Исследовательский анализ влияния заболеваемости на скрининг колоректального рака

Связь наборов данных и этических вопросов.

Данные когорты Южного Йоркшира (SYC) (включая идентификаторы пациентов) хранятся в Исследовательском отделе клинических испытаний (CTRU) Шеффилдского университета, в то время как данные Программы скрининга рака кишечника (BCSP) хранятся в программах скрининга рака NHS (часть Общественное здравоохранение Англии).

Связь будет основываться на подмножестве респондентов SYC, которые дали свое согласие на то, чтобы исследователи SYC просмотрели их медицинские записи NHS и имеют право быть приглашенными для скрининга колоректального рака (CRC). Предлагаемый метод связи будет следующим:

• Для тех респондентов, которые дали это согласие, CTRU должен отправить их номер NHS и их идентификатор исследования SYC в BCSP.
• Используя номер NHS, BCSP должен извлечь данные о том, был ли человек приглашен на скрининг, и если да, то согласился ли он на скрининг.
• Затем BCSP должен отправить данные скрининга вместе с идентификатором исследования SYC в CTRU. Номер NHS не должен включаться в данные, отправляемые BCSP (другими словами, они будут псевдоанонимными).
• CTRU должен использовать псевдо-ID для связи данных программы проверки с данными SYC. Затем псевдоанонимизированный набор данных должен быть передан исследовательской группе.

Таким образом, BCSP получит только данные, позволяющие идентифицировать пациента, — это те данные, которые у него уже есть (номер NHS), в то время как CTRU не получит никаких дополнительных данных, позволяющих идентифицировать пациента.

Следует также подчеркнуть, что исследовательская группа, занимающаяся этим проектом, не будет иметь доступа к данным, позволяющим установить личность пациента, ни на одной из стадий проекта.

Используемые данные.

В рамках этого проекта должны использоваться следующие данные:

• Переменные экспозиции. Переменными воздействия являются наличие давних условий. Они собираются в рамках SYC как давние условия, о которых сообщают сами пациенты. Записываются двенадцать именованных условий, а также «другое» условие, которое включает произвольный текст, позволяющий респонденту сформулировать условие. Эти состояния (и их распространенность среди предварительной выборки людей в возрасте от 60 до 74 лет в SYC): депрессия (8%), тревога (10%), усталость (19%), боль (28%), бессонница (8%). ), диабет (10%), проблемы с дыханием (13%), высокое кровяное давление (31%), болезни сердца (10%), остеоартрит (16%), инсульт (3%), рак (5%) и другие ( 29%).

Должны быть рассмотрены все давние состояния, за исключением рака (поскольку он будет включать CRC, и пациенты с ним не имеют права на скрининг) и описания в произвольном тексте (они должны быть проанализированы как «другие»).

• Переменная результата. Переменная результата будет заключаться в том, посещал ли человек скрининг CRC. Это будет связано с данными SYC с использованием данных, предоставленных Национальной программой скрининга рака кишечника. Следует отметить, что скрининг CRC относится к первому скринингу человека (распространенный скрининг). В основном анализе будет рассмотрено, проходил ли индивидуум проверку CRC (независимо от количества отправленных приглашений на проверку). В зависимости от имеющихся доказательств, вторичный анализ будет учитывать переменную результата «индивидуальное согласие на скрининг КРР после отказа от первоначального приглашения на скрининг КРР».
• Вмешивающиеся переменные. Должны быть оценены следующие потенциально искажающие факторы: возраст, пол, этническая принадлежность, наивысший уровень образования, уровень физической активности, статус курения, потребление алкоголя и балл депривации IMD.
• Дополнительные описательные переменные. Следующие переменные не будут использоваться в статистических моделях, но должны быть включены при проведении описательного сравнения лиц, которые посещают скрининг, с теми, кто не посещает скрининг: итоговая оценка EQ-5D, самооценка, использование медицинских услуг в за последние 3 месяца (включая 22 названные категории, ожидается, что из-за небольшого количества некоторые из них необходимо будет сгруппировать. Возможные группы для рассмотрения: Несчастный случай и неотложная помощь (A&E), Использование в больнице (исключая A&E), Медицинский работник: ВОП, Медицинский работник: Медсестра, Другие медицинские работники, Другие лица, осуществляющие уход, Альтернативные терапевты.

Статистический анализ.

Статистический анализ должен включать следующие разделы:

• Первоначальный исследовательский анализ. Этот первоначальный анализ должен предоставить обзор имеющихся данных и выделить любые вопросы, которые, возможно, потребуется решить в рамках статистического моделирования.

Описательный анализ должен сравнить характеристики людей, которые посещают скрининг CRC, с теми, кто не посещает. Это сравнение будет включать переменные воздействия, смешанные переменные и дополнительные описательные переменные (как подробно описано в предыдущем разделе). Сравнения будут проверены на статистическую значимость с оговоркой, что, поскольку априори не было выдвинуто гипотезы о конкретных различиях, полученные значения p следует интерпретировать с осторожностью. T-тесты будут использоваться для сравнения непрерывных переменных, точный критерий Фишера будет использоваться для сравнения бинарных переменных, а критерий Крускала-Уоллиса будет использоваться для сравнения порядковых переменных. Любые p-значения менее 5% будут считаться статистически значимыми.

В дополнение к описательному анализу функциональная форма связи между любыми непрерывными переменными и результатом должна быть визуально оценена с использованием методов сглаживания. Если указана нелинейная функциональная форма, то следует рассмотреть возможность использования нелинейных функций (дробных многочленов, натуральных сплайнов).

