评估使用ITS进行药物使用研究的研究的设计和统计分析特征.
- 确定在该领域的ITS应用中常见的方法缺陷和改进领域.
- 提供基于证据的建议,以提高有关药物使用的ITS研究的质量.
主要方法:
- 在PubMed上进行了系统的文献搜索,以查找2021年1月至2021年12月期间使用ITS设计发表的药物利用研究.
- 使用结构化问卷来提取有关研究设计,统计分析和报告实践的详细信息.
- 通过ITS设计研究药物使用的153篇原始文章被纳入分析.
主要成果:
- 很大一部分研究对ITS设计 (28.1%) 和模型结构 (13.7%) 缺乏明确的理由.
- 考虑自相关性,非静止性和季节性是不常见的,只有14项研究涉及这三项.
- 方法问题普遍存在,包括错误解释水平变化 (15项研究),不充分处理时间变化的特征 (24项研究),以及对层次数据的分析不足 (23/97研究).
结论:
- 药物使用ITS研究的设计和统计分析的整体质量目前不令人满意.
- 需要关注的关键领域包括时间参数化解释,处理时间变化的参与者特征和层次数据分析.
- 提出了具体建议,以改进该领域未来ITS研究的设计,分析和报告.
更多相关视频
06:55Inverse Probability of Treatment Weighting Propensity Score using the Military Health System Data Repository and National Death Index
Published on: January 8, 2020
06:05The Participant-Reported Implementation Update and Score PRIUS: A Novel Method for Capturing Implementation-Related Data Over Time
Published on: February 19, 2021
相关概念视频
Introduction To Survival Analysis
The primary goal of survival analysis is to estimate survival time—the time...
Comparing the Survival Analysis of Two or More Groups
Analysis of Population Pharmacokinetic Data
Model-Independent Approaches for Pharmacokinetic Data: Noncompartmental Analysis
One important characteristic of noncompartmental analyses is that drug exposure increases proportionally with increasing doses. This...
Statistical Methods for Analyzing Epidemiological Data
Analysis Methods of Pharmacokinetic Data: Model and Model-Independent Approaches
The model approach uses mathematical models to describe changes in drug concentration over time. Pharmacokinetic models help characterize drug behavior in patients, predict drug concentration in the body fluids, calculate optimum dosage regimens, and evaluate the risk of toxicity. However, ensuring that the model fits the experimental data accurately...
