Wirksamkeit von gemeinschaftsbasiertem Fußball bei Prostatakrebs (FC-PC)

PLAN FÜR DIE STATISTISCHEN ANALYSEN

Dieser Plan wurde erstellt und wird vorgelegt, bevor Folgemaßnahmen durchgeführt werden. Der Plan beschreibt die Analysen der FC-PC-Studie; eventuelle Abweichungen werden in der endgültigen Veröffentlichung dargelegt und diskutiert.

Die primäre statistische Analyse zielt auf die Wirkung auf die Prostatakrebs (PCa)-spezifische Lebensqualität (QoL) einer Behandlungsstrategie ab, die Männern mit Prostatakrebs gemeinschaftsbasierten Fußball anbietet. Insbesondere werden die Patienten in der Behandlungsgruppe analysiert, der sie nach dem Intention-to-treat-Prinzip (ITT) randomisiert zugewiesen wurden. Die geeignete Methode zur Behandlung dieses Effekts hängt von den Annahmen über fehlende Daten (Drop-outs) ab. Unsere Hauptanalyse ist unter der Annahme des Fehlens zufällig gültig, aber wir werden auch Sensitivitätsanalysen präsentieren, die robust gegenüber nicht zu ignorierenden Mustern bei Patienten mit unvollständigen Daten sind.

Per-Protocol-Analysen werden durchgeführt, um die De-jure-Wirkung der Behandlung für konforme Patienten abzuschätzen. Die „Per-Protocol“-Population wird als die Studienteilnehmer aus der Interventionsgruppe definiert, die in den ersten 12 Wochen mindestens 12 Mal und in der Interventionsperiode von 6 Monaten mindestens 24 Mal an der Fußballintervention teilgenommen haben.

Signifikanztests werden zweiseitig mit einem maximalen Fehlerrisiko 1. Art von 5 % durchgeführt. Um das Problem multipler Vergleiche für Sekundäranalysen anzugehen, wenn mehrere Ergebnisse getestet oder mehrere Verträge aus demselben statistischen Modell extrahiert werden, werden die p-Werte unter Verwendung der Bonferrroni-Step-down-Methode von Holm (Holm 1979) oder geeigneter moderner Alternativen angepasst.

Studienprofil Ein CONSORT-Diagramm zeigt den Studienteilnehmerfluss. Die Anzahl der gescreenten Patienten, die die Einschlusskriterien erfüllen, und die in die Analysen eingeschlossenen Studienteilnehmer werden zusammen mit den Gründen für den Ausschluss von Studienteilnehmern angegeben.

Primäres Ergebnis Der kontinuierliche Ergebniswert von FACT-P wird anhand der offiziellen Bewertungsrichtlinie berechnet. Wie in der Bewertungsrichtlinie beschrieben, werden fehlende Items anteilig berechnet, indem die Summe der Subskala mit der Anzahl der Items in der Subskala multipliziert und dann durch die Anzahl der beantworteten Items dividiert wird. Dies erfolgt nur, wenn mehr als 50 % der Items in den Subskalen und 80 % im Gesamtfragebogen beantwortet werden. Die Änderungspunktzahl des Gesamt-FACT-P nach 12 Wochen wird berechnet, indem die Gesamtpunktzahl nach 12 Wochen von der Ausgangspunktzahl des jeweiligen Studienteilnehmers abgezogen wird. Es wird eine Kovarianzanalyse verwendet (Vickers und Altman 2001), Gruppe und ADT-Status werden als Faktoren festgelegt, die Antwort wird eine Änderung in FACT-P sein und Kovariaten sind Alter und Ausgangswert. Die Ergebnisse werden als Differenzen der kleinsten Quadrate (LSMEANS) zwischen den beiden Gruppen mit 95 % Konfidenzintervallen und p-Werten dargestellt.

Sekundäre Ergebnisse einschließlich Sicherheitsergebnisse Änderungen von LBM, BMC, BMD und Gesamtkörperfettmasse vom Ausgangswert bis 6 Monate werden auf die gleiche Weise wie das primäre Ergebnis analysiert.

QoL, funktionelles Wohlbefinden und körperliche Aktivität (basierend auf MET-Werten aus dem IPAQ-Fragebogen), gemessen zu Studienbeginn, 12 Wochen und 6 Monaten, werden unter Verwendung eines gemischten Modells für wiederholte Messungen analysiert. Änderungen vom Ausgangswert auf 12 Wochen oder 6 Monate werden als Reaktion behandelt, das Modell enthält feste Auswirkungen von Faktoren: Gruppe, ADT, Probenahmezeit und deren Wechselwirkungen, und die Analyse wird an Alter und Ausgangswert angepasst. Die Korrelation zwischen Messungen an demselben Patienten wird unter Verwendung eines Zufallseffekts des Patienten modelliert.

Die Sicherheitsergebnisse werden für jede Gruppe aufgelistet, und die Anzahl der Brüche und Stürze, die zu einer ärztlichen Untersuchung führten, wird gruppenübergreifend unter Verwendung des exakten Fisher-Tests verglichen.

Es ist geplant, Untergruppenanalysen für die mit Androgendeprivationstherapie behandelten Patienten zu berichten, daher werden Ergebnisse sowohl für den Gesamtbehandlungseffekt als auch für Untergruppen angegeben, die durch Schichtung des Niveaus gemäß der Androgendeprivationstherapie erhalten werden. Um die Glaubwürdigkeit unserer Subgruppenanalysen zu überprüfen, wenden wir die von Sun und Kollegen (Sun et al. 2012) vorgeschlagenen Kriterien an, d. h. die Subgruppenvariable ist ein Basismerkmal, ein Stratifizierungsfaktor, wird a priori festgelegt und umfasst nur eine kleine Anzahl von Analysen.

Überblick über Abbildungen und Tabellen Die erste Abbildung in der Hauptveröffentlichung wird ein CONSORT-Flussdiagramm sein. Die zweite Abbildung veranschaulicht die Veränderungen der primären und sekundären Ergebnisse, mit Ausnahme der Sicherheitsergebnisse, nach 12 Wochen und 6 Monaten, je nach Behandlungsgruppe.

Eine dritte Abbildung zeigt Durchschnittskurven für das primäre Ergebnis für Patienten in verschiedenen Gruppen gemäß dem Muster fehlender Daten. Insbesondere werden Mittelwertkurven für Vervollständiger und Patienten mit fehlenden Daten zu einem oder mehreren Erhebungszeitpunkten getrennt dargestellt. Die Abbildung wird verwendet, um die Art der Sensitivitätsanalysen zu leiten, die durchgeführt werden, um die Ergebnisse für ein möglicherweise abweichendes Muster für Patienten mit unvollständigen Beobachtungen anzupassen.

Die Tabellen sind in der folgenden Reihenfolge; erstens eine Tabelle mit den Merkmalen der Versuchspersonen, zweitens eine Tabelle mit Änderungen der primären und sekundären Ergebnisse sowohl nach 12 Wochen als auch nach 6 Monaten. Drittens werden Sicherheitsergebnisse nach Gruppe und Typ präsentiert.