El estudio de peso saludable

Plan de análisis 11.1 Consideraciones estadísticas Análisis descriptivos Produciremos resúmenes de datos regularmente usando frecuencias para variables categóricas y medias, medianas y rangos para variables continuas. Evaluaremos la calidad de los datos y examinaremos los supuestos de distribución con métodos gráficos. Para evaluar el equilibrio entre los grupos logrado mediante la aleatorización, compararemos los valores de referencia de todas las variables en los 4 brazos utilizando las pruebas adecuadas.

Procedimientos generales Todos los análisis primarios se realizarán por intención de tratar, incluyendo a cada participante en el grupo al que fue aleatorizado, independientemente de la adherencia a la estrategia asignada. Dadas las altas tasas de datos faltantes típicos de los estudios de pérdida de peso, el manejo de los datos faltantes es un tema importante. Los análisis primarios utilizarán imputación múltiple para el resultado de peso en persona faltante a los 18 meses, utilizando los estratos de aleatorización (sexo, empleador, IMC inicial), brazo de estudio y otras variables de referencia como predictores en el modelo de imputación. Las variables de referencia incluirán la edad, la raza, los ingresos, la educación, el estado civil, el tamaño del hogar, las actividades físicas, el índice de conducta alimentaria, las etapas de cambio, la salud general del SF-36 y el peso de referencia. Los análisis de sensibilidad se realizarán con modelos de imputación que también utilizan datos posteriores al inicio, y la tendencia reciente de pérdida de peso antes de abandonar, así como un análisis que asume que cualquier participante para quien los datos de pérdida de peso de seguimiento no están disponibles han tenido su pérdida de peso. volver a la línea de base (peso al comienzo de la fase previa). Dentro de cada brazo, es probable que esta última suposición sea conservadora, pero este puede no ser el caso en las comparaciones entre brazos, según las tasas de abandono en los diferentes brazos y los pesos reales de seguimiento de los abandonos. Por lo tanto, un análisis secundario clave considerará el efecto del abandono diferencial entre los brazos de tratamiento. Para este análisis, se pueden considerar métodos que aborden patrones potenciales de MNAR en la imputación de datos faltantes, como modelos de combinación de patrones, según corresponda. Finalmente, también consideraremos un análisis de tipo por protocolo, que examina la diferencia en los brazos de intervención en los datos de casos completos.

Análisis de eficacia Todas las hipótesis se probarán utilizando pruebas de nivel 0,05 de dos lados, a menos que se especifique lo contrario (en particular, se utilizará el enfoque de prueba de Holm para las cinco hipótesis principales en los Objetivos específicos 1-4). Los análisis primarios serán análisis por intención de tratar no ajustados, utilizando una prueba t para las diferencias en el cambio de peso desde el inicio hasta los 18 meses, medido por el peso en persona, entre cada grupo de intervención y el grupo de control, y el combinadas en comparación con cada intervención individual, aplicando la corrección del valor p de Holm para pruebas de comparaciones múltiples. Si el cambio de peso parece no tener una distribución normal en los datos cegados, encontraremos un cambio apropiado. Los datos faltantes se manejarán como se describe anteriormente.

