Dubbelblinde gerandomiseerde studie

De dubbelblind, gerandomiseerd, gerandomiseerde of hasardisée voor Quebecers, is een dubbel-blind experimentele aanpak gebruikt in de medische en farmaceutische research. Het wordt vooral gebruikt bij de ontwikkeling van nieuwe geneesmiddelen en de effectiviteit van een te evalueren, behandeld. De rol van een dergelijk protocol betrekkelijk omslachtig te voeren, is de invloed Beter of meetgrootheden dat kennis van informatie zou kunnen hebben op de patiënt en de onderzoeker verminderen. Dit is de basis van evidence-based medicine.

Geschiedenis

Het gebruik van de statistieken aan te tonen de effectiviteit van een behandeling dateert uit de negentiende eeuw: Pierre Charles Alexandre Louis natuurkundige toonde aan dat de behandeling van een longontsteking door bloedzuigers was niet gunstig, maar schadelijk.

De eerste studies naar "single-blind", het negeren van de patiënt indien de werkelijke behandeling of placebo ontvangt, verschijnen aan het einde van de negentiende eeuw tot misleiding van dierlijke magnetisme ontwikkeld door Franz Mesmer en andere technieken tonen "magnetische". Armand Trousseau bedenkt de eerste placebo-pillen gemaakt op basis broodkruimels en dus toont de gelijkwaardigheid in effectiviteit met homeopathische geneesmiddelen.

Beschrijving: Voorbeeld van het medisch onderzoek

Een van de problemen van het medisch onderzoek is dat we geen parameter kan variëren terwijl de andere constant: Life bestaat uit een balans en variatie van een parameter van invloed op anderen. Een ander probleem is dat mensen reageren zeer verschillend, en dat de reactie van een persoon varieert afhankelijk van wanneer het onderzoek plaatsvond; sommigen spontaan herstellen van ziekte of anderen reageren minder goed op medicijnen, en ook het feit na haar behandeling soms positieve of negatieve effecten zelfs als de behandeling zelf niet effectief. Het idee is om de invloed van de subjectiviteit van stakeholders verminderen.

Aangezien het onmogelijk is om zich te ontdoen van menselijke diversiteit moet rekening worden gehouden bij het onderzoek. Daarom vormt twee groepen patiënten, die een behandeling met de werkzame stof, de andere placebogroep. De divisie actief / placebo wordt willekeurig gedaan en noch de persoon die de behandeling, noch de degene die niet weten of het werkzame bestanddeel. De opheffing van de sluier wordt gemaakt na de statistische behandeling.

Wij kunnen zeggen dat slechts één behandeling heeft tot gevolg dat indien een statistisch significant verschil waargenomen tussen de twee groepen, dat wil zeggen dat de kans dat het verschil waargenomen tussen de twee behandelingen is uitsluitend te wijten aan kans is minder dan een bepaalde drempel. In de geneeskunde wordt deze drempel vaak vastgesteld op 5%.

Statistische behandeling

Geen behandeling 100% effectief. Natuurlijke genezing is niet systematisch. We moeten dus een voldoende groot aantal gevallen om uit te sluiten van een statistische vertekening.

Binaire geval

Laten we eens een zaak "binary": de persoon niet te genezen of te genezen. Dus we hebben twee groepen, de "m" groep die het geneesmiddel en de "p" groep die een placebo kregen.

Identieke afmetingen groepen

Veronderstellen dat elke groep bestaat uit n mensen.

In de 'm' groep, het aantal mensen genezen is Om. In de 'p' groep, het aantal mensen genezen is Op De respectieve genezen tarieven pm en zijn daarom pp .:

Het resultaat tabel:

Een chi-kwadraat test van onafhankelijkheid wordt gebruikt Pearson's chi-kwadraat test of een Pearson: er zijn twee hypotheses

  • de hypothese zogenaamde "zero" H0: het geneesmiddel geen effect, de hardingssnelheid is hetzelfde in beide groepen, de afwijking het gevolg van statistische fluctuaties;
  • de hypothese genaamd "alternatieve", H1: het middel effectief is, de genezing tarief is hoger in de 'm' groep in vergelijking met de groep "p".

Volgens de nulhypothese, kunnen we de twee groepen samen te voegen. Er is dus een groep van 2 x n personen en verschillende behandelingen gelijk Om + Op. De hardingssnelheid p0 de nulhypothese

Dus H0, moet het aantal genezingen in de 'm' groep in de groep "P" E is:

Daarom zijn er de volgende tabel moet zijn.

