進行がん患者とその家族を支援する 2 つのプログラムを評価する国際研究 (DIAdIC)

研究の設定

両方の介入 (FOCUS+ と iFOCUS) は、患者と介護者の 2 人組の家 (または 2 人組の好みの場所) で実施されます。

介入は6か国（ベルギー、デンマーク、アイルランド、イタリア、オランダ、英国）で実施されます。 各国で、進行がん患者とその主な家族介護者が募集され、参加病院を通じて登録されます。 この研究に参加する病院の選択基準は、1) 進行がんの患者を治療すること、および 2) 腫瘍治療計画を持っていることです。

サンプルサイズ

感情機能には、EORTC の EF10 サブスケールが使用されます。 自己効力感のために、CASE インストゥルメントが使用されます。 研究者は、t1 での患者または介護者のいずれかに対するこれらの主要な結果の少なくとも 1 つに対する介入効果 (両方の介入のそれぞれについて) の実証を成功と見なします。 事前に決定された厳密な固定シーケンス (FS) 手順は、エンドポイントの前向きな階層順序を定義します。この研究では、階層順序は感情機能 (1) と自己効力感 (2) です。 帰無仮説の検定は、階層的な順序に従って進められます。つまり、H(1)0 が最初に 5% の有意水準で検定され、H(1)0 が棄却された場合は、H(2)0 が同じ確率で検定されます。それ以外の場合、H(2)0 はまったくテストされません。 厳密な FS アプローチは、後の仮説をテストするためにアルファのどの部分も保存しないため、他の方法と比較して、最初の仮説 (結果: 感情機能) をテストするための最高の力を持っています。 すべてのがん患者、ステージ III ～ IV の EORTC からの参照平均値は 71.5 (SD: 23.8) です。 多重度を考慮して、アルファは 0.05 ではなく 0.0125 に設定されます (対照群との 2 つの比較 * 2 つの参加者群 [患者と介護者])。 1-ベータ (つまり 統計検出力) は 0.9 に設定されます。 主要アウトカムにおける対照群と介入群の予想差は、t1 (12 週間) で 0.375 SD です。

これらのパラメーターを使用すると、すべての国の各アームで n= 203 が必要です (つまり、 合計609）。 t1 で 65% の保持率を予想すると、この研究には進行がん集団が含まれているため、FOCUS 介入に関する米国での以前の研究で見られたよりも保守的であり、6 か国で 938 組を登録する必要があります (グループあたり 313 組)。 . これは、各国で合計 n=156 が登録される必要があることを意味します (国ごとに 3 つの部門のそれぞれで n=52)。 米国での以前の研究に基づくと、この研究で言及された 2 組の登録率は 55% と予想されます。これは、各国で約 282 組の組をスクリーニングして特定する必要があることを意味します。 募集の実現可能性は、以前の研究と適格病院の臨床医との話し合いに基づいて評価されています。

データ分析

4 つの主要な定量分析が行われます。

1. 一次仮説検定:

   1. 最初の主要エンドポイントである感情機能の帰無仮説をテストします。 FOCUS+ 対面介入と iFOCUS Web ベース介入の有効性は、参加者集団 (患者/介護者) ごとに標準治療 (対照群) と個別に比較されます。 合計で、1 つの結果変数 (alpha=0.0125) に対して 4 つの比較が実行されます。 最初の主要な結果 (感情機能) に関連する仮説は、結果変数としての感情機能の T1 測定値、ランダム効果およびランダム化グループとしての採用センター、および感情機能のベースライン測定値を持つ混合モデル (参加者集団ごと) を使用してテストされます。 (T0) を予測変数として。 分析は、「治療の意図」とプロトコルごとの原則の両方で実行されます。 主な原則は、意図して治療することです。 ベースライン測定 (T0) の完了後、ダイアドは試験アームの 1 つに無作為化されます。 ランダム化されたすべてのダイアドが混合モデルに含まれます。 複数代入が適用されます。 代入モデルの予測因子には、ベースライン測定値、無作為化グループ、年齢、およびその他の変数 (例: 病気の重症度）。 第 2 の原則は、感度分析として機能するプロトコルごとの分析です。 プロトコルごとの集団は、FOCUS+ または iFOCUS 介入のすべてのセッションを完了したダイアド (コントロール グループのダイアドを除く) および T1 測定として定義されます。 ベースライン測定値を予測変数 (ANCOVA) として含めることにより、既存の差異が制御され、分析の感度が向上します。 さまざまな結果に対する効果の大きさを解釈するために、効果の大きさ (コーエンの d) が推定されます。
   2. 2 番目の主要評価項目の帰無仮説の検証: 自己効力感 (FOCUS のルイス癌自己効力感尺度) 固定シーケンス (FS) 手順に従って、2 番目の主要評価項目 (自己効力感) の帰無仮説は、最初の主要エンドポイント（感情機能）で有意な結果が得られた場合にテストされます。 その後、最初の主要エンドポイントと同じ戦略が分析に適用され、アルファレベルは 0.0125 です。

2. 二次仮説検定:

