análisis de datos en los ensayos clínicos. el papel del programador
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ANÁLISIS DE DATOS EN LOS ENSAYOS CLÍNICOS. El papel del programador estadístico
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Análisis de datos en los ensayosclínicos.El papel del programadorestadístico
Ferran ChuecosStatistical Programmer
Almirall
ANÁLISIS DE DATOS EN LOS ENSAYOS CLÍNICOS. El papel del programador estadístico
Índice Ensayos clínicos. Desarrollo clínico
Desarrollo clínico
Ensayos clínicos
Estadística en los ensayos clínicos
Programación estadística:
Randomización,
Programas de análisis y validación de los mismos
ANÁLISIS DE DATOS EN LOS ENSAYOS CLÍNICOS. El papel del programador estadístico
Desarrollo clínico
ANÁLISIS DE DATOS EN LOS ENSAYOS CLÍNICOS. El papel del programador estadístico
Desarrollo clínico
El Desarrollo Clínico es el proceso para demostrar la eficacia, seguridad y la eficiencia de los nuevos fármacos mediante ensayos clínicos.
Desarrollo Clínico
Fase I Fase IIa Fase IIb Fase IIIa Fase IIIb
DossierPresentación a las agencias reguladorasAprobación
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Objetivos de las distintas fasesFase Objetivos Características de los ensayos
I Determinar para dosis únicas y múltiples:: - Seguridad / tolerabilidad - Farmacocinética /farmacodinamía - Máxima dosis tolerada (MTD)
- Población total: 20-80 voluntarios sanos - Cada ensayo en 1 / 2 centros en 1 ó 2 países
IIa Prueba de Principio (PoP) - PoC - Determinar la eficacia / actividad y seguridad / tolerabilidad del fármaco en dosis únicas o múltiples - Farmacocinética y farmacodinamia (PK / PD) - Diseño de la Fase IIb
- Población total: 100 (máx) pacientes voluntarios - Cada ensayo en 1 / 2 centros en 1 ó 2 países
IIb - Evaluar la eficacia y seguridad / tolerabilidad - Búsqueda de dosis para la Fase III: Dosis respuesta - Diseño de los ensayos Fase III
- Población toral: en función de las dosis probadas: 1000 pacientes voluntarios - Ensayos multi-céntricos y multi-países
IIIa - Confirmar la eficacia y seguridad / tolerabilidad a largo - Evaluar la eficiencia del fármaco
- Población total: entorno a los 3000 pacientes - Ensayos multicéntricos y multi- países
IIIb - Evaluar nuevas indicaciones - Nuevas pautas de tratamiento - Eficacia y seguridad / tolerabilidad en poblaciones especiales (pediátricas) - Eficiencia del fármaco
- Ensayos post-dossier / aprobación - Población total: entorno a los 3000 pacientes - Ensayos multi-céntricos y multi- países
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Ejemplo de un programa de desarrollo clínico
28 clinical trials
• 20 Phase I
- Healthy volunteers: 351
• 3 Phase II
- Patients: 1,034
• 5 Phase III incl. long term safety trials
- Patients: 4,097
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Ensayos clínicos
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¿Qué es un ensayo clínico?
Diario Oficial de las Comunidades Europeas 1/5/2001
Toda investigación efectuada en seres humanos, conel fin de determinar o confirmar los efectos clínicos,farmacológicos y/o los demás efectos farmacodiná-micos de uno o varios medicamentos en investigación y/o de detectar las reacciones adversas a uno o variosmedicamentos en investigación, y/o de estudiar la absorción, la distribución, el metabolismo y la elimina-ción de uno o varios medicamentos en investigacióncon el fin de determinar su inocuidad y/o su eficacia.
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Definición práctica
Los ensayos clínicos son estudios experimentales que se llevan a cabo en seres humanos, ya sean pacientes o voluntarios sanos, con el objetivo de observar el efecto de una intervención o tratamiento en el estado de salud de unpaciente o una población
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Método científico y normativas ICH
ICH Topic E 8General Considerations for Clinical Trials
2.2 Scientific approach in design and analysisClinical trials should be designed, conducted and analysed according to sound scientific principles to achieve their objectives; and should be reported appropriately. The essence of rational drug development is to ask important questions and answer them with appropriate studies. The primary objectives of any study should be clear and explicitly stated.
