COVID-19の治療患者に対するカリマイシンの臨床研究

1. データ管理 この研究では、臨床試験データの追跡可能性を確保するために、研究データの収集と管理のために電子データ収集システム (EDC) が使用されます。データ管理プロセスは、臨床試験データの信頼性、完全性、および正確性を確保するために、GCP 仕様に準拠する必要があります。 主なデータ管理プロセスを以下に示します。 その他の詳細については、データ管理計画（DMP）を参照してください。

   DMP は、データ管理の指針となるドキュメントとして、データ管理者 (DM) によって作成されます。 データ管理業務は、DMPが定める時期、内容、方法に従って実施します。

   1.1データベースの設計と構築 データ管理者は、試験プロトコルに従ってデータベースを設計および構築し、テストに合格して承認された後に使用するためにリリースされたデータ検証計画（DVP）に従って論理検証をセットアップします。捜査官。

   1.2 データ入力 治験責任医師または治験責任医師によって権限を与えられた人物は、被験者の来院後、適時にオンライン データ入力を完了し、必要に応じて最初に印刷された eCRF フォームを使用し、必要に応じて eCRF でデータを修正する場合は、その理由を記入するものとします。システム プロンプトに従ってデータを変更します。 ＥＤＣシステムの論理検証プログラムは、入力データを論理的にチェックし、問題データを疑問視して、調査者または調査者によって承認された人物による修正または解釈を容易にする。

   1.3ソースデータ検証（SDV） 治験責任医師は治験サイトのEDCにログインし、eCRFデータとソースデータの整合性を100%チェックし、問題があればいつでも質問します。

   1.4 データクリーニング 治験責任医師または治験責任医師によって承認された人物がプロトコル要件に従って EDC にデータを入力した後、データ管理者および医療関係者はデータをレビューするものとします。 レビューの問題は、調査員または調査員によって承認された人物によって、質問が終了するまで質問形式で回答されるものとします。

   1.5 医療コーディング 医療コーダーは、併用薬や有害事象などの医療コーディングを行います。 有害事象は MedDRA (20.0 以上) 辞書に従ってコード化され、併用薬は WHO ATC によって分類されます。

   コーディング プロセス中、DM は、提供された不適切、不正確、またはあいまいな医学用語によって引き起こされたコーディングの失敗について、オンラインで調査員にリアルタイムで質問できます。

   データベースをロックする前に、医療コーディングの医療レビューが必要です。 1.6 外部データ管理 NA 1.7 データレビュー会議 研究リーダー、統計学者、およびデータ管理者は、統計分析の前にデータレビューを行い、被験者の完了、プロトコル違反、有害事象、分析データセット (FAS、PPS、および SS を含む) をレビューして、各被験者の属性、欠損値の判断、外れ値の処理。 レビュー会議で下された決定は、データベースのロック後に変更することはできず、決定は文書化する必要があります。

   1.8 調査者の電子署名 データベース凍結後、調査者は電子署名検証を行い、署名後のデータ修正の場合は再度署名する。

   1.9データのロックとエクスポート データベース内のデータが品質要件を満たした後、データベース ロックの書面による承認文書がデータ管理者、統計アナリスト、調査員の代表者によってデータベース ロック手順に従って署名され、データ管理者によってデータベースにエクスポートされます。指定された形式で作成され、統計分析のために統計学者に提出されます。

2. 統計分析 統計分析の詳細については、「統計分析計画書」をご覧ください。 統計学者と主任研究者は、データベースをロックする前に、データの特性に応じて話し合いを通じて計画を最終決定します。 このプロトコルは、基本的な統計分析の内容のみを記述しており、実際の内容は統計分析計画に従うものとします。

   2.1解析データセット 2.1.1フル 分析セット (FAS): 治験薬を少なくとも 1 回使用するように無作為化されたすべてのケースのセット。

   2.1.2あたり プロトコル セット (PPS): 治験プロトコルに完全に準拠した被験者によって作成されたデータ セットで、受けた治療、主要エンドポイント測定の利用可能性、および治験プロトコルの重大な違反がないことを含みます。 無効で取り下げられたケースも PPS に含まれます。 PPS は、データ監査レポートの最終分類の対象となります。

