Eficacia y seguridad de la medicina china JCM-16021 para el síndrome del intestino irritable con predominio de diarrea

Cálculo del tamaño de la muestra:

El tamaño de la muestra se calcula sobre la base de las variables primarias de eficacia. De nuestro estudio anterior, la evaluación global de mejora (GAI) fue del 52 % en el grupo de medicina a base de hierbas y del 32 % en el grupo de medicina occidental, respectivamente. Según las referencias (Corazziari E, Bytzer P, Delvaux M, et al. Directrices de ensayos clínicos para el tratamiento farmacológico del síndrome del intestino irritable. farmacología y terapéutica alimentaria 2003; 18 (6): 569-580), el fármaco en investigación es más eficaz que el placebo (la tasa de mejora general de los síntomas es del 15 %), utilizando el software StudySize 2.0 para calcular el tamaño de la muestra, suponiendo que la mejora en el grupo de tratamiento es 52 % Para detectar una diferencia con un valor de p bilateral <0,05 y una potencia estadística del 80 %, necesitaremos reclutar 166 pacientes por brazo. Suponiendo además una tasa de abandono del 15 %, concluimos que se reclutará un total de 392 pacientes (196 por brazo) para garantizar resultados estadísticamente significativos. Para la distribución del número de casos entre centros, según las referencias (Lai D,Chang KC, Rahbar MH, Moye LA. Asignación óptima de tamaños de muestra a ensayos clínicos multicéntricos. Revista de estadísticas biofarmacéuticas 2013; 23 (4): 818-828), a partir de la siguiente ecuación, consideraremos el centro sobre el flujo de pacientes, el tráfico, el tratamiento, los costos y otros posibles factores, usaremos la fórmula a continuación para estimar el número de casos que serán contratados en cada centro.

Historia clínica de investigación y base de datos electrónica:

Todos los pacientes deben ser observados y evaluados según el protocolo del ensayo clínico y los investigadores deben documentarlo en la historia clínica con precisión y claridad. La historia clínica de la investigación es el documento fuente que no puede modificarse. Cualquier corrección no debe cambiar el registro original y solo puede agregarse a modo de narración con razones. El médico que participó en el ensayo clínico debe firmar y fechar el registro. Se creará una base de datos electrónica. Cada sitio de estudio ingresará sus propios datos y será responsable de su precisión. Un jefe de estadística será responsable de la limpieza y el análisis de datos.

Parámetros de análisis:

Todos los parámetros y elementos de estudio serán analizados. El análisis estadístico se realizará utilizando el software SAS 9.1 y SPSS.

Conjuntos de análisis:

Conjunto de análisis completo (FAS): El análisis se realizará de acuerdo con el principio de intención de tratar (ITT), lo que significa eliminar a los participantes con un método mínimo y razonable. La población ITT se refiere a todos los participantes que pasan por la aleatorización, ingresan al período de tratamiento doble ciego y reciben IMP al menos una vez. Los valores faltantes de eficacia se imputarán mediante el método de la última observación realizada (LOCF). Conjunto por protocolo (PP): la población PP se refiere a todos los participantes que completan la observación relativa de acuerdo con el requisito del protocolo y se confirma que cumplen las siguientes condiciones: ① cumplimiento entre 80 % y 120 %; ② no tomar medicamentos prohibidos durante el proceso de juicio; ③ cumplir con los criterios de inclusión y no ajustarse a ningún elemento de exclusión; ④ completar todas las visitas planificadas y los elementos necesarios de CRF. Los valores faltantes de este conjunto se seguirán procesando como datos faltantes y no se imputarán. Conjunto de análisis de seguridad: la población para el análisis de seguridad se refiere a todos los participantes que ingresan al ensayo, reciben medicación al menos una vez y tienen datos de seguimiento adecuados para el análisis de seguridad. Se evaluarán todos los datos de seguridad, incluidos los EA y los resultados de laboratorio de los participantes. 16.3 Técnica de análisis estadístico Los datos de referencia (género, edad, raza, peso, altura, signos vitales, evolución del SII, antecedentes de tabaquismo y alcohol) se resumirán de forma descriptiva. Las diferencias de los datos de medición entre los grupos se evaluarán con el uso de la prueba t para variables continuas con distribución normal y la prueba de rango con signo de Wilcoxon para las que no tienen distribución normal. Las diferencias de datos de enumeración entre los grupos se evaluarán con el uso de la prueba de chi-cuadrado o la prueba CMH cuando se considere el carácter multicéntrico. Los datos de medición de diferentes grupos en cada visita se informarán como media ± desviación estándar (DE). Las comparaciones intragrupo entre el inicio y cada visita se realizarán mediante la prueba t pareada (o la prueba de rango con signo de Wilcoxon). Las comparaciones entre grupos se realizarán mediante un análisis de varianza (ANOVA), con otros factores de confusión como el carácter multicéntrico realizando el análisis de covariables. Análisis estadístico de los datos que no cumplen las condiciones anteriores (p. no normal) se llevará a cabo con el uso de pruebas no paramétricas. Los datos de enumeración de diferentes grupos en cada visita se reportarán como frecuencia (proporción). Las comparaciones entre grupos se evaluarán con el uso de la prueba X2 (prueba CMH) o prueba no paramétrica. Análisis de abandono: El análisis de abandono se realizará con el uso de la prueba de chi-cuadrado. Si los datos no se ajustan a la prueba de chi-cuadrado (los datos incluyen 0 o la frecuencia teórica es inferior a 1), se utilizará la prueba exacta de Fisher. Análisis de cumplimiento: El análisis de cumplimiento se realizará con el uso de la prueba de chi-cuadrado. Si los datos no se ajustan a la prueba de chi-cuadrado (los datos incluyen 0 o la frecuencia teórica es inferior a 1), se utilizará la prueba exacta de Fisher.