Se estimará el cambio de peso entre el inicio y los 18 meses, con intervalos de confianza (IC) del 95 %, para compararlos con los análisis ajustados. Estimaremos modelos de regresión ajustados por las variables de estratificación (sexo, empleador, IMC inicial) y otros factores característicos de los participantes, como edad, raza, ingresos y educación. Evaluaremos la evidencia de confusión para otras variables de referencia (peso de referencia, estado civil, tamaño del hogar, actividades físicas, es decir, minutos totales de MVPA+caminar/semana, índice de conducta alimentaria, etapas de cambio, SF-36 General Health) usando el cambio en criterio de estimación (10%). Ajustaremos modelos exploratorios de las mediciones de peso repetidas que incorporan el tiempo como una función polinomial o usaremos variables indicadoras específicas de la visita para determinar el modelo más parsimonioso que describa adecuadamente los patrones observados, según sea necesario. Los modelos se construirán por separado para los datos de peso en persona y en el hogar. Los modelos que utilizan los datos de peso en el hogar se considerarían solo como análisis exploratorios potenciales que comparan los 3 brazos de intervención, ya que los pesos en el hogar no están disponibles para el brazo de control. Investigaremos modelos de efectos aleatorios que permitan la variabilidad individual de referencia, así como la variabilidad en los cambios de peso a lo largo del tiempo; un ejemplo es el siguiente: E(pesoij) = ß0 +ß1Tiempoj + ß2Grupopi+ ß3Xi + b0i + b1i Tiempoj, donde i indica sujeto, j indica tiempos de evaluación, los parámetros son tiempo de vinculación de efectos fijos, un vector de grupo de tratamiento y un vector de otras covariables demográficas o clínicas Xi a los resultados, y b0i y b1i son efectos aleatorios de intersección y pendiente. Las pruebas de significación de los efectos aleatorios utilizarán pruebas de razón de verosimilitud para modelos anidados; compararemos modelos con diferentes estructuras de efectos aleatorios utilizando las verosimilitudes logarítmicas maximizadas y el criterio de información de Akaike (AIC). Aplicaremos técnicas estándar de diagnóstico para evaluar la adecuación del modelo. Usaremos interacciones de tratamiento por tiempo para evaluar si la tasa de cambio en el peso difiere según el brazo de intervención. Presumimos que los incentivos pueden ser más efectivos entre las personas de bajos ingresos y evaluaremos esto utilizando términos de interacción de ingresos con el grupo de tratamiento. Exploraremos los efectos diferenciales por raza y educación y los niveles básicos de motivación intrínseca y las etapas de cambio. También consideraremos otros mediadores potenciales, como la alimentación en el hogar y el entorno de actividad. Para evaluar la sensibilidad de las estimaciones del efecto del tratamiento a los datos faltantes, podemos ajustar modelos jerárquicos o de efectos mixtos con y sin tener en cuenta los datos faltantes informativos.

Para el Objetivo Específico 5, consideraremos métodos apropiados para un análisis rentable, como los modelos que se proponen a continuación. Evaluaremos los costos de cada uno de los brazos de intervención desde la perspectiva social y del empleador y compararemos las diferencias de costos entre cada brazo en relación con la efectividad medida por la pérdida de peso incremental lograda. Las principales relaciones incrementales de costo-efectividad entre la intervención y los brazos de control serán desde la perspectiva del empleador y compararemos los costos durante la intervención desde la línea de base hasta los 18 meses por unidad de cambio de peso. Los análisis secundarios también pueden 1) evaluar esta misma proporción pero usar datos de 6 meses posteriores a la intervención (visita de 24 meses) o 12 meses de datos de intervención (visita de 12 meses) y 2) evaluar estas 2 proporciones utilizando una perspectiva social limitada. Los modelos de costos utilizarán un modelo lineal generalizado con un enlace logarítmico y una familia gamma. Las estrategias de datos faltantes serán paralelas a las descritas anteriormente. Evaluaremos la incertidumbre del muestreo para la comparación de costos y efectos mediante el cálculo de los IC del 95 % paramétricos para el costo por kg perdido y las curvas de aceptabilidad. Los errores estándar y la correlación de la diferencia en costo y efecto se derivarán mediante un procedimiento de arranque.

11.2 Consideraciones sobre el poder y el tamaño de la muestra Hemos diseñado el estudio con el poder adecuado para detectar diferencias en la pérdida de peso durante un período de 18 meses. Nuestra intervención debería lograr su máximo impacto en el mantenimiento de la pérdida de peso inicial al final de la Fase II (mes 18), cuando cesan los pagos de incentivos. Para mantener el error de tipo I en todo el experimento y evitar conclusiones falsas de eficacia, utilizaremos el ajuste de comparaciones múltiples de Holm para probar las 5 comparaciones principales en los Objetivos específicos 1-4. Si las intervenciones son tan efectivas como se supone, el tamaño de muestra propuesto mantiene una potencia superior al 90 % para mostrar significación para cada uno de los tres brazos de intervención en comparación con el control y una potencia superior al 80 % para mostrar significancia para el grupo de intervención combinado en comparación con cada uno de las dos intervenciones solas.