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Fases de un ensayo clínico
• Protocolo (Diseño) : Inicio del protocolo - Aprobación del protocolo• Preparación Fase Experimental: Aprobación del protocolo - 1er. sujeto / paciente
seleccionado• Reclutamiento: 1er. sujeto/paciente seleccionado - Último sujeto / paciente
randomizado• Tratamiento: Último sujeto / paciente randomizado - Última visita último
sujeto / paciente• Cierre Base de Datos: Última visita último sujeto / paciente - Cierre base de datos• Resultados Preliminares/Definitivos: Cierre base de datos - Resultados
estadísticos preliminares / definitivos• Informe Final: Resultados preliminares - Aprobación informe final integrado
(Clínica + Estadística)
PreparaciónFaseExperimental
ReclutamientoProtocolo TratamientoCierreBaseDatos
- Resultados preliminares- Resultados definitivos
InformeFinal
Fase experimental = Reclutamiento + Tratamiento
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Estadística en los ensayos clínicos
ANÁLISIS DE DATOS EN LOS ENSAYOS CLÍNICOS. El papel del programador estadístico
Estadística en los ensayos clínicos. Protocolo
PreparaciónFaseExperimental
ReclutamientoProtocolo TratamientoCierreBaseDatos
- Resultados preliminares- Resultados definitivos
InformeFinal
PROTOCOLO
Apartados conImplicaciones estadísticas
Apartadospuramente estadísticos
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Estadística en los ensayos clínicos. Protocolo
APARTADOS CON
IMPLICACIONES
ESTADÍSTICAS
Objetivos
Características
Diseño
Esquema de administración del fármaco
Tipo de comparación principal (diseño estadístico
Esquema de las visitas y evaluaciones que se van a realizar
Variables
APARTADOS PURAMENTE
ESTADÍSTICOS
Determinación del tamaño de la muestra
Poblaciones a tener en cuenta en el análisis
Métodos / modelos estadísticos
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Estadística en los ensayos clínicos. Protocolo. Objetivos
Evaluar la eficacia de un tratamiento activo en pacientes con una indicación concreta
Evaluar la seguridad y tolerabilidad de dosis múltiples de un tratamiento activo en la misma población
Por tanto, las hipótesis a contrastar son:
Ho: Eficacia / Seguridad de activo = Placebo
H1: Eficacia / Seguridad de activo Placebo
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Estadística en los ensayos clínicos. Protocolo. Variables
Variable(s) primaria(s) de eficacia
Variables secundarias de eficacia
Variables adicionales de eficacia
Variables de seguridad y tolerabilidad (acontecimientos adversos, signos vitales, pruebas de laboratorio, ECG, etc.)
Variables farmacocinéticas
Variables de calidad de vida
Variables económicas
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Estadística en los ensayos clínicos. Preparación de la fase experimental.
LABORATORIOS ALMIRALL, S.A.
CLINICAL TRIAL PROTOCOL Clinical Trial Protocol Title:
EFFICACY AND SAFETY OF ACLIDINIUM BROMIDE AT TWO DOSE LEVELS VS PLACEBO WHEN ADMINISTERED TO PATIENTS WITH MODERATE TO SEVERE
CHRONIC OBSTRUCTIVE PULMONARY DISEASE (COPD)
Clinical Trial Protocol Number: M/34273/34 Study Medication: Aclidinium bromide, Anticholinergic, M3 antagonist IND Number (if applicable): N.A. EudraCT Number (if applicable): 2009-011600-27 Study Phase: Phase IIIa Protocol Final Version date: 23/04/09 Revision date: NA Amendment date/s: NA Amendment No/ s.: NA Parexel Study Code: 100619 The information contained in this document is the property of Laboratorios Almirall, S.A.
CONFIDENTIAL When used outside Laboratorios Almirall, S.A.
Logística del estudio (Vendors, centros,…)
Randomización
Statistical Analysis Plan (SAP)
Statistical Programