Дизайн клинических исследований

Дизайн клинических исследований
Дизайн клинического исследования является планом его проведения. Дизайн
конкретного клинического исследования зависит от целей преследуемых
исследованием. Рассмотрим три распространенных варианта дизайна:
 клиническое исследование в одной группе (single group design)
 клиническое исследование в параллельных группах (parallel group
design)
 клиническое исследование в «перекрестной модели» (crossover group
design)
Клиническое исследование в одной группе
(single group design)
При проведении исследования в одной группе все испытуемые получают
одно и то же экспериментальное лечение. Эта модель исследования
направлена на то, чтобы сравнить результаты лечения с исходным
состоянием. Таким образом, испытуемых не рандомизируют по группам
лечения.
Модель клинического исследования в
проиллюстрирована следующим образом:
одной
группе
может
быть
Скрининг -- Включение -- Исходное состояние -- Лечение -- Исходы
Модель одной группы может быть использована в I фазе исследований.
Модели исследований в одной группе обычно не используют на III фазе
клинических исследований.
Главным недостатком модели исследований в одной группе является
отсутствие группы сравнения. Эффекты экспериментального лечения не
могут быть дифференцированы от эффектов других переменных.
Клиническое исследование в параллельных группах
(parallel group design)
При проведении клинических исследований в параллельных группах
испытуемые двух или более групп получают различную терапию. Для
достижения
статистической
достоверности
(для
исключения
систематической ошибки) испытуемые распределяются по группам методом
случайного распределения (рандомизации).
Модель клинического исследования в параллельных группах может быть
проиллюстрирована следующим образом:
Скрининг -- Включение -- Подготовительный период -- Исходное состояние -Рандомизация -Лечение a -- Исходы a
Лечение b -- Исходы b
Где a, b -- различные препараты или различные дозы или плацебо
Клинические исследования в дизайне параллельных групп являются
дорогостоящими, продолжительными и требуют большого количества
испытуемых (при низкой частоте развития учитываемых событий). Однако,
клинические исследования в параллельных группах являются наиболее
объективными в определении эффективности лечения и точными в
формулировании выводов. Большинство клинических испытаний т.о.,
проводятся в дизайне параллельных групп.
Иногда исследования в параллельных группах могут использоваться в двух
вариантах -- это факториальная и неоднородная модели.
Факториальный дизайн -- это дизайн на оновании нескольких (более 2-х)
параллельных групп. Такие исследования проводятся, когда необходимо
изучить комбинацию различных препаратов (или различных доз одного
препарата).
Факториальная модель клинического
проиллюстрирована следующим образом:
исследования
может
быть
Скрининг -- Включение -- Подготовительный период -- Исходное состояние -Рандомизация -Лечение a -- Исходы a
Лечение b -- Исходы b
Лечение с -- Исходы с
Лечение в -- Исходы в
Где a, b, c, d -- различные препараты или различные дозы или плацебо
Факториальная модель полезна при оценке комбинированных лекарственных
средств.
Недостатком факториальной модели является необходимость привлечения
большого количества испытуемых и как следствие - повышение затрат на
проведение исследований.
Неоднородная (прерываемая) модель "прекращения терапии" (Withdrawal
(Discontinuation) Design)
Неоднородная модель - это вариант исследований в параллельных группах,
где все испытуемые вначале получают экспериментальное лечение, затем для
продолжения экспериментального лечения пациентов с соответствующими
реакциями рандомизируют в группы с применением технологии слепого
исследования с двойным контролем или использованием плацебо. Данную
модель обычно используют для оценки эффективности экспериментального
лечения путем прекращения приема препарата сразу после появления
реакции и регистрации рецидива или ремиссии. На рис. 5 представлена схема
неоднородной модели исследований.
