Virtual Reality Oppmerksomhetstrening hos slagpasienter (VRAT)

ESTIMERING AV PRØVESTØRRELSE:

Effektanalyse ble utført med SIMR-pakken i R som estimerer kraft for generaliserte lineære blandede modeller ved bruk av Monte Carlo-simuleringer. Hovedanalysen vil sammenligne utviklingen over tid av den primære utfallsvariabelen mellom de to in-subjekt tilstandene placebo og aktiv intervensjon. Effekt ble estimert som en funksjon av antall pasienter som fullfører hele studieprotokollen og som en funksjon av antall vurderingsmomenter per pasient. I tillegg ble effektanalysen kjørt under forutsetning av at målefeilen (restvarians) ville være lik 0,20 SDs. Det siste innebærer at utfallsvariabelen må ha en reliabilitet på minst 0,80. Effektanalysen avdekket at 8 pasienter må fullføre hele studieprotokollen (prøvestørrelse per protokoll) - når studieprotokollen involverer en 1-dagers vurderingsplan - for å oppdage en moderat effektstørrelse (SD = 0,5) med en type I feilrate på 1 % og en styrke på 80 %. For hver motvektsgruppe er det derfor nødvendig med minimum 4 pasienter. Forutsatt at 50 % av alle pasienter som er allokert til en motvektsgruppe frafaller på et tidspunkt i løpet av studien, vil totalt 16 pasienter bli rekruttert for å oppnå en stor nok prøvestørrelse per protokoll.

MANGLER DATAHÅNDTERING:

Manglende data kan oppstå når pasienter ikke deltar i ett eller flere besøk gjennom studieprotokollen (ikke-monotone manglende data) eller når pasienter dropper ut av studien og det ikke er data tilgjengelig om en pasient etter frafall (monotone data) manglende data). Hyppigheten av forekomsten av disse to typene manglende data vil bli rapportert. Dersom det oppstår inkonsistente data på individnivå vil dette ikke anses som manglende data. Resultater utenfor rekkevidde for de fleste atferdsmessige utfall vil sannsynligvis ikke forekomme fordi datastyrte vurderingsoppgaver garanterer nøyaktig datainnsamling. For atferdsobservasjonsskalaen vil inter-raters reliabilitet bli evaluert som en kvalitetssjekk. Hvis interrater-reliabiliteten på tvers av alle vurderinger gjort i sammenheng med studien er lavere enn 0,70, vil dette målet bli rapportert som utilstrekkelig pålitelig til å kunne brukes som en meningsfull utfallsvariabel. Kun øyesporingsdata som ble målt tilstrekkelig nøyaktig, vil bli vurdert å bli brukt som et resultatmål. Dette betyr at hvis øyesporingskalibrering ikke er god til utmerket i henhold til programvaren levert med øyemåleren etter 5 gjentatte kalibreringer, vil øyesporingsdata for den vurderingen bli betraktet som manglende data.

STATISTISK ANALYSE:

1. HOVEDANALYSE: Dataene vil bli analysert ved hjelp av Bayesianske blandede modeller i R. Blandede modeller er den anbefalte tilnærmingen for å kombinere data fra enkelttilfeller og blir i økende grad anerkjent som en kraftigere dataanalysetilnærming for kliniske studier sammenlignet med klassiske ANCOVAer siden blandede modeller kan nøyaktig modell tidsustrukturerte data. En Bayesiansk tilnærming for å analysere data foretrekkes fremfor en klassisk nullhypotese-signifikanstesting fordi den Bayesianske tilnærmingen tillater å kvantifisere styrken av bevis til fordel for nullhypotesen. Sistnevnte er en verdifull egenskap i sammenheng med kliniske studier, da disse studiene ofte krever bevis for ingen forskjell mellom grupper på kovariater som kan antas å påvirke respons på behandling.

   Hovedanalysen av interesse vil sammenligne effekten av de interne tilstandene placebo og aktiv intervensjon. Modellen for å estimere denne effekten vil inkludere hovedeffekten av tid siden start av intervensjonstilstand, intervensjon og motvektsgruppen. I tillegg vil de parvise og treveis interaksjonene til disse prediktorene inkluderes. Et tilfeldig avskjæring og tilfeldig helning for tid vil inngå i modellen. Denne modellen vil bli brukt til å forutsi den primære utfallsvariabelen og de sekundære utfallsvariablene.

   I tillegg vil assosiasjonen mellom de ulike utfallsvariablene rapporteres som et middel for å estimere i hvilken grad behandlingseffekter kan ha påvirket 1 spesifikt utfall eller i hvilken grad symptomutvikling på tvers av ulike utfallsvariabler var assosiert.

2. UNDERSØKENDE ANALYSER: I tillegg til disse analysene vil pasientenes erfaring med den VR-spillbaserte intervensjonen også bli rapportert. Stemmeresponsene fra pasienter under spillingen vil bli vurdert av to uavhengige vurderere som uttrykk for negative eller positive følelser. Antall negative og antall positive uttrykk i forhold til det totale antallet uttrykk vil sammenlignes med hverandre. Dersom andelen positive uttrykk er høyere enn andelen negative uttrykk tas dette som bevis som tyder på at pasientene hadde en positiv opplevelse med spillet og omvendt. I tillegg, siden ikke alle pasienter spontant vil gi vokale responser under spilling, vil gjennomsnittlig poengsum for pasienter på spørreskjemaet som måler deres erfaring med den VR-spillbaserte intervensjonen bli rapportert. Gitt den utforskende karakteren til denne delen av studien vil beskrivende statistikk bli rapportert, men ingen statistisk analyse av denne utfallsvariabelen vil bli utført. Resultatene av sikkerhetssjekklisten vil også bli rapportert. Disse dataene er verdifulle siden de kan informere andre forskere om hvorvidt VR er trygt å bruke i hjerneslagpopulasjonen. Disse dataene vil bli rapportert i form av beskrivende statistikk. Alle eksplorative analyser vil bli utført på intention-to-treat prøven.
3. BETYDNINGSNIVÅ: Bayes-faktorene vil bli tolket i henhold til følgende tolkningsregel: en Bayes-faktor på større enn 3,2 antyder betydelig bevis i favør av den alternative modellen, en Bayes-faktor større enn 10 antyder sterke bevis i favør av den alternative modellen og en Bayes Factor større enn 100 er avgjørende for den alternative modellen. Alle effekter vil bli evaluert mot en terskel på en Bayes-faktor på 10. Bayes-faktorer som er mellom 1/10 og 10 vil bli tolket som inkonklusive bevis. Evaluering av effekter ved en terskel på en Bayes-faktor på 10 er sammenlignbar med tilnærmingen til å evaluere effekter på et signifikansnivå på 0,01. Den primære utfallsvariabelen og 5 sekundære utfallsvariabler bør føre til en maksimal type I feilrate på 6 % i et verste scenario hvor alle 6 utfallsvariablene er fullstendig ukorrelerte. Denne type I feilraten oppnås gjennom formelen: 100 [1- (1- α)^k ] hvor α står for signifikansnivået og k står for antall uavhengige mål.