重度抑郁症患者使用神经调节装置

实验设计 1. 这项研究将是一项随机临床试验，旨在评估该设备对抑郁症以及抑郁症辅助症状的影响。 该研究将涉及 2 个阶段：筛选/基线和治疗。 在筛选阶段，临床精神病学家将使用诊断和统计手册 5 (DSM-5) 标准评估患者的抑郁症。 治疗前将收集抑郁症、生活质量、沉思、易怒、焦虑和未来取向的基线率。 这些指标将分别由 HAM-D、QQLS、RRS、BIT、GAD-7 和 FOS 进行测量。 然后将患者随机分配到治疗组或对照组。 对照组患者将由不参与测量的研究者分配假装置。 第 1 天，将指导患者使用该设备，并在诊所监督下首次使用该设备；该设备的所有其他用途将在家中进行。 在治疗阶段，患者将每天接受 2 次 16 分钟的设备治疗，持续 8 周。 推荐的课程在白天进行一次，在睡前进行一次。 上述指标将在第 2 周（第 14 天）、第 4 周（第 28 天）、第 6 周（第 42 天）和第 8 周（第 56 天）结束时测量。 将在每个这些时刻评估不利影响。 患者将在第 56 天或停药时归还设备。 选择中止研究的患者将继续进行他们最后的记录测量。 为了提高外部有效性，不会要求患者改变门诊精神科医生概述的当前治疗计划。 患者可能会继续使用之前开出的药物，但在试验期间不会发生药物变化。

统计方法和样本量的确定

1. 统计和分析计划

   A。在数据库锁定之前，统计分析计划 (SAP) 将作为单独的文件编写并由调查团队批准。 SAP 将提供更详细的分析方法说明，如下所述。 与计划分析的任何偏差都将在最终研究报告中进行描述和论证。 所有研究数据将按受试者编号和时间点（如适用）显示在数据列表中。 汇总表将按时间点（如适用）呈现。

2. 分析人群

   1. 将分析一组所有完成的参与者的主要和次要结果。 可以使用描述性技术在个案基础上进行额外的分析，以列举和描述在试验期间被发现经历过不良事件 (AE) 的任何患者。 对分析人群的任何调整都将基于 SAP 中概述的程序或对 SAP 的修改，并在最终研究报告中进行描述。

3. 患者处置

   A。将对进入并完成临床研究每个阶段的合格患者进行计数并纳入分析。 将从研究中登记、完成和中止的患者的数量和百分比进行总结，以识别项目级别的任何非随机损耗模式和缺失数据。

4. 计划分析

   A。数据分析将首先检查在每个时间点内和跨时间点收集的每位患者的主要、次要和预测措施的心理测量特征。 对于每个度量，将计算均值、中位数和标准差，以说明所有可用案例，然后计算不同的缺失假设。 总体而言，主要假设集中在设备相对于基线的功效证明。 将总结所有登记患者的处置，并将中止的原因制成表格。 将为基线人口统计和临床特征提供表格摘要和/或列表。

5. 合并用药

   A。研究招募开始时，将使用最新版本的世界卫生组织 (WHO) 药物词典，按药物类别和首选名称对治疗期间服用的伴随药物进行总结和分类。 WHO 药物词典的版本将在最终报告中注明。

6. 疗效措施分析

   A。 由 HAM-D 测量的抑郁严重程度相对于基线变化的主要终点。 为了比较各组之间从治疗前到治疗后的变化，将进行重复测量方差分析以检验预先指定的对比，该对比对应于以下零假设和备选假设：i。空值：[(Mean-Treatment-Post - Meant-Treatment-Pre) - (Mean-Sham-Post - Meant-Sham-Pre)] = 0 ii. 备选方案：[(Mean-Treatment-Post - Meant-Treatment-Pre) - (Mean-Sham-Post - Meant-Sham-Pre)] != 0 b. 将类似地研究生活质量、反思、未来取向、焦虑和易怒等次要结果指标。 在最终数据库锁定之前，将在本研究的 SAP 中前瞻性地描述额外的功效测量及其分析的详细信息。 对于每个模型，将为每个治疗提供均值和 95% 置信区间 (CI)；和均值差异、差异的单侧 95% CI 和 p 值（显着性值为 0.05）确定。

   C。 如果主要目标达到 0.05 的统计显着性，则次要目标将通过使用 Hockberg 校正调整 p 值来控制 I 型错误。 将显示调整后和未调整的 p 值。

7. 暴露和不良事件分析

   A。暴露（治疗次数）将按治疗进行总结。 将使用 ITT 人群进行不良事件分析。 AE 将根据主要系统器官类别 (SOC) 和根据监管活动医学词典 (MedDRA) 的首选术语进行编码。 治疗中出现的 AE (TEAE)，无论是总体的还是被认为与设备相关的，将按每个主要 SOC 中患者的数量和百分比以及治疗的首选术语进行总结。 还将提供与研究设备、强度、严重性、AE 或导致停药、死亡和住院的严重不良事件 (SAE) 以及设备特定 AESI 的关系的摘要。 将提供按主题列表。

8. 样本量的确定

   1. 为了确定样本量，使用了来自纤维肌痛试验的初步数据，该试验名为“单臂研究评估该装置对因纤维肌痛引起的严重疼痛患者的疗效”。 本试验中使用的 PHQ-9 抑郁量表的结果将用于估计 HAM-D 抑郁量表的效应大小，以确定合适的样本量。
   2. 纤维肌痛试验有 2 个阶段，一个持续 7 天的筛选阶段，其中不使用干预措施，另一个治疗阶段持续 15 天，参与者每天至少使用该设备两次（最多 4 次）。
   3. 两个阶段的效果大小均计算为 Cohen's Dz。 治疗阶段的效应量为 0.79（95% CI 0.25 - 1.33），筛选阶段的效应量为 0.47（95% CI 0.18 - 0.77）。 整个研究的影响大小为 1.26（95% CI 0.61 - 1.9）。 在此试验中，筛选阶段可用作对可能在未来试验中观察到的假/安慰剂效应的估计。 此外，治疗期间观察到的效应量为 0.79 发生在筛选阶段安慰剂改善发生之后，因此在一定程度上防止包含部分安慰剂效应。 此样本量计算的假设是当前研究中的治疗阶段效应量可能显示 1.26 总效应量，而假手术组可能显示 0.47 效应量，因此正确的效应量可以确定当前研究的样本量trial 是 sham 之上剩余的真实治疗效果，即 (1.26 - 0.47=0.79) 0.79。
   4. 对于平行臂试验，为了显示在 0.05、2 尾的 alpha 下效果大小为 0.79 的统计显着性，在受试者之间的 T 检验中功效为 80%，所需的样本量为每个 27 名参与者手臂。 考虑到潜在的参与者退出，最终样本量将向上调整为每组 40 名参与者。
   5. 附上显示 T 检验和重复测量方差分析结果相似性的模拟。 因此，上述用于 T 检验的样本量用于重复测量方差分析（参见附件 #1）。
9. 研究的盲法将提供随机设备并为研究人员提供设备 ID 号列表以按顺序分配。 研究调查人员将不知道哪个设备是假设备。 将致盲信息保存在调查人员无法访问的单独锁定的外部硬盘驱动器上。 附加到每个设备 ID 的数据将发送到 的分析团队进行统计分析。