Es importante tener en cuenta que, si bien originalmente planeamos reclutar a 328 participantes, un pequeño subconjunto no pudo configurar correctamente sus básculas Withings después de la aleatorización debido a problemas de conectividad Wi-Fi. Por lo tanto, aumentamos el tamaño de nuestra muestra objetivo en la cantidad de personas que no pudieron conectar sus básculas Withings a la plataforma Way To Health (16 sujetos adicionales), lo que elevó nuestro reclutamiento total a 344 participantes. El análisis estadístico final se ajusta a los factores de estratificación para tener en cuenta cualquier desequilibrio que pueda haber ocurrido. Hemos comunicado previamente esta información al IRB y a los miembros de la Junta de Monitoreo y Seguridad de Datos (DSMB), quienes aprobaron este enfoque. La siguiente información describe nuestros cálculos de potencia originales y las consideraciones sobre el tamaño de la muestra.

Planeamos reclutar aproximadamente un tercio de los participantes necesarios para el inicio de la Fase I de cada uno de nuestros empleadores participantes (IBC, SEPTA y la ciudad de Filadelfia). Dada la gran cantidad de empleados potencialmente elegibles, podemos, si es necesario, aumentar fácilmente la proporción de participantes de cualquiera de estos empleadores para cumplir con los objetivos de contratación. Los participantes serán asignados aleatoriamente a nuestros 3 grupos de intervención y al grupo de control utilizando una proporción de 1:1 para los brazos de intervención. Construimos un margen del 20 % de nuestro tamaño de muestra objetivo original de 328 para la deserción potencial antes de la evaluación de 18 meses, lo que resultó en 260 participantes esperados (65 por brazo) que están disponibles para el análisis al final de la Fase II. Este tamaño de muestra nos proporcionará una potencia superior al 90 % para detectar una diferencia en el cambio de peso entre el valor inicial y el pesaje a los 18 meses de 5 kg entre cada grupo de intervención individual y el grupo de control (resultados primarios para los objetivos específicos 1-3). ) y un poder del 87 % para detectar una diferencia de 3 kg entre el grupo combinado y los grupos de incentivos o estrategias ambientales (Objetivo específico 4). Es decir, tendremos un poder mayor al 85% para las 5 comparaciones primarias de interés para un cambio de peso esperado entre los meses 0-18 de -8 kg, -5 kg ​​y 0 kg en los grupos combinados de intervención y control, respectivamente (un diferencia neta entre los grupos de intervención única y control de 5 kg, los grupos de intervención y control combinados de 8 kg, y 3 kg entre los grupos de intervención única y combinado) y suponiendo una desviación estándar (DE) de pérdida de peso de 5 kg. También tendremos una potencia superior al 80 % para detectar una diferencia de 4,6 kg en el cambio de peso entre los grupos de intervención única y control y 7,3 kg entre los grupos combinados y de control (resultados primarios para los Objetivos específicos 1-3), manteniendo aproximadamente el 80 % potencia para una diferencia de 2,7 kg entre la combinación y cada intervención individual (Objetivo Específico 4). Para nuestros resultados secundarios (Objetivo específico 5), deseamos comparar las diferencias de costo entre cada brazo en relación con la efectividad medida por la pérdida de peso incremental lograda. Calcularemos una estimación puntual del costo por kg de pérdida de peso en función de las diferencias estimadas entre brazos en la pérdida de peso y el costo incremental de las intervenciones, como se describe en C.3.d.ii.c. Para la pérdida de peso a los 18 meses, dado un costo incremental esperado de $810 (incentivos) y una pérdida de peso incremental de 5 kg, 328 participantes proporcionan un 80 % de poder para detectar un costo por kg perdido de $430 y más del 90 % de poder para detectar un costo por kg perdido de $575. Este estudio es principalmente una prueba de la eficacia de estas intervenciones. Debido a limitaciones de recursos y debido a que aún no sabemos acerca de la efectividad de la intervención, este estudio no se basó en análisis de costo-efectividad. Los costos detectables estimados por kg son una función de amplios intervalos de confianza debido al tamaño de la muestra.

11.3 Medición del efecto: El objetivo de este análisis será evaluar la pérdida de peso relativa en los brazos de intervención en relación con el control. Para el principal análisis de costo-efectividad, la medición de la pérdida de peso incremental se basará en las diferencias de peso entre el inicio y la visita de 18 meses; en los análisis secundarios se basará en las diferencias de peso entre el inicio y los 24 meses y el inicio y los 12 meses.