Серия N-из-1 испытаний традиционной китайской медицины на основе байесовского метода

ТКМ добилась больших успехов в контексте современной науки и техники, но по сравнению с быстрым развитием современной медицины развитие ТКМ было относительно медленным. Рандомизированное контролируемое исследование, основанное на популяции, несовместимо с характеристиками дифференциации синдрома ТКМ. Отсутствие надежных методов оценки эффективности, основанных на доказательной медицине, препятствует интернационализации и развитию ТКМ.

Клинические испытания (International Clinictrials.gov Идентификатор: NCT03147443) исследователи только что закончили исследование и обнаружили, что улучшенная модель смешанных эффектов может обнаруживать остаточный эффект ТКМ в испытаниях N из 1 и повышать чувствительность статистики групповых данных. Однако чувствительность этого метода исследования низка на индивидуальном статистическом уровне из-за присущей ему природы испытаний N из 1, и для дальнейшего улучшения необходимо изучить больше случаев. Теперь этот иерархический байесовский статистический метод стал одним из основных статистических методов в серии испытаний N из 1. По сравнению с частотными статистическими методами преимущества байесовского метода заключаются в следующем: (1) интеграционный анализ как индивидуальных, так и групповых данных может проводиться одновременно; (2) легко ввести смешанные переменные, такие как телосложение или тип гена разных субъектов, или разные типы синдрома ТКМ (которые помогают различать разные типы синдрома ТКМ и разницу в эффектах); (3) кроме того, есть особое преимущество: если большое количество пациентов завершили аналогичные испытания N из 1 с дисперсией внутри отдельного пациента больше, чем между пациентами, за счет «заимствования у силы», результаты других пациентов можно использовать для повышения точности индивидуальных результатов, то есть для повышения чувствительности испытаний N из 1 без необходимости увеличения количества пар испытаний N из 1. В настоящее время этот статистический метод редко используется в испытаниях ТКМ N из 1, поэтому его стоит использовать для справки в наших будущих исследованиях.

Ключевая гипотеза этого исследования заключается в том, что: (1) эффективность дифференциации синдрома будет лучше, чем у плацебо, у пациентов со стабильной бронхоэктазами в исследованиях N из 1. (2) эффективность дифференциации синдрома будет выше, чем у пациентов со стабильной бронхоэктатической болезнью по тому же рецепту без использования китайских трав для снятия жара в исследованиях N из 1. Однако на индивидуальном уровне, с тяжестью индивидуального жара мокроты, эффективность будет различной, отражая эффект индивидуального лечения, основанного на дифференциации синдромов китайской медицины. (3) Иерархическая байесовская статистическая модель улучшит чувствительность и применимость N-из 1 испытаний ТКМ как на индивидуальном, так и на групповом уровнях.

В этом исследовании исследователи проведут одноцентровые испытания N из 1 у 71 пациента со стабильной бронхоэктазией без кровохарканья и дыхательной недостаточности. Эти испытания N из 1 будут рандомизированными, двойными слепыми, перекрестными сравнениями индивидуального травяного отвара с контрольным отваром у отдельных пациентов. Каждое испытание N из 1 будет иметь 3 пары периодов лечения. Продолжительность каждого периода лечения составит 4 недели. Исследователи будут сравнивать: (1) эффективность дифференциации синдрома (индивидуализированный отвар) с плацебо, (2) эффективность дифференциации синдрома (индивидуализированный отвар) с тем же назначением, но без жаропонижающих китайских трав, у пациентов со стабильной бронхоэктатической болезнью через серия испытаний N из 1. Первичным результатом являются симптомы, о которых пациент сообщает сам (такие как кашель, отхаркивание, одышка, боль в груди и утомляемость) по 7-балльной шкале Лайкерта. Вторичными результатами являются 24-часовой объем мокроты и оценки хронической обструктивной болезни легких (ХОБЛ) оценочного теста (CAT). Будут введены иерархические байесовские статистические методы и некоторые параметры и переменные, такие как тип синдрома ТКМ, потенциальный остаточный эффект ТКМ и т. д. Будет проверена чувствительность и применимость различных математических моделей (иерархический байесовский, парный t-критерий и метаанализ) для N-из-1 испытаний ТКМ с целью повышения чувствительности и применимости N-из-1 испытаний. ТКМ как на индивидуальном, так и на групповом уровне.