Wirksamkeit und Sicherheit der chinesischen Medizin JCM-16021 für das durch Durchfall vorherrschende Reizdarmsyndrom

Berechnung der Stichprobengröße:

Die Stichprobengröße wird auf der Grundlage der primären Wirksamkeitsvariablen berechnet. In unserer vorherigen Studie betrug die globale Bewertung der Verbesserung (GAI) 52 % in der Kräutermedizin-Gruppe bzw. 32 % in der westlichen Medizin-Gruppe. Gemäß den Referenzen (Corazziari E, Bytzer P, Delvaux M, et al. Leitlinien für klinische Studien zur pharmakologischen Behandlung des Reizdarmsyndroms. Ernährungspharmakologie & Therapeutik 2003; 18 (6): 569-580) ist das Prüfpräparat wirksamer als Placebo (die Gesamtverbesserungsrate der Symptome beträgt 15 %), wobei die StudySize2.0-Software zur Berechnung der Stichprobengröße verwendet wird, wobei angenommen wird, dass die Verbesserung in der Behandlungsgruppe 52 beträgt %. Um einen Unterschied mit einem zweiseitigen p-Wert < 0,05 und 80 % statistischer Aussagekraft zu erkennen, müssen wir 166 Patienten pro Arm rekrutieren. Unter der Annahme einer Dropout-Rate von 15 % kommen wir zu dem Schluss, dass insgesamt 392 Patienten (196 pro Arm) rekrutiert werden, um statistisch signifikante Ergebnisse zu gewährleisten. Für die Verteilung der Fallzahlen zwischen den Zentren gemäß den Referenzen (Lai D, Chang KC, Rahbar MH, Moye LA. Optimale Zuordnung von Stichprobengrößen zu multizentrischen klinischen Studien. Zeitschrift für biopharmazeutische Statistik 2013; 23 (4): 818-828) , aus der folgenden Gleichung werden wir das Zentrum über den Patientenfluss, den Verkehr, die Behandlung, die Kosten und andere mögliche Faktoren berücksichtigen. Wir werden die folgende Formel verwenden, um die Anzahl der Fälle abzuschätzen in jedem Zentrum rekrutiert.

Krankenakte und elektronische Datenbank recherchieren:

Alle Patienten sollten auf der Grundlage des klinischen Studienprotokolls beobachtet und beurteilt werden, und die Prüfärzte müssen dies in der Krankenakte genau und klar dokumentieren. Die medizinische Forschungsakte ist das Quelldokument, das nicht geändert werden kann. Etwaige Korrekturen dürfen die Originalaufzeichnung nicht verändern und können nur in Form einer Erzählung mit Begründung hinzugefügt werden. Der Arzt, der an der klinischen Studie teilgenommen hat, muss das Protokoll unterschreiben und datieren. Eine elektronische Datenbank wird erstellt. Jedes Studienzentrum gibt seine eigenen Daten ein und ist für deren Richtigkeit verantwortlich. Ein Chefstatistiker wird für die Datenbereinigung und Datenanalyse verantwortlich sein.

Analyseparameter:

Alle Parameter und Studienelemente werden analysiert. Die statistische Analyse wird mit SAS 9.1 und SPSS-Software durchgeführt.

Analysesets:

Vollständiges Analyseset (FAS): Die Analyse wird nach dem Intention-to-treat (ITT)-Prinzip durchgeführt, was bedeutet, die Teilnehmer mit einer minimalen und angemessenen Methode zu eliminieren. Die ITT-Population bezieht sich auf alle Teilnehmer, die eine Randomisierung durchlaufen, in eine doppelblinde Behandlungsphase eintreten und mindestens einmal IMP erhalten. Fehlende Wirksamkeitswerte werden nach der Last-Observation-Carried-Forward-Methode (LOCF) imputiert. Per-Protocol-Set (PP): PP-Population bezieht sich auf alle Teilnehmer, die die relative Beobachtung gemäß den Protokollanforderungen abschließen und bestätigt haben, dass sie die folgenden Bedingungen erfüllen: ① Compliance zwischen 80 % und 120 %; ② keine Einnahme verbotener Medikamente während des Prozesses; ③ Einschlusskriterien erfüllen und keine Ausschlusskriterien erfüllen; ④ Abschluss aller geplanten Besuche und erforderlichen CRF-Elemente. Fehlende Werte dieses Satzes werden weiterhin als fehlende Daten verarbeitet und nicht imputiert. Sicherheitsanalyse-Set: Population für die Sicherheitsanalyse bezieht sich auf alle Teilnehmer, die an der Studie teilnehmen, mindestens einmal Medikamente erhalten und über geeignete Follow-up-Daten für die Sicherheitsanalyse verfügen. Alle Sicherheitsdaten einschließlich UE und Laborergebnisse der Teilnehmer werden bewertet. 16.3 Statistische Analysetechnik Basisdaten (Geschlecht, Alter, Rasse, Gewicht, Größe, Vitalzeichen, IBS-Verlauf, Raucher- und Alkohol-Vorgeschichte) werden deskriptiv zusammengefasst. Unterschiede der Messdaten zwischen den Gruppen werden mit Hilfe des t-Tests für normalverteilte kontinuierliche Variablen und des Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Tests für nicht normalverteilte bewertet. Unterschiede der Aufzählungsdaten zwischen den Gruppen werden unter Verwendung des Chi-Quadrat-Tests oder des CMH-Tests bewertet, wenn der multizentrische Charakter berücksichtigt wird. Die Messdaten verschiedener Gruppen bei jedem Besuch werden als Mittelwert ± Standardabweichung (SD) angegeben. Gruppeninterne Vergleiche zwischen dem Ausgangswert und jedem Besuch werden unter Verwendung des gepaarten t-Tests (oder des Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Tests) durchgeführt. Vergleiche zwischen Gruppen werden unter Verwendung einer Varianzanalyse (ANOVA) durchgeführt, wobei andere verwirrende Faktoren wie Multicenter-Charakter die Kovariatenanalyse durchführen. Statistische Analyse für die Daten, die die obigen Bedingungen nicht erfüllen (z. nicht normal) wird unter Verwendung eines nichtparametrischen Tests durchgeführt. Aufzählungsdaten verschiedener Gruppen bei jedem Besuch werden als Häufigkeit (Anteil) angegeben. Vergleiche zwischen Gruppen werden mit Hilfe des X2-Tests (CMH-Test) oder nicht-parametrischen Tests bewertet. Dropout-Analyse: Die Dropout-Analyse wird mit Hilfe des Chi-Quadrat-Tests durchgeführt. Wenn die Daten nicht dem Chi-Quadrat-Test entsprechen (die Daten enthalten 0 oder die theoretische Häufigkeit liegt unter 1), wird der exakte Fisher-Test verwendet. Konformitätsanalyse: Die Konformitätsanalyse wird unter Verwendung des Chi-Quadrat-Tests durchgeführt. Wenn die Daten nicht dem Chi-Quadrat-Test entsprechen (die Daten enthalten 0 oder die theoretische Häufigkeit liegt unter 1), wird der exakte Fisher-Test verwendet.

