주요우울장애 환자의 신경조절장치 사용

실험 설계 1. 이 연구는 우울증과 우울증의 부수적인 증상에 대한 장치의 효과를 평가하기 위한 무작위 임상 시험이 될 것입니다. 이 연구는 선별/기준선 및 치료의 2단계를 포함합니다. 선별 단계에서 환자는 DSM-5(Diagnostics and Statistics Manuel 5) 기준을 사용하여 우울증에 대해 임상 정신과 의사에 의해 평가됩니다. 우울증, 삶의 질, 반추, 과민성, 불안 및 미래 지향의 기준선 비율은 치료 전에 수집됩니다. 이러한 메트릭은 각각 HAM-D, QQLS, RRS, BIT, GAD-7 및 FOS에 의해 측정됩니다. 그런 다음 환자는 치료군 또는 대조군으로 무작위 배정됩니다. 통제 그룹 환자는 측정에 관여하지 않는 조사자에 의해 가짜 장치를 할당받게 됩니다. 1일차에 환자는 장치 사용에 대해 교육을 받고 클리닉의 감독하에 처음으로 장치를 적용합니다. 장치의 다른 모든 사용은 집에서 수행됩니다. 치료 단계에서 환자는 8주 동안 매일 2회 16분의 장치 치료 세션을 받게 됩니다. 권장 세션은 낮에 한 번, 자기 전에 한 번 발생합니다. 위에서 설명한 메트릭은 2주차(14일), 4주차(28일차), 6주차(42일차) 및 8주차(56일차)의 끝에서 측정됩니다. 부작용은 이러한 각 시점에서 평가됩니다. 환자는 56일 또는 중단 시점에 장치를 반환합니다. 연구를 중단하기로 선택한 환자는 마지막 기록 측정을 이월합니다. 외적 타당성을 높이기 위한 노력의 일환으로 환자는 외래 환자 정신과 의사가 약술한 현재 치료 계획을 변경하도록 요청받지 않을 것입니다. 환자는 이전에 처방된 약물을 계속 사용할 수 있지만 시험 기간 동안 약물 변경은 발생하지 않습니다.

표본 크기의 통계적 방법 및 결정

1. 통계 및 분석 계획

   ㅏ. 데이터베이스 잠금 전에 통계 분석 계획(SAP)은 별도의 문서로 작성되고 조사 팀의 승인을 받습니다. SAP는 다음과 같이 분석 방법에 대한 자세한 설명을 제공합니다. 계획된 분석과의 편차는 최종 연구 보고서에 설명되고 정당화됩니다. 모든 연구 데이터는 대상 번호 및 시점(해당하는 경우)별로 데이터 목록에 표시됩니다. 요약표는 시점별로 표시됩니다(해당하는 경우).

2. 분석 모집단

   1. 완료된 모든 참가자의 단일 세트가 1차 및 2차 결과에 대해 분석됩니다. 추가 분석은 시험 기간 동안 이상 반응(AE)을 경험한 것으로 밝혀진 모든 환자를 열거하고 특성화하기 위해 기술적인 기술을 사용하여 사례별로 수행될 수 있습니다. 분석 모집단에 대한 모든 조정은 SAP에 설명된 절차 또는 SAP에 대한 수정 사항을 기반으로 하며 최종 연구 보고서에도 설명되어 있습니다.

3. 환자의 처분

   ㅏ. 임상 연구의 각 단계에 진입하고 완료한 적격 환자가 열거되고 분석을 위해 포함됩니다. 연구에서 등록, 완료 및 중단된 환자의 수와 백분율을 요약하여 항목 수준에서 무작위가 아닌 감소 패턴 및 데이터 누락을 식별합니다.

4. 계획된 분석

   ㅏ. 데이터 분석은 먼저 각 시점 내에서 그리고 시점에 걸쳐 각 환자에 대해 수집된 1차, 2차 및 예측 측정의 심리적 특성을 검사하여 진행됩니다. 각 측정에 대해 평균, 중앙값 및 표준 편차는 사용 가능한 모든 사례를 설명하고 다양한 누락 가정을 계산합니다. 전반적으로 기본 가설은 기준선에 비해 장치의 효능 입증에 중점을 둡니다. 등록된 모든 환자에 대한 처분이 요약되고 중단 사유가 표로 작성됩니다. 기본 인구통계 및 임상 특성에 대한 표 요약 및/또는 목록이 제공됩니다.

5. 병용 약물

   ㅏ. 치료 투여 중에 복용한 병용 약물은 연구 등록이 시작될 때 가장 최신 버전의 세계 보건 기구(WHO) 약물 사전을 사용하여 약물 종류 및 선호 이름별로 요약 및 분류됩니다. WHO 마약 사전의 버전은 최종 보고서에 기록됩니다.