   特定されたすべての副次評価項目 (生活の質 [絶望、不安、うつ病の個別の項目を含む]、病気の利点、対処、ダイアド コミュニケーション、すべて t1 で) は、FOCUS+ をテストすることによって評価され、iFOCUS は通常のケアに反対します (対照群) ) 参加者集団 (患者/介護者) ごとに個別に。 結果変数ごとに合計 4 回の比較が実行されます。 二次結果変数ごとに、T1測定値を結果変数として、募集センターをランダム効果として、無作為化グループおよび変数のベースライン測定値（T0）を予測変数として、混合モデルが（参加者集団ごとに）適用されます。 分析は、上記と同じ原則を適用して、「治療の意図」とプロトコルごとの原則の両方で実行されます。

   ベースライン測定値を予測変数 (ANCOVA) として含めることにより、既存の差異が制御され、分析の感度が向上します。 さまざまな結果に対する効果の大きさを解釈するために、効果の大きさ (コーエンの d) が推定されます。 p < 0.0125 の場合、すべての統計検定は両側検定で有意と見なされます。

   上記のすべての主要な結果と副次的な結果も、T2 (6 か月) で分析され、同じ分析手順を使用して長期的な影響を評価します。

   介入の費用対効果は、ヘルスケア利用のパターンとコスト、および生活の質への影響を分析することによって決定されます (EORTC、EQ5D5L、FACT G、および CQOLC によって測定されます)。 研究の各アームで患者に提供される非公式ケアの種類と量に関するデータも収集され、介入の結果として非公式ケアの量またはパターンが変化するかどうかを調査します。 アウトプットは、研究の各群における患者の平均治療費、得られた年間生存費（介入によって生存が著しく影響を受け、介入群全体の費用がより高い場合）、および（適切な場合）追加のより良い生活の質の結果を達成するための費用（質調整生存年当たりの費用の推定値を含む）。

3. 探索的仮説検定:

   すべての探索的エンドポイントについて、p< 0.05 の場合、両側統計検定が有意と見なされます。

   1. 患者と介護者で同じように測定された結果については、全体としての 2 人組 (つまり、患者と家族の介護者の両方) への影響が評価されます。 FOCUS+ と標準治療の間、および iFOCUS と標準治療の間で同等の推定差をもたらしたアウトカム手段については、線形回帰モデルに余分なレベル (ダイアド) を追加することにより、ダイアド全体に対する効果が評価されます。
   2. 一次および二次エンドポイントのそれぞれについて、正式な相互作用テストを使用してサブグループ分析を実行し、国、性別、および社会経済的地位によって試験の結果がどの程度異なるかを調査します。 一方では国、性別、社会経済的地位と、他方では試験群との間の交互作用項が分析モデルに追加されます。 国ごとの変動については、マルチレベルの混合モデル分析も実行され、国ごとの潜在的なクラスタリングが追加で考慮されます (つまり、 国の中にネストされた参加者)。 結果は、国を確率因子として分析されます。

4. その他の分析:

   1. 進行がん患者に対する通常のケアを説明する背景報告は、国間の比較結果の理解を容易にするでしょう。
   2. 介入の実施のプロセス評価は、複雑な介入を評価するためのMRCフレームワークに従って分析され、正規化プロセス理論（NPT）とRE-AIMフレームワークが統合されます。 プロセス評価のためのデータ分析には、a) 介入チェックリストからの定量的データの標準的な統計的記述、および実施への遵守を記述するための定期的なモニタリングが含まれます。 この分析は、良好な介入順守のカットオフ ポイントを決定し、したがって、プロトコルごとの分析を通知します。 b) 質的データの分析 (患者とその家族介護者との半構造化インタビュー、および対面 FOCUS+ 介入を実施した看護師との介入後のインタビュー) が実行されます (以下を参照 - 質的分析)。

定性分析：

インタビューを現地語に書き起こし、分析プロセスには、各パートナー サイトの研究者がデータを収集する共同プロセスが含まれます。 主題分析は、帰納的分析と演繹的分析の両方を可能にし、分析プロセスの管理をサポートするさまざまなコンピューターベースのソフトウェアで実装できます (例: NVIVO、MAXQDA)。

演繹的分析は、インタビューから求められた意味情報 (つまり、プログラムの特定の要素が肯定的または否定的である場合に参加者が満足したか) と、FOCUS 介入の以前の評価で明らかになったテーマによって通知されます。 これには、分析プロセスの前にテーマを開発し、データ全体でこれらのテーマの有無を評価することが含まれます。 帰納的分析は、プロセス評価の目的を使用して構成され、重要なトピックを対象とし、より潜在的または解釈的なテーマがデータからより経験的な発見を分離します。 定性分析は 2 つのレベルで実施され、各データ ソース (利害関係者、スタッフ、研究者、患者と介護者、異なる言語グループ) のテーマの最初の評価と、その後のグループ間で明らかな収束と発散の上位テーマの高レベル分析が続きます。 . 多言語分析の潜在的な影響を管理するための追加の戦略が推奨されます。これには、コーディングのプロセス中のピア デブリーフィングと候補テーマの開発、研究者と言語ソース間の三角測量が含まれます。 分析は、解釈のバリエーションを調査し、プロセス評価の焦点に関連する共通の意味を特定するために、データの概念的な問題に関するオープンな議論によって通知されます。