Скрининг - Включение - Экспериментальное лечение - Реакция на лечение Рандомизация прореагировавших на лечение - Лечение или Плацебо
Неоднородная модель исследований особенно эффективна для оценки
лекарственных препаратов, предназначенных для терапии трудноизлечимых
заболеваний. При проведении таких исследований только небольшой
процент испытуемых демонстрирует реакции на лечение.
В период лечения идентифицируют ответные реакции, а фазу рандомизации
по неоднородной модели используют для демонстрации того, что данная
реакция является реальной, а не реакцией на плацебо. Кроме того,
неоднородные модели используют для изучения рецидивов.
Недостатками неоднородных моделей являются:
 большое количество испытуемых, которые изначально получают
лечение для выявления ответных реакций
 значительная продолжительность исследования
Подготовительный период должен длиться достаточно долго для того, чтобы
состояние пациентов стабилизировалось и более четко выявлялся эффект
лекарственного средства. Следует отметить, что процент испытуемых,
исключенных из этих исследований, может быть высоким.
Этические нормы требуют внимательного рассмотрения вопросов
применения этой модели исследований в связи с тем, что при ее
использовании может возникнуть необходимость исключить из терапии то
лекарство, которое приносит пациентам облегчение. Строгий мониторинг и
четкое определение показателей конечных точек имеют первостепенное
значение.
"Перекрестная" модель
(Crossover Design)
В отличие от планов исследований в параллельных группах, "перекрестные"
модели позволяют оценить эффекты, как изучаемых лекарственных
препаратов, так и сравнительных курсов лечения на одних и тех же
испытуемых. Испытуемых рандомизируют в группы, в которых проводят
одинаковое курсовое лечение, но с различной последовательностью. Как
правило, между курсами необходим "отмывочный" период для того, чтобы
показатели у пациентов вернулись к исходным, а также для того, чтобы
исключить нежелательное влияние остаточных явлений предшествующего
лечения на эффекты последующего. "Отмывочный" период необязателен,
если анализы индивидуальных реакций испытуемого ограничиваются их
сравнением в конце каждого курса, а период лечения длится достаточно
долго. В некоторых "перекрестных" моделях используют предварительное
"перекрещивание", это означает, что пациенты, которых исключают из
исследований на стадии лечения, могут быть переведены в группы
альтернативного лечения раньше запланированных сроков.
Скрининг - Подготовительный период - Контроль состояния - Рандомизация
- Лечение А в группе 1 и Лечение Б в группе 2 - Отмывочный периодом Лечение Б в группе 1 и Лечение А в группе 2
"Перекрестные" модели обычно используют для изучения фармакокинетики
и фармакодинамики, когда поставлена задача контроля вариабельности
внутри популяции испытуемых. Кроме того, справедливо допущение о том,
что эффекты первого курса не оказывают влияния на второй в
фармакокинетических
и
фармакодинамических
исследованиях
с
достаточным "отмывочным" периодом.
"Перекрестные" модели являются более экономичными по сравнению с
моделями параллельных групп, поскольку в этом случае требуется меньшее
количество испытуемых. Однако иногда возникают трудности в
интерпретации результатов. Эффекты одной терапии могут смешиваться с
эффектами
последующей.
Бывает
сложно
отличить
эффекты
последовательного лечения от эффектов индивидуальных курсов. При
проведении клинических испытаний "перекрестная" модель обычно требует
больше времени, чем исследования в параллельных группах, ввиду того, что
каждый пациент проходит не менее двух периодов лечения плюс
"отмывочный" период. Эта модель также требует получения большего
количества характеристик для каждого пациента.
Если клинические условия относительно постоянны в течение всего срока
исследований, то "перекрестная" модель является эффективной и надежной.
Относительно низкие требования, предъявляемые к объему выборки, делают
"перекрестные" модели полезными при ранней клинической разработке для
того, чтобы облегчить принятие решений относительно более объемных
моделей параллельных исследований. Поскольку все испытуемые получают
изучаемый лекарственный препарат, то "перекрестные" исследования также
эффективны и для оценки безопасности.