   2.1.3安全 セット (SS): 無作為化後に安全性評価を伴う少なくとも 1 つの治療を受ける被験者のセット。

   2.2欠損データ処理方法 2.2.1一次有効性指標が欠損している被験者は、治療の失敗、すなわち、投与後7～14日目の喉のスワブ、尿および便中の病原体核酸検査に変換されないに従って記入されます。ネガティブ。 別段の規定がない限り、二次効率指標は統計分析の観察データとして含まれるものとし、欠落データは埋められないものとします。

   2.2.2 安全性データは記入してはならない。 2.3統計的手法 2.3.1一般 原理

   統計の説明:

   この研究で収集された主要な指標は、統計的方法で説明されています。 定量的指標は、平均、標準偏差、中央値、四分位数、最大値、最小値などによって記述されます。定性的指標は、頻度、パーセンテージなどで表されます。

   統計検定:

   特に明記しない限り、両側検定による統計的有意水準は 0.05 (片側 0.025) であり、95% 信頼区間は、グループ間分散パラメーターの推定に提供されるものとします。

   2.3.2 症例の特徴 被験者分布 各センターの母集団と登録完了症例数を列挙し、3 つの解析データセット（FAS、PPS、SS）を決定する。

   データ セット カテゴリの詳細なリストが作成されます。 無作為に登録され、試験を完了し、試験を早期に中止した被験者の数と比率、およびその理由が計算されます。

   主題の配布フローチャートがプロットされます。 一般情報とベースラインの特徴 患者の人口統計情報、以前の薬歴、および他の疾患の病歴は、統計的方法で記述されます。 一般的な情報とベースラインの特性は、FAS に基づいて説明されています。

   2.3.3 薬物曝露および薬物併用の分析 SS に基づく分析。 各グループの薬物曝露、用量強度、および曝露時間を計算し、記述統計分析の対象とします。

   薬剤の組み合わせは WHO ATC によってコード化され、ATC 二次分類および PT に従って要約されます。 ケースの数と比率が計算されます。

   2.3.4効率 分析 FASおよびPPSに基づく分析。

   一次効率指標:

   主な有効指標は、完全解熱時間、肺画像改善指標、および投与後 7 ～ 14 日目の咽頭スワブ、尿、便の病原体核酸検査の陰性化率です。非劣性評価は FAS に基づいています。 統計的有意水準は片側 0.025 に設定され、非劣性臨界値は -10% に設定されます。 試験群および陽性対照群における投与後７～１４日目の咽喉スワブ、尿および便における病原体核酸検査の陰性転換率をそれぞれ計算する。 試験群と陽性対照群の間の負の変換比の差 (試験群 - 対照群)、および両側 95% 信頼区間 (95%CI) が計算されます。 信頼区間は Miettinen-Nurminen によって推定されます。 試験群と対照群との陰性化率差の 95%信頼区間の下限が-10%を超える場合、当該効能・効果の治験薬は陽性対照薬に劣らないとみなす。 非劣性仮説が真であるとすると、さらに試験群と対照群の負の変換比差の 95%信頼区間の下限が 0 より大きいことが得られた場合、適応症は陽性対照薬よりも優れています。 部位効果制御後の群間比差と信頼区間の推定結果は、感度分析として同時に提供され、分析前に対象者の少ない部位を組み合わせてもよい。

   二次効率指標:

   二次効率指標には、投与後 1、3、5、7、10、14 日目の病原体核酸検査の陰性化率、陰性化時間、免疫関連指標 (リンパ球数、リンパ球の割合、CD4 の数と割合、 CD8)、SOFAスコア、白血球数、C反応性タンパク質。 二次効率指標は、データ型に応じた記述統計分析の対象となります。 ここで、定量的データについては、各訪問での観測値と治療後のベースラインからの観測値の変化を記述的に分析し、指標の変化の群間差異推定値 (試験群 - 対照群) を提供します。ベースラインからの異なる訪問とその 95% 信頼区間。質的データについては、異なる訪問の指標が度数表 (度数とパーセンテージ) の形式で記述され、グループ間比の差と信頼区間の推定値が提供されます。病原体核酸検査の陰性化時間や完全解熱時間などの生存データについては、各グループの完全解熱時間の中央値とその 95% 信頼区間は、Kaplan-Meier によって計算されます。調査の終了が提供され、生存曲線が提供されます。 トレイル グループとコントロール グループのハザード比 HR とその 90% 信頼区間は、Cox 比例ハザード回帰によって推定されます。