De chi-kwadraat is de som voor alle cellen van de tabel van de gekwadrateerde verschillen tussen de theoretische waarde en de waargenomen waarde gedeeld door de theoretische waarde:

in dit geval

Men moet deze waarde vergelijken met de getabelleerde waarde, gezien de kans op fouten, gewoonlijk 5%, en het aantal vrijheidsgraden, die het product

of 1 graad van vrijheid hier. Het is gelegen in het geval van een bilaterale test, dat wil zeggen dat we willen alleen weten of de waarden zijn anders of niet, zonder afbreuk te doen aan het gevoel van verschil.

Dus om een ​​foutkans van 5%:

  • als chi-kwadraat ≤ 3,84, H0 wordt geaccepteerd, wordt geschat dat het medicijn heeft geen specifieke werking;
  • als chi-kwadraat & gt; 3,84, H0 wordt verworpen, wordt geschat dat het geneesmiddel een specifiek effect.

Groepen van verschillende grootten

We hebben nu een groep "m" grootte nm met Om genezing, en een groep "p" met grootte np Op kuren. De tabel van waarden waargenomen zijn:

Was

In H0, moet het aantal genezingen in de "m" groep Em en het aantal genezingen in de groep "P" moet Ep:

Daarom zijn er de volgende tabel moet zijn.

De chi-kwadraat is:

of

Het vergelijkt deze waarde op dezelfde tabel waarde te valideren of ongeldig de nulhypothese.

Verplicht onderwerpen

Volgens de klassieke regel het theoretische aantal Ei moet groter zijn dan of gelijk aan 5. Dit betekent dat ten minste twintig mensen, omdat we vier klassen. Het langer daadwerkelijk aangezien de frequenties zelden gelijk aan 0,5.

Als p de waarschijnlijkheid van het evenement van belang en n de grootte van de onderzoekspopulatie, terwijl wordt geschat dat men moet beschikken over:

zoals de frequentie van de complementaire event of

Gecodeerde parameter

In sommige gevallen heeft het onderzoek geen patiënten in groepen genezen / niet genezen classificeren, maar meet een kwantificeerbare parameter, bijvoorbeeld de duur van de ziekte, de snelheid van een bepaalde stof, de waarde van deze fysiologische parameter. Deze kwantificering en digitalisering van de ziekte is soms moeilijk te doen, zoals bij pijn, depressie.

In dit geval wordt de parameter patiënt geëvalueerd door de patiënt. Dit resulteert in twee sets waarden, één voor de "m" en één voor de groep "p". Deze set van waarden wordt meestal samengevat door twee waarden, Ei gemiddelde en de standaarddeviatie σi:

  • Gemiddeld vertegenwoordigt de trend van de groep i;
  • de standaard deviatie is de spreiding van waarden.

De eerste vraag is de wet die de waarden volgen in een groep. De meeste van de tijd, wordt geschat dat zij volgen een normale verdeling, maar we moeten denken aan de controle.

Dit bepaalt de betrouwbaarheidsintervallen voor elke groep waarden waartussen wij vastgesteld "meeste" patiënten, bijvoorbeeld 95% van de patiënten, of 99% van de patiënten. Α het deel van de patiënten opgenomen in het betrouwbaarheidsinterval heet "betrouwbaarheid". Dit wordt gedaan met behulp van de Student: betrouwbaarheidsinterval is van de vorm

tγ waar is de kwantiel van de distributie Student voor

  • of -1 vrijheidsgraden, noch is het aantal I;
  • γ heeft betrekking op het betrouwbaarheidsniveau α met de volgende formule:
    = Γ / 2.

Daarvoor kan beide groepen onderscheiden vereist dat de verwachtingen Em en Ep ver genoeg uit elkaar niet opgenomen in het betrouwbaarheidsinterval van de andere groep.

Relevantie-test

Alpha: risico van vals-negatieve

beta risico: Test kracht

Andere toepassingsgebieden

De dubbel-blind geldt ook wanneer men wil de effectiviteit van een nieuwe behandeling vergeleken met een ander, die toen "standaardbehandeling" testen: het is of de nieuwe behandeling voorgesteld is significant effectiever dan de oude.

De dubbelblinde test wordt ook veel gebruikt buiten de medische wereld, omdat we willen dat een studie van zichzelf bevrijden door middel van bewuste of onbewuste perceptie van de proefpersoon. Dit is vooral het geval in vergelijkende studies in de marketing of organoleptische onderzoeken.

Toezicht

In het kader van het biomedisch onderzoek, kan dubbelblinde studie leiden tot moeilijkheden bij het opsporen van onder behandeling effectiviteit getoetst aan de vergelijker of een hogere frequentie van bijwerkingen. In klinische studies, waar de bewaking blijkt kritisch, kan worden besloten om een ​​Surveillance en Monitoring Committee, onafhankelijk van de promotor, waarin gegevens onderzoekt op tussentijdse analyses vast te stellen.