m-Rehab OSA : 閉塞性睡眠時無呼吸症候群の重症度マーカーに対する CPAP に関連する遠隔リハビリテーション プログラムの影響 (mRehabOSA)

統計分析計画 研究のために要請された患者の数と、各グループに含まれ無作為化された被験者の数は、フローチャートで報告されます。 時期尚早の中止（フォローアップの喪失、死亡、研究の中止）とその理由、およびプロトコルからの逸脱が報告されます。

各グループの最初の記述的分析が実行されます。 質的変数の場合、この説明には、さまざまなモダリティの数と頻度が含まれます。 量的変数に関しては、分布に応じて、数、平均、標準偏差、中央値、および極値が記述されます。

結果に影響を与える可能性のあるすべての初期特性について、2 つのグループの比較可能性が検証されます。 1 つまたは複数のパラメータで比較できない場合は、判断基準のグループ間の比較のために、このパラメータまたはこれらのパラメータで調整が行われます。

一次判断基準の分析 ノンパラメトリック平均比較検定 (Mann-Whitney 検定) を使用して、または分布がガウスであることが判明し、条件の適用が検証されている場合、さまざまな主要基準の進化の変動を 2 つのグループ間で比較します。 、パラメトリック検定 (Student's T)。

副次評価項目の分析 定性的変数は、カイ二乗検定によって比較されます。 そうではなく、この検定を実行するための条件が満たされない場合は、Fisher の正確確率検定が使用されます。

量的変数は、2 つのグループ間で比較されます。

• ガウス変数の場合、スチューデントの t 検定または分散分析による
• 非ガウス変数の場合、Wilcoxon-Mann-Withney 検定による

縦断的データ (QOL スコア、身体活動) は、確率変数として患者効果を使用した混合回帰によってモデル化されます。 縦方向のエンドポイントの変動をモデル化する線形回帰モデルは、研究の 2 つのアーム間の差に対して少なくとも 1 つの傾向 (p < 0.15) を持つ共変量に適合します。 最終的な多変量モデルを取得するために、フォワード型の手順が実装されます。

欠損データの管理:

IPTW 方式を使用します。 フォローアップの損失は、検閲される確率の逆数の重み付けを使用して考慮されます