Vergleich von drei Botulinum-Neuromodulatoren zur Behandlung von Gesichtssynkinese

Qualitätskontrolle:

Die Daten werden in eine Tabelle eingegeben, da sie genau aus der elektronischen Krankenakte extrahiert werden. Bei der Überprüfung der Befunde werden die Daten erneut mit der Krankenakte abgeglichen, um deren Richtigkeit zu gewährleisten. Botulinumtoxin-Typen werden auch mit gescannten Kopien des Botulinumtoxin-Injektionsbogens verifiziert, der zum Zeitpunkt der Behandlung ausgefüllt und in die Krankenakte eingescannt wird.

Datenwörterbuch:

Nicht notwendig, da begrenzt neue Terminologie verwendet wird und alle innerhalb der Forschungsgruppe verstanden werden. Zusätzliche Terminologie wird für die Studienteilnehmer klar beschrieben und im Manuskript beschrieben, das die Ergebnisse der Studie berichtet.

Rekrutierung:

Patienten mit Gesichtssynkinese, die geeignete Kandidaten für eine Chemodenervationstherapie mit Botulinumtoxin waren, wurde die freiwillige Teilnahme an dieser Studie angeboten. Patienten, die nach mindestens 12 Wochen seit ihrer vorherigen Behandlung zu ihrem Ausgangs-SAQ-Score zurückgekehrt waren, durften sich für weitere Behandlungen wieder in die Studie einschreiben.

Datensammlung:

1, 2 und 4 Wochen nach der Behandlung wurde den Patienten erneut das SAQ verabreicht. SAQ-Scores wurden für jeden Follow-up-Zeitpunkt berechnet. Der durchschnittliche SAQ-Score in jeder Behandlungsgruppe (OnabotulinumtoxinA, AbobotulinumtoxinA und IncobotulinumtoxinA) wurde für jede Woche berechnet, ebenso wie die durchschnittliche Verbesserung der SAQ-Scores.

Datenmanagement:

Die Daten wurden zunächst in der sicheren, passwortgeschützten elektronischen Patientenakte erfasst und gespeichert. Die Daten wurden dann aus der elektronischen Krankenakte in eine sichere Excel-Tabelle extrahiert, die auf einem passwortgeschützten Computer gespeichert ist. Nur der Hauptforscher und die an der Datenanalyse und -interpretation beteiligten Forscher erhielten Zugang zu diesen Daten. Namen und identifizierbare Informationen wurden aus dieser Tabelle ausgeschlossen, sodass die Informationen nicht mit bestimmten Patienten in Verbindung gebracht werden konnten.

Datenanalyse:

Die Daten wurden analysiert, indem die Daten zunächst in Excel innerhalb der ursprünglichen Tabellenkalkulation organisiert wurden, die zum Aufzeichnen der Daten verwendet wurde, und diese Daten dann in Prism 6 für Windows (GraphPad-Software) exportiert wurden. Unter Verwendung von Prism 6 wurden die Merkmale der Daten bewertet und statistische Berechnungen durchgeführt, um die Signifikanz von Vergleichen zwischen Gruppen zu bestimmen. Details dieser statistischen Tests werden unten beschrieben.

Meldung unerwünschter Ereignisse:

Unerwünschte Ereignisse wurden bei jedem Folgebesuch in der elektronischen Krankenakte aufgezeichnet. Diese wurden dann auch in der Datentabelle vermerkt, um alle Ereignisse zu verfolgen, die während des Studienzeitraums aufgetreten sind. Geringfügige Nebenwirkungen, die während der Studie berichtet wurden, waren Rötungen, Blutergüsse, Schwellungen und Völlegefühl an den Injektionsstellen, die nicht als signifikant empfunden oder als qualitativ unterschiedlich zwischen den Produkten festgestellt wurden. Im Verlauf der Studie wurden keine größeren Nebenwirkungen der Behandlung berichtet.

Änderungsmanagement:

Im Verlauf der Studie gab es keine signifikanten Änderungen des Studienprotokolls.

Erhebung der Stichprobengröße zur Angabe der Anzahl der Teilnehmer oder Teilnehmerjahre, die zum Nachweis eines Effekts erforderlich sind:

https://www.dssresearch.com/knowledgecenter/toolkitcalculators/statisticalpowercalculators.aspx Bei einem Alpha-Niveau von 0,05, einer geschätzten Standardabweichung von 10, einem geschätzten Durchschnitt von SAQ 44 und einem Vergleichs-/Testwert von SAQ 55 wurde eine Stichprobengröße von ungefähr 400 berechnet. Wir konnten diese Stichprobengröße nach fast 3 Jahren der Registrierung von Juli 2012 bis März 2015 nicht erhalten. Obwohl wir diese geschätzte Stichprobengröße nicht erreichten, identifizierten wir einen statistisch signifikanten Befund auf Alpha-Niveau von 0,05 und mit einer Standardabweichung von ungefähr 10–15 pro Gruppe.