   2.3.5安全 分析 SS データセットは、安全分析に使用されます。 有害事象は、MedDRA に従ってコード化されています。 有害事象・副作用、重篤な有害事象・副作用、脱落に至った有害事象・副作用の発生状況を頻度表（件数、件数、発生率）として集計・分析します。

   有害事象・副作用、重篤な有害事象・副作用、脱落に至った有害事象・副作用の重篤度の異なる発生は、度数表（症例数、症例数、発生率）の形式で記述統計分析の対象となります。 SOCとPTに。

   さまざまな有害事象・反応、重篤な有害事象・反応、脱落に至る有害事象・反応の詳細なリストが作成されます。

   臨床検査値の臨床的意義の決定、投与後の各来院時の心電図および身体検査の変化と、ベースラインのテスト結果がクロス集計の形式で記述されます。

   臨床検査指標とバイタル サインの検査は、試験のグループ化と訪問に応じた記述統計分析の対象となります。

   臨床検査値、ECG、および臨床的に重要な身体的異常の詳細なリストが作成されます。

   2.4分析ソフトウェア 分析にはバージョン 9.4 以降のソフトウェア SAS を使用してください。 2.5 中間解析と多重度管理 フォローアップの科学的研究と臨床実践をサポートするために、関連する試験結果をできるだけ早く取得するために、この試験では、サンプルサイズ 65、130、および 260 で段階的な有効性および安全性データ解析を実施する予定です。 . 治験薬の臨床効果が乏しい場合、治験は直ちに終了します。 多重度制御は行いません。

3. 試験管理 3.1 試験管理体制 本試験は、中国の○○治験実施施設で同時に実施する予定である。

この調査のデータ管理と統計分析は XXXX 社によって完了されます。

3.2 試験データの記録と保管 GCP の原則に従い、治験責任医師は、被験者の詳細な原​​本をすべて保管し、治験の進行状況、投与状況、臨床検査データ、安全性データおよびデータの内容を症例報告書に記録するものとします。治療効果評価。 記録されたデータは、完全で、タイムリーで、明確でなければなりません。 元の文書と医療記録は、明確かつ詳細で、この臨床試験の参加者が容易に識別できるものでなければなりません。

症例報告フォームと元のファイルは、調査者のみが変更できます。 症例報告フォームまたは元のファイルを変更しても、元のデータが上書きされることはありません。 正しい変更方法は、元のデータに 1 本の線を引き、元のデータの隣に変更されたデータを書き、日付と変更者のイニシャルを署名することです。

試用データは、試用終了後 5 年間保管されます。 3.3 品質管理と品質保証 治験の質を確保するため、正式な治験の開始前に、治験責任者と治験実施施設の責任者が協議して治験計画を策定し、治験に関係する治験責任医師に GCP トレーニングを提供する。 .

治験実施施設は、SOP に従って治験薬の受領、保管、配布、回収を管理する必要があります。

GCP ガイドラインに従って、収集されたデータが正確で、一貫性があり、完全で、信頼できるものであることを保証するために、調査の設計および実施段階で必要な手順を実行する必要があります。 臨床試験で観察されたすべての結果および異常所見は、データの信頼性を確保するために、迅速かつ慎重に検証および記録する必要があります。 臨床試験の各種検査に使用されるあらゆる種類の器具、機器、試薬は、厳格な品質基準を備え、正常な状態で機能することが保証されなければなりません。

治験責任医師は、記入された情報の完全性と正確性を検証するために、プロトコルで要求される情報を症例報告書に入力し、必要な修正と補足を適時に行うものとします。

3.4 フォローアップのための来院と治験後の医学的措置 「11.4.3」に示すように、治験終了時または早期中止時に未解決のAE/SAE（検査異常を含む）をフォローアップする必要があります。有害事象の治療」。

治験の最後に、治験責任医師は、被験者の安全と権利を確保するために必要かつ合理的な医療措置を被験者に与える必要があります。