설사성 과민성대장증후군에 대한 한약 JCM-16021의 효능 및 안전성

샘플 크기 계산:

샘플 크기는 1차 효능 변수를 기준으로 계산됩니다. 우리의 이전 연구에서 GAI(Global Assessment of Improvements)는 한약 그룹에서 각각 52%, 서양 의학 그룹에서 32%였습니다. 참조에 따르면(Corazziari E, Bytzer P, Delvaux M, et al. 과민성대장증후군의 약물치료를 위한 임상시험 가이드라인. 소화약리학 및 치료제 2003; 18(6): 569-580), 치료군에서의 개선이 52라고 가정하고, StudySize2.0 소프트웨어를 사용하여 표본 크기를 계산하면, 시험약이 위약보다 더 효과적이다(전체 증상 개선률은 15%임). %. 양측 p 값이 0.05 미만이고 통계적 검정력이 80%인 차이를 감지하려면 팔당 166명의 환자를 모집해야 합니다. 또한 탈락률을 15%로 가정하면 통계적으로 유의미한 결과를 보장하기 위해 총 392명의 환자(팔당 196명)를 모집할 것이라고 결론을 내립니다. 참고문헌(Lai D, Chang KC, Rahbar MH, Moye LA. 다기관 임상 시험에 대한 샘플 크기의 최적 할당. 생물 약제 통계 저널 2013; 23(4): 818-828) , 다음 방정식에서 환자 동선, 교통, 치료, 비용 및 기타 가능한 요인에 대한 중심을 고려하고 아래 공식을 사용하여 발생할 경우의 수를 추정합니다. 각 센터에서 모집합니다.

연구 의료 기록 및 전자 데이터베이스:

모든 환자는 임상 시험 프로토콜에 따라 관찰 및 평가되어야 하며 조사자는 의료 기록에 정확하고 명확하게 문서화해야 합니다. 연구 의무 기록은 변경할 수 없는 원본 문서입니다. 모든 수정은 원래 기록을 변경해서는 안 되며 이유가 있는 서술 방식으로만 추가할 수 있습니다. 임상시험에 참여한 의사는 기록에 서명하고 날짜를 기입해야 합니다. 전자 데이터베이스가 생성됩니다. 각 연구 사이트는 자체 데이터를 입력하고 그 정확성에 대해 책임을 집니다. 수석 통계학자는 데이터 정리 및 데이터 분석을 담당합니다.

분석 매개변수:

모든 매개변수 및 연구 요소가 분석됩니다. 통계 분석은 SAS 9.1 및 SPSS 소프트웨어를 사용하여 수행됩니다.

분석 세트:

전체 분석 세트(FAS): 분석은 최소한의 합리적인 방법으로 참여자를 제거하는 것을 의미하는 ITT(intention-to-treat) 원칙에 따라 수행됩니다. ITT 모집단은 무작위 배정을 거쳐 이중 맹검 치료 기간에 들어가고 IMP를 1회 이상 받는 모든 참가자를 말합니다. 누락된 유효성 값은 LOCF(마지막 관찰 이월) 방법에 의해 귀속됩니다. PP(Per-Protocol Set): PP 모집단은 프로토콜 요구 사항에 따라 상대 관찰을 완료하고 다음 조건을 충족하는 것으로 확인된 모든 참가자를 말합니다. ① 80% ~ 120% 준수; ② 임상시험 기간 동안 금지약물을 복용하지 않은 경우 ③ 포함 기준을 충족하고 제외 항목에 맞지 않는 경우, ④ CRF의 모든 계획된 방문 및 필요한 항목을 완료합니다. 이 집합의 누락된 값은 여전히 ​​누락된 데이터로 처리되며 귀속되지 않습니다. 안전성 분석 세트: 안전성 분석을 위한 모집단은 임상시험에 참가하고 최소 1회 이상 투약을 받고 안전성 분석을 위한 적절한 후속 데이터가 있는 모든 참가자를 말합니다. AE 및 참가자의 실험실 결과를 포함한 모든 안전성 데이터가 평가됩니다.16.3 통계적 분석 기술 기본 데이터(성별, 연령, 인종, 체중, 키, 활력 징후, IBS 과정, 흡연 및 알코올 이력)가 기술적으로 요약됩니다. 그룹 간 측정 데이터의 차이는 정규 분포 연속 변수에 대한 t-테스트와 비정규 분포에 대한 Wilcoxon 부호 순위 테스트를 사용하여 평가합니다. 다심성 특성을 고려할 때 카이스퀘어 검정이나 CMH 검정을 이용하여 집단 간 열거 자료의 차이를 평가한다. 각 방문에서 다른 그룹의 측정 데이터는 평균 ± 표준 편차(SD)로 보고됩니다. 기준선과 각 방문 간의 그룹 내 비교는 대응 t-테스트(또는 Wilcoxon 부호 순위 테스트)를 사용하여 수행됩니다. 그룹 간 비교는 분산 분석(ANOVA)을 사용하여 수행되며, 공변량 분석을 수행하는 다중심 특성과 같은 다른 교란 요인이 있습니다. 위의 조건을 충족하지 않는 데이터에 대한 통계 분석(예: non-normal)은 비모수 검정을 사용하여 수행됩니다. 각 방문에서 다른 그룹의 열거 데이터는 빈도(비율)로 보고됩니다. 그룹 간의 비교는 X2 테스트(CMH 테스트) 또는 비모수 테스트를 사용하여 평가됩니다. 드롭아웃 분석: 카이제곱 검정을 사용하여 드롭아웃 분석을 수행합니다. 데이터가 카이제곱 테스트를 따르지 않는 경우(데이터가 0을 포함하거나 이론적 빈도가 1 미만인 경우) Fisher의 정확 테스트가 사용됩니다. 적합성 분석: 적합성 분석은 카이제곱 테스트를 사용하여 수행됩니다. 데이터가 카이제곱 테스트를 따르지 않는 경우(데이터가 0을 포함하거나 이론적 빈도가 1 미만인 경우) Fisher의 정확 테스트가 사용됩니다.

