불안 장애에 대한 초기 중증도 및 항우울제 효능: 개별 환자 데이터 메타 분석

연구 설계:

제안된 프로젝트는 개별 환자 데이터 메타 분석입니다. 연구자들은 총 약 8,800명의 참가자를 포함하여 불안 장애의 단기 치료를 위한 2세대 항우울제(구체적으로: 파록세틴, 파록세틴 제어 방출(CR), 둘록세틴 및 플루옥세틴)에 대한 29건의 무작위 대조 시험 데이터를 수집할 예정입니다. . 제안된 프로젝트에 포함된 불안 장애는 일반화된 불안 장애(GAD), 사회 불안 장애(SAD), 강박 장애(OCD), 외상 후 스트레스 장애(PTSD) 및 공황 장애(PD)입니다. 일반화 선형 혼합 모델을 사용하여 초기 증상 중증도가 항우울제 효능과 관련이 있는지 여부를 조사합니다.

통계 분석 계획:

각 장애에 대해 별도의 종단 분석이 수행됩니다. GAD, SAD, OCD 및 PTSD의 경우 선형 혼합 모델이 사용됩니다. PD의 경우 이 장애(공황 발작의 수)에 대한 종속 변수가 이산 카운트 변수이므로 일반화된 선형 혼합 모델(다단계 음성 이항 회귀)이 사용됩니다. 선형 혼합 모델에 대한 추정 방법으로 최대 우도 추정이 사용되는 반면 PD에 대한 다단계 음이항 회귀에 대한 추정 방법으로 라플라스 근사가 사용됩니다. 모든 모델에서 측정 기회는 수준 1, 참가자는 수준 2, 시도는 수준 3을 나타냅니다. 관심 있는 효과 측정은 2주당 총 공황 발작 횟수인 PD를 제외하고 기준선에서 증상의 변화입니다.

초기 모델은 중요도에 관계없이 모든 관심 고정 효과를 포함하여 구축됩니다. 여기에는 초기 중증도, 치료 그룹 및 공변량이 포함됩니다(아래 참조). 시간에 대한 선형 및 2차 항(기준선 이후 일수)이 포함됩니다. 각 참가자에 대해 의도한 주간 방문 날짜가 아닌 실제 방문 날짜(가능한 경우)가 사용됩니다. 다음의 2방향 및 3방향 상호작용도 포함됩니다: 심각도 x 그룹, 심각도 x 선형 시간, 그룹 x 선형 시간, 심각도 x 그룹 x 선형 시간, 심각도 x 2차 시간, 그룹 x 2차 시간, 심각도 x 그룹 x 2차 시각.

이 첫 번째 모델을 사용하여 중첩된 데이터의 분산-공분산 구조는 임의 효과를 포함하여 모델링됩니다. 연구, 주제 및 (선형 및 2차) 시간에 대한 무작위 효과와 다양한 공분산 구조(비구조화, 자기 상관 오류, Toeplitz 등)가 고려됩니다. 추정에는 REML(Restricted Maximum Likelihood)이 사용되며 AICc(Akaike Information Criterion)에 따라 가장 적합한 모델이 선택됩니다.

이 최적 모델에서는 최대 우도(ML)가 있는 역방향 선택을 사용하여 중요한 고정 효과를 선택합니다. 중요하지 않은 상호작용 항은 모델에서 제거됩니다(그룹 x 심각도 x(선형 또는 2차) 시간의 3방향 상호작용이 유의하지 않은 경우, 이 경우 이러한 변수를 사용하는 모든 2방향 상호작용 및 주효과가 유지됨) ). AICc(Akaike Information Criterion)에 따라 가장 적합한 모델이 다시 선택됩니다.

공변량: 다음 공변량이 있는 모델과 없는 모델을 테스트합니다: 연령, 성별, 질병 기간(가능한 경우). 이러한 공변량의 주요 효과만 포함됩니다. 다른 변수와의 상호 작용은 포함되지 않습니다.

누락된 데이터: 기본 변수(예: 초기 심각도)는 본질적으로 완전할 가능성이 있지만 일부 변경 점수는 탈락 또는 측정 기회 누락으로 인해 누락될 수 있습니다. 즉, 종속 변수의 누락은 관찰된 변수(예: 이전 증상 점수 또는 공변량)에 따라 달라질 수 있지만 관찰되지 않은 값(예: 누락) 변수. MAR이 유지되면 혼합 모델은 일부 데이터가 누락된 경우에도 계수 및 표준 오차의 편향되지 않은 추정치를 생성하고 누락된 데이터를 처리하기 위한 다른 방법이 필요하지 않습니다.