TCC-I digital para pacientes con dolor crónico e insomnio (Back2Sleep)

Este estudio tiene como objetivo investigar la eficacia de la TCC-I digital para mejorar el sueño (es decir, reducir la gravedad del insomnio) y reducir la intensidad del dolor en pacientes con dolor crónico e insomnio comórbido. Para lograr este objetivo, los investigadores realizarán un ensayo de superioridad clínica simple ciego, controlado y aleatorio. Los participantes serán asignados al azar con una proporción de asignación de 1: 1 a un grupo de CBT-I digital y un grupo de educación sobre higiene del sueño. Ambos grupos utilizarán la aplicación Hvil®, pero la cantidad de contenido será diferente. Utilizando un administrador de datos no afiliado al proyecto a través de Open Patients data Exploratory Network (OPEN) en el Hospital Universitario de Odense, la aleatorización se implementará en el programa REDCap. El administrador de datos preparará la lista de aleatorización en REDCap. El algoritmo informático utilizará aleatorización de bloques permutados de 2, 4 y 6 individuos. No se aplicarán estratificaciones a la aleatorización.

Después de la inclusión, los participantes recibirán una clave de aleatorización única para imputar en la aplicación Hvil® de acuerdo con el procedimiento mencionado anteriormente para recibir CBT-I digital o educación sobre higiene del sueño durante 9 semanas. Esta plataforma Hvil® App se utiliza para ambos tratamientos para garantizar que solo el contenido sea diferente, pero la forma de entrega sea la misma. Todos los datos informados por los pacientes se completarán directamente en el eCRF a través de un cuestionario en línea utilizando REDCap. Los análisis estadísticos estarán cegados a la asignación del tratamiento.

Estimación del tamaño de la muestra:

La diferencia clínica mínima importante para la gravedad del insomnio es de 5 puntos. Con una DE estimada para el cambio de 2 veces la diferencia clínica mínima importante (DE = 10) para pacientes con dolor crónico e insomnio, potencia del 80 %, un valor alfa de 0,05, se requiere un mínimo de 63 participantes en cada grupo.

La diferencia clínica mínima importante para la intensidad del dolor es del 15%, lo que corresponde a un cambio de 1,0 puntos en esta población. Con una DE de cambio de 2,0 para pacientes con dolor crónico e insomnio, potencia del 80%, un valor alfa de 0,05, se requiere un mínimo de 63 participantes en cada grupo.

Con un abandono esperado del 30%, los investigadores planean reclutar 160 participantes (80 para cada grupo).

Reglas de detención: esta prueba tiene dos reglas de detención. La inclusión finalizará el 31 de diciembre de 2025. En el caso de que 130 pacientes hayan completado las 9 semanas de seguimiento antes de que se hayan reclutado 160 pacientes, los investigadores detendrán el reclutamiento de más participantes.

Se alentará a todos los participantes que se retiren del estudio a completar todas las visitas según lo programado. Los participantes que sean retirados del tratamiento no serán reemplazados y se incluirán en la población por intención de tratar. Según el cálculo del tamaño de la muestra, los investigadores incluirán suficientes participantes como para tolerar una tasa de abandono de hasta el 30%. Se realizarán y compararán análisis por intención de tratar y por protocolo para evaluar la solidez del análisis primario.

Métodos de estadística:

La diferencia en el cambio desde el inicio hasta las 9 semanas en los dos resultados primarios (puntuación ISI o dolor NRS medio en los últimos 7 días, siendo ambos variables continuas) entre el grupo de TCC-I digital y el grupo de educación sobre higiene del sueño se estimará utilizando un método lineal mixto. enfoque modelo con dolor ISI y NRS como resultados, tiempo, brazo de tratamiento (TCC-I digital o educación sobre higiene del sueño) y la interacción entre el tiempo y el brazo de tratamiento como efectos fijos. Tanto la intercepción como la pendiente específicas del participante se considerarán efectos aleatorios. El modelo se ajustará según la puntuación ISI o el dolor NRS al inicio del estudio, respectivamente. Se permitirá que la variación del error varíe con el tiempo y entre los dos brazos. Las interacciones se parametrizarán como efectos del tratamiento dependientes del tiempo, de modo que el efecto del tratamiento en la semana 9 se corresponda directamente con el parámetro de eficacia de interés. El efecto del tratamiento se expresará como la ganancia en la reducción observada en el grupo de TCC-I digital, es decir, un número positivo expresa un favor de la intervención. Los análisis de eficacia preespecificados se basarán en el principio de intención de tratar (ITT), que incluye a todos los participantes que son evaluados y aleatorizados al inicio del estudio. En el caso de que falten datos durante la prueba de 9 semanas, los modelos mixtos lineales de medidas repetidas lo tendrán en cuenta automáticamente, bajo el supuesto de que faltan datos al azar.

Para la evaluación estadística de los dos resultados primarios (ISI e intensidad del dolor), los investigadores aplicarán un procedimiento de prueba secuencial para comparar el efecto de los dos tratamientos (TCC-I versus educación sobre higiene del sueño) sobre la gravedad de ISI en el primer paso y el efecto sobre la intensidad del dolor en el segundo paso. Esto significa que la significación estadística en el segundo paso sólo se evaluará si se ha alcanzado la significación estadística en el primer paso. Los investigadores utilizan este enfoque porque parece poco probable que estas intervenciones tengan un efecto directo sobre el dolor, sino que mejoran el sueño. El nivel de significancia se establece en 5%.

En el análisis de los respondedores, un respondedor se define como un paciente que informa una disminución de más del 30% y del 50% en el insomnio o el dolor después de 9 semanas. La proporción de respondedores entre los grupos de tratamiento se expresará mediante odds ratios ajustados. Estos se basarán en un modelo de regresión logística con tratamiento, valor inicial de la intensidad del dolor y la gravedad del insomnio y el sexo como covariables.

Un plan de análisis estadístico (SAP) detallado se pondrá a disposición del público antes de que se inicie el análisis estadístico.