Evaluación de la hipótesis:

Este ensayo llevará a cabo un análisis de superioridad en primer lugar. Otra prueba de diferencia se llevará a cabo mediante una prueba de dos caras. La significación estadística se definirá como un valor P bilateral de ≤0,05 sin ninguna explicación especial.

Análisis de eficacia:

El análisis de eficacia se llevará a cabo con el uso de análisis PP y análisis ITT mientras tanto. Las comparaciones de los datos de medición se realizarán mediante el análisis de covarianza (ANCOVA), con el grupo de tratamiento y el centro del ensayo como un factor en el modelo y la línea de base como la covariable. Las comparaciones de los datos de medición se realizarán utilizando la prueba de chi-cuadrado o la prueba de chi-cuadrado de CMH cuando se considere el carácter multicéntrico. Mientras tanto, el análisis de superioridad entre el grupo experimental y el grupo de control se realizará en función de las variables de eficacia primaria. La prueba de superioridad depende del método de intervalo.

Análisis de seguridad:

Grado de exposición: Se realizarán estadísticas descriptivas según la dosis de exposición y el tiempo de medicación en diferentes grupos. Análisis de EA: Las comparaciones de la tasa de incidencia de EA entre grupos se realizarán con el uso de la prueba X2. Y los investigadores deben enumerar y describir los eventos adversos ocurridos en este ensayo. Si los datos no se ajustan a la prueba X2 (los datos incluyen 0 o la frecuencia teórica es inferior a 5), ​​se utilizará la prueba exacta de Fisher.

Gestión de datos:

Los CRF son llenados por investigadores y coordinadores del estudio, otros formularios de evaluación por cada participante (incluidos los casos de abandono). El tratamiento de los datos se realizará de acuerdo con el siguiente protocolo:

1. Verificación de los CRF: los coordinadores del estudio deben verificar los CRF antes de ingresarlos.

2. La verificación de datos debe realizarse sucesivamente en los siguientes dos pasos:

   1. Verifique la coherencia y la lógica de los datos: el contenido de revisión del rango y la lógica de los datos está determinado por el rango de cada índice y la interrelación. También se escribirá el software correspondiente para corregir los datos incorrectos.
   2. Compare la base de datos y los CRF mediante pruebas manuales. Contrarreste selectivamente los CRF del 10 % con las notas médicas de los participantes para conocer la calidad de la entrada y analizar y manejar los problemas existentes.
3. Inspección de datos y cierre de la base de datos: Después de verificar la validez de la base de datos establecida y el protocolo estadístico, los investigadores principales bloquearán los datos. Los datos bloqueados no pueden cambiar. Los problemas confirmados encontrados después del bloqueo se manejarán en el proceso de análisis estadístico. Todos los errores y modificaciones deben registrarse y conservarse adecuadamente.