6. 효능 측정 분석

   ㅏ. HAM-D에 의해 측정된 우울증 중증도의 기준선으로부터의 변화의 1차 종점. 치료 전에서 치료 후로의 변화에 ​​대한 그룹 간의 변화를 비교하기 위해 반복 측정 분산 분석을 수행하여 다음 귀무 가설 및 대체 가설에 해당하는 미리 지정된 대비를 테스트합니다. i. Null: [(평균-치료-후 - 의미-치료-Pre) - (평균-가짜-사후 - 의미-가짜-Pre)] = 0 ii. 대안: [(평균-치료-후 - 의미-치료-전) - (평균-가짜-후 - 의미-가짜-전)] != 0 b. 삶의 질, 반추, 미래 지향, 불안 및 짜증의 이차 결과 측정도 유사하게 연구될 것입니다. 유효성의 추가 측정 및 해당 분석에 대한 자세한 내용은 이 연구의 SAP에서 최종 데이터베이스 잠금 전에 전향적으로 설명됩니다. 각 모델에서 각 치료에 대한 평균 및 95% 신뢰 구간(CI)이 제공됩니다. 및 평균의 차이, 차이의 단측 95% CI 및 p 값(유의값 0.05)이 결정되었습니다.

   씨. 1차 목표가 0.05에서 통계적 유의성을 충족하면 2차 목표는 Hockberg 보정을 사용하여 p-값을 조정하여 제1종 오류를 제어합니다. 조정된 p-값과 조정되지 않은 p-값이 모두 표시됩니다.

7. 노출 및 부작용 분석

   ㅏ. 노출(치료 세션 수)은 치료별로 요약됩니다. 유해 사례 분석은 ITT 모집단을 사용하여 수행됩니다. AE는 MedDRA(Medical Dictionary for Regulatory Activities)에 따라 일차 기관계 등급(SOC) 및 선호 용어로 코딩됩니다. 치료 긴급 AE(TEAE)는 전반적으로 그리고 장치와 관련된 것으로 간주되는 것에 대해 각 1차 SOC의 환자 수와 퍼센트 및 치료별 선호 용어로 요약됩니다. 연구 장치, 강도, 심각성, AE 또는 중단, 사망 및 입원으로 이어지는 심각한 부작용(SAE), 장치별 AESI와의 관계에 대한 요약도 제공됩니다. 주제별 목록이 제공됩니다.

8. 샘플 크기 결정

   1. 샘플 크기를 결정하기 위해 "A Single Arm Study Evaluating the Efficacy of the device in Patients with Severe Pain Due to Fibromyalgia"라는 제목의 Fibromyalgia 시험에서 예비 데이터를 사용했습니다. 이 시험에서 관리된 PHQ-9 우울증 척도의 결과는 적절한 표본 크기를 결정하기 위해 HAM-D 우울증 척도의 효과 크기를 추정하는 데 사용됩니다.
   2. Fibromyalgia 시험은 중재가 사용되지 않은 7일 동안 지속된 스크리닝 단계와 참가자가 장치를 하루에 두 번 이상(최대 4회) 사용하는 15일 동안 지속되는 치료 단계의 2단계로 구성되었습니다.
   3. 두 단계의 효과 크기는 Cohen's Dz로 계산되었습니다. 치료 단계의 효과 크기는 0.79(95% CI 0.25 - 1.33)였고 스크리닝 단계의 효과 크기는 0.47(95% CI 0.18 - 0.77)이었습니다. 전체 연구에 대한 효과 크기는 1.26(95% CI 0.61 - 1.9)이었습니다. 이 시험에서 스크리닝 단계는 향후 시험에서 관찰될 수 있는 가짜/위약 효과에 대한 추정치로 사용될 수 있습니다. 또한 치료 기간 동안 관찰된 효과 크기 0.79는 스크리닝 단계 동안 위약 개선이 발생한 후에 발생하므로 부분 위약 효과를 포함하는 것으로부터 어느 정도 보호됩니다. 이 표본 크기 계산에 대한 가정은 현재 연구의 치료 단계 효과 크기가 1.26 총 효과 크기를 나타낼 수 있고 가짜 팔이 0.47 효과 크기를 나타낼 수 있으므로 현재 치료 단계의 표본 크기를 결정하는 올바른 효과 크기라는 것입니다. 시도는 (1.26 - 0.47=0.79)인 가짜 위의 나머지 진정한 치료 효과입니다. 0.79.
   4. 평행군 시험의 경우 피험자 간 T-테스트에서 80%의 검정력에서 0.05의 알파에서 0.79의 효과 크기로 통계적 유의성을 나타내기 위해 필요한 샘플 크기는 당 27명의 참가자입니다. 팔. 참가자의 잠재적 탈락을 설명하기 위해 최종 샘플 크기는 팔당 참가자 40명으로 상향 조정됩니다.
   5. T-테스트와 반복 측정 Anova 간의 결과 유사성을 보여주는 시뮬레이션이 첨부되어 있습니다. 따라서 위의 T-테스트 샘플 크기는 반복 측정 분산 분석에 사용되었습니다(첨부 파일 #1 참조).
9. 공부의 맹목 가. 무작위 장치를 제공하고 연구 직원에게 순서대로 할당할 장치 ID 번호 목록을 제공합니다. 연구 조사관은 어떤 장치가 가짜 장치인지 알지 못합니다. 조사관이 액세스할 수 없는 별도의 잠긴 외장 하드 드라이브에 블라인드 정보를 보관합니다. 각 장치 ID에 첨부된 데이터는 통계 분석을 위해 의 분석 팀으로 전송됩니다.