Hypothesentest:

Diese Studie wird zunächst eine Überlegenheitsanalyse durchführen. Ein anderer Unterschiedstest wird durch einen zweiseitigen Test durchgeführt. Die statistische Signifikanz wird ohne besondere Erläuterung als zweiseitiger P-Wert von ≤ 0,05 definiert.

Wirksamkeitsanalyse:

Die Wirksamkeitsanalyse wird in der Zwischenzeit unter Verwendung der PP-Analyse und der ITT-Analyse durchgeführt. Vergleiche von Messdaten werden unter Verwendung von Kovarianzanalysen (ANCOVA) durchgeführt, wobei die Behandlungsgruppe und das Studienzentrum als Faktor im Modell und die Baseline als Kovariate dienen. Vergleiche von Messdaten werden unter Verwendung des Chi-Quadrat-Tests oder des CMH-Chi-Quadrat-Tests durchgeführt, wenn der multizentrische Charakter berücksichtigt wird. In der Zwischenzeit wird eine Überlegenheitsanalyse zwischen Versuchsgruppe und Kontrollgruppe basierend auf primären Wirksamkeitsvariablen durchgeführt. Der Überlegenheitstest hängt von der Intervallmethode ab.

Sicherheitsanalyse:

Ausmaß der Exposition: Es werden deskriptive Statistiken nach Expositionsdosis und Medikationsdauer in verschiedenen Gruppen durchgeführt. UE-Analyse: Vergleiche der Inzidenzrate von UE zwischen Gruppen werden unter Verwendung des X2-Tests durchgeführt. Und die Ermittler müssen die UEs, die in dieser Studie aufgetreten sind, auflisten und beschreiben. Wenn die Daten nicht dem X2-Test entsprechen (die Daten enthalten 0 oder die theoretische Frequenz liegt unter 5), wird der exakte Fisher-Test verwendet.

Datenmanagement:

CRFs werden von Prüfärzten und Studienkoordinatoren ausgefüllt, andere Bewertungsformulare von jedem Teilnehmer (einschließlich Dropout-Fällen). Die Datenverarbeitung erfolgt gemäß dem folgenden Protokoll:

1. Überprüfung von CRFs: Studienkoordinatoren müssen CRFs vor der Eingabe überprüfen.

2. Die Datenüberprüfung muss nacheinander in den folgenden zwei Schritten durchgeführt werden:

   1. Überprüfen Sie die Konsistenz und Logik der Daten: Der Überprüfungsinhalt des Datenbereichs und der Logik wird durch den Bereich der einzelnen Indizes und die Wechselbeziehung bestimmt. Es wird auch entsprechende Software geschrieben, um die falschen Daten zu korrigieren.
   2. Vergleichen Sie Datenbank und CRFs durch manuelles Testen. Kontrollieren Sie selektiv 10 % CRFs mit den medizinischen Notizen der Teilnehmer, um die Qualität der Eingabe zu kennen und die bestehenden Probleme zu analysieren und zu behandeln.
3. Dateninspektion und Schließung der Datenbank: Nach Überprüfung der Gültigkeit der eingerichteten Datenbank und des statistischen Protokolls werden die Hauptermittler die Daten sperren. Die gesperrten Daten dürfen sich nicht ändern. Bestätigte Probleme, die nach dem Sperren gefunden werden, werden im Rahmen der statistischen Analyse behandelt. Alle Fehler und Änderungen sollten aufgezeichnet und ordnungsgemäß aufbewahrt werden.