m-Rehab OSA: Impacto de um Programa de Telereabilitação Associado ao CPAP nos Marcadores de Gravidade da Síndrome da Apneia Obstrutiva do Sono (mRehabOSA)

Plano de análise estatística O número de pacientes solicitados para o estudo e o número de indivíduos incluídos e randomizados em cada grupo serão relatados no fluxograma. Interrupções prematuras (perda de acompanhamento, morte, retiradas do estudo) e seus motivos serão relatados, bem como quaisquer desvios do protocolo.

Será realizada uma análise descritiva inicial de cada um dos grupos. Para variáveis ​​qualitativas, esta descrição incluirá o número, bem como a frequência das diferentes modalidades. No que diz respeito às variáveis ​​quantitativas, a descrição incluirá o número, a média, o desvio padrão, a mediana, bem como os valores extremos de acordo com a distribuição.

A comparabilidade dos 2 grupos será verificada para todas as características iniciais susceptíveis de influenciar os resultados. No caso de não comparabilidade em um ou mais parâmetros, será feito um ajuste neste ou naqueles parâmetros para as comparações entre grupos de critérios de julgamento.

Análise do critério de julgamento primário A variação na evolução dos vários critérios principais será comparada entre os 2 grupos através de um teste não paramétrico de comparação de médias (teste de Mann-Whitney) ou se a distribuição se revelar gaussiana e se verificarem as condições de aplicação , um teste paramétrico (T de Student).

Análise dos desfechos secundários As variáveis ​​qualitativas serão comparadas por um teste qui-quadrado. Caso contrário, se as condições para a realização deste teste não forem atendidas, será utilizado o teste exato de Fisher.

As variáveis ​​quantitativas serão comparadas entre os dois grupos:

• no caso de variáveis ​​Gaussianas, por um teste t de Student ou uma análise de variância
• no caso de variáveis ​​não Gaussianas, por um teste de Wilcoxon-Mann-Withney

Dados longitudinais (escores de qualidade de vida, atividades físicas) serão modelados por uma regressão mista com o efeito do paciente como variável aleatória. Um modelo de regressão linear modelando a variação dos pontos finais longitudinais será ajustado às covariáveis ​​com pelo menos uma tendência (p <0,15) para a diferença entre os dois braços do estudo. Um procedimento do tipo forward será implementado para obter um modelo multivariado final.

Gerenciamento de dados ausentes:

O método IPTW será usado. A perda de seguimento será considerada usando uma ponderação no inverso da probabilidade de ser censurado