• Обработка недостающих данных. Количество недостающих данных должно определять используемую стратегию (Harrell, 2001). Если общая доля людей с какими-либо отсутствующими данными составляет менее 5%, то выполняется однократное вменение отсутствующих значений. В противном случае должно быть выполнено многократное вменение пропущенных значений.
• Статистическое моделирование. Показатели охвата скринингом CRC должны быть проанализированы с использованием логистической регрессии с демографическими данными пациентов, социально-экономическим статусом, факторами образа жизни и заболеваемостью в качестве потенциально объясняющих переменных.

Основной интерес представляет то, какие заболевания влияют на уровень усвоения, с особым интересом к психическим заболеваниям (из которых депрессия и тревога измеряются в SYC). По этой причине следует рассматривать только взаимодействие с этими двумя психическими заболеваниями. Чтобы изучить связь между психическими заболеваниями и поглощением и увидеть, как другие переменные влияют на эту связь, необходимо представить ряд моделей:

• Модель 1 (одномерная модель): она должна включать только долгосрочные условия (переменные воздействия) в качестве независимых переменных.
• Модель 2 (модель с поправкой на демографию): она должна включать независимые переменные из Модели 1, наряду с демографическими переменными (возраст, пол и этническая принадлежность).
• Модель 3 (полная модель): она должна включать все переменные, рассматриваемые в данном исследовании. Взаимодействия не учитываются.
• Модель 4 (исследовательская модель): здесь применяется выбор подмножества к Модели 3 (пошагово в обратном направлении, с вероятностью удаления 0,05). Взаимодействия должны рассматриваться после применения выбора подмножества.

Цель отображения ряда моделей будет заключаться в том, чтобы показать нескорректированную связь между заболеваемостью и охватом скринингом, а также подчеркнуть степень, в которой эти связи опосредованы характеристиками пациента. Проводится различие между «внутренними» характеристиками (возраст, пол и этническая принадлежность), которые (как правило) человек не может изменить, и остальными характеристиками, над которыми человек имеет больший контроль.

Расчет мощности.

Анализ мощности проводился с использованием G*Power 3.1.9. Был рассчитан необходимый размер выборки для обнаружения значительного влияния заранее заданной переменной. Для этого анализа использовали альфа-уровень 5% и двусторонний тест. Необходимо было оценить или выбрать ряд дополнительных факторов:

• Требуемая мощность: использовались значения 95% и 80%.
• Отношение шансов: тестировались значения от 1,2 до 3.
• Вероятность заражения среди лиц без каких-либо заболеваний: использовалось общее поглощение 47%, наблюдаемое в период с 2008 по 2011 год в рамках BCSP.
• Степень корреляции среди потенциально объясняющих переменных: были протестированы значения 20% и 40% (обозначены как «R2» в таблице ниже).
• Распространенность заранее заданной переменной: использовалось значение 8%, соответствующее распространенности депрессии в предварительном анализе данных SYC. В этом анализе 74% выборки имели заболеваемость, в среднем 1,8 длительных состояния на человека.

Таблица 1: Требуемый размер выборки в зависимости от мощности, корреляции и отношения шансов.

Мощность = 80% Мощность = 95% Отношение шансов R2 = 0,2 R2 = 0,4 R2 = 0,2 R2 = 0,4 1,2 16 066 21 422 26 605 35 473 1,3 7 780 10 373 12 876 17 168 1,4 4 751 6, 335 7 857 10 476 1,5 3 292 4 389 5 437 7 249 1,6 2 466 3 289 4 069 5 425 1,8 1 603 2 137 2 637 3 516 2,0 1 174 1 566 1 925 2 567 2,2 926 1 234 1 513 2 017 2,4 767 1 022 1 248 1 665 2,6 658 877 1 067 1 422 2,8 5 79 772 935 1 247 3,0 519 693 837 1 116

Ожидается, что доступный размер выборки составит примерно 7500, что указывает на то, что любые отношения шансов 1,4 или выше будут обнаружены с мощностью 80%, в то время как любые отношения шансов 1,5 или выше будут обнаружены с мощностью 95%.

Примером изменения уровня усвоения, относящегося к отношению шансов 1,5, может быть снижение усвоения с 60% до 57%. Дополнительные примеры представлены в таблице 2.

Таблица 2: Снижение скорости усвоения, соответствующее отношению шансов 1,5. Скорость усвоения в группе 1: 90% 80% 70% 60% Скорость усвоения в группе 2: 81% 72% 64% 57%

Также был опробован альтернативный метод оценки размеров выборки (Campbell, Julious, and Altman, 1996). При этом используются опубликованные таблицы, в которых оценивается размер выборки (на группу), необходимый для выявления заранее заданной разницы в двух пропорциях при уровне значимости 5% с мощностью 80%. Затем размеры групп корректируются с учетом любых различий в размере групп. Например, если группа с депрессией составляет 8 % от общей численности населения, то для выявления разницы в поглощении 65 % среди людей без депрессии и 60 % среди людей с депрессией требуется общий размер выборки 425 человек, из которых 34. должна была бы быть депрессия, а у 391 не было бы депрессии. Общий размер выборки, необходимый для диапазона различий в показателях усвоения, представлен в таблице 3 (все коэффициенты охвата кратны 5%, поскольку эти значения используются в опубликованных таблицах).

Таблица 3: Размеры выборки, необходимые для выявления заранее определенных различий в поглощении. Поглощение в группе A Поглощение в группе B Общий объем выборки 60% 55% 1 188 65% 60% 425 70% 65% 213 75% 70% 138

* При условии, что сравнение проводится между людьми с депрессией (распространенность 8%, что соответствует группе В) и людьми без депрессии.