Planen Sie fehlende Daten ein, um Situationen anzugehen, in denen Variablen als fehlend, nicht verfügbar, „nicht gemeldet“, nicht interpretierbar gemeldet oder aufgrund von Dateninkonsistenzen oder Ergebnissen außerhalb des Bereichs als fehlend betrachtet werden:

Patienten ohne Follow-up zu den Zeitpunkten 1, 2 und 4 Wochen nach der Behandlung wurden ausgeschlossen, und daher wurden keine fehlenden Daten für die SAQ-Werte erwartet. Der Plan für alle fehlenden Daten in der Studie bestand darin, den Datenpunkt als fehlend zu belassen, ohne zu versuchen, den Wert zu imputieren oder das Fehlen anderweitig zu korrigieren.

Statistischer Analyseplan, der die Analyseprinzipien und statistischen Techniken beschreibt, die anzuwenden sind, um die primären und sekundären Ziele zu erreichen, wie im Studienprotokoll oder -plan angegeben:

Der durchschnittliche SAQ-Score in jeder Behandlungsgruppe (OnabotulinumtoxinA, AbobotulinumtoxinA und IncobotulinumtoxinA) wurde für jede Woche berechnet, ebenso wie die durchschnittliche Verbesserung der SAQ-Scores. Niedrigere SAQ-Scores repräsentierten eine weniger schwere, von den Patienten gemeldete Erkrankung. Die prozentuale Verbesserung des SAQ-Scores wurde für jeden Zeitpunkt als durchschnittlicher Score nach der Behandlung dividiert durch den durchschnittlichen Score vor der Behandlung für die Behandlungsgruppe, subtrahiert von 1, berechnet. Die SAQ-Scores für jeden Zeitpunkt und jede Behandlungsgruppe erwiesen sich als normalverteilt (bestanden sowohl im Omnibus-Normalitätstest von D'Agostino & Pearson als auch im Shapiro-Wilk-Normalitätstest), was die Annahme einer Gaußschen Verteilung in unseren folgenden statistischen Tests ermöglicht Bedeutung. Vergleiche zwischen Behandlungen und zwischen Zeitpunkten innerhalb der Behandlungsgruppen wurden mit einer einfachen ANOVA durchgeführt, gefolgt von einem geeigneten Folgetest für multiple Vergleiche. Vergleiche innerhalb der Behandlungsgruppen zwischen jedem Nachsorgezeitpunkt und dem Kontrollzeitpunkt vor der Behandlung wurden unter Verwendung des Dunnett-Tests durchgeführt (vergleicht jeden Mittelwert mit einem Kontrollmittelwert), während Vergleiche verschiedener Behandlungen zu einem bestimmten Zeitpunkt mit dem durchgeführt wurden Tukey-Test (vergleicht jeden Mittelwert mit jedem anderen Mittelwert). Für die statistische Signifikanz wurde ein Schwellenwert von p ≤ 0,05 verwendet.

Patienten, die nach mindestens 12 Wochen seit ihrer vorherigen Behandlung zu ihrem Ausgangs-SAQ-Score zurückgekehrt waren, durften sich für weitere Behandlungen wieder in die Studie einschreiben. Es wurden 27 Patienten untersucht, und 6 dieser 27 wurden mehrfach aufgenommen, was 11 der 38 untersuchten Behandlungen entspricht. Um sicherzustellen, dass sich die SAQ-Ausgangswerte dieser Patienten, die wiederholt behandelt wurden, nicht von denen der Patienten unterschieden, die eine Einzelbehandlung erhielten, wurde der durchschnittliche SAQ-Wert vor der Behandlung für Patienten, die sich wiederholt behandelten, mit dem durchschnittlichen SAQ-Wert vor der Behandlung von Patienten mit Einzelbehandlung verglichen Art von Botulinumtoxin-Neuromodulator. Diese Gruppen wurden nach der gleichen Methode wie oben beschrieben auf Normalität der Verteilung untersucht, wobei die Patienten mit Einzelbehandlung die Tests auf Normalität bestanden; Normalität für die Wiederholungspatienten konnte aufgrund der geringen Anzahl von Behandlungen für jeden dieser Patienten nicht bestimmt werden. Dann wurden statistische Vergleiche zwischen den SAQ-Scores vor der Behandlung für Patienten mit wiederholter Behandlung und den jeweiligen (gleicher Typ von Botulinumtoxin) Einzelbehandlungspatienten durchgeführt. Um den Typ-I-Fehler zu bevorzugen und jeden möglichen Unterschied zwischen diesen Gruppen zu identifizieren, haben wir eine Normalitätsannahme gemacht und eine einfache ANOVA gefolgt von einem Holm-Sidak-Mehrfachvergleichstest verwendet. Die Holm-Sidak-Methode wurde gewählt, da sie signifikante Unterschiede besser identifizieren kann als andere mögliche Methoden wie die von Bonferroni.