가설 검증:

이번 임상시험은 우선 우월성 분석을 실시한다. 다른 차이점 테스트는 양면 테스트로 진행됩니다. 통계적 유의성은 특별한 설명 없이 ≤0.05의 양측 P-값으로 정의됩니다.

효능 분석:

효능 분석은 그동안 PP 분석과 ITT 분석을 이용하여 진행한다. 측정 데이터의 비교는 공분산 분석(ANCOVA)을 사용하여 수행되며, 치료 그룹 및 시험 센터는 모델의 요인으로, 기준선은 공변량으로 사용됩니다. 측정 데이터의 비교는 다심성 특성을 고려할 때 카이제곱 검정 또는 CMH 카이제곱 검정을 이용하여 수행한다. 한편, 실험군과 대조군 간의 우월성 분석은 1차 유효성 변수를 기반으로 진행된다. 우월성 테스트는 간격 방법에 따라 다릅니다.

안전성 분석:

노출 정도: 서로 다른 그룹의 노출 용량 및 투약 시간에 따라 기술 통계가 수행됩니다. AE 분석: X2 테스트를 사용하여 그룹 간 AE 발생률을 비교합니다. 그리고 조사관은 이 시험에서 발생한 AE를 나열하고 설명해야 합니다. 데이터가 X2 테스트를 따르지 않는 경우(데이터가 0을 포함하거나 이론적 빈도가 5 미만인 경우) Fisher의 정확 테스트가 사용됩니다.

데이터 관리:

CRF는 조사관 및 연구 코디네이터가 작성하고 다른 평가 양식은 모든 참가자(중퇴 사례 포함)가 작성합니다. 데이터 처리는 다음 프로토콜에 따라 수행됩니다.

1. CRF 확인: 연구 코디네이터는 입력하기 전에 CRF를 확인해야 합니다.

2. 데이터 검증은 다음 두 단계로 연속적으로 수행되어야 합니다.

   1. 데이터의 일관성 및 논리성 검증: 데이터 범위 및 논리성의 검토 내용은 각 인덱스의 범위와 상관관계에 따라 결정됩니다. 잘못된 데이터를 수정하기 위해 해당 소프트웨어도 작성됩니다.
   2. 수동 테스트를 통해 데이터베이스와 CRF를 비교합니다. 참가자의 의료 기록으로 10% CRF를 선택적으로 확인하여 입력 품질을 파악하고 기존 문제를 분석하고 처리합니다.
3. 데이터 검사 및 데이터베이스 폐쇄: 연구책임자는 수립된 데이터베이스 및 통계 프로토콜의 유효성을 확인한 후 데이터를 잠급니다. 잠긴 데이터는 변경할 수 없습니다. 잠금 후 발견된 확인된 문제는 통계 분석 과정에서 처리됩니다. 모든 실수와 수정 사항은 기록하고 적절하게 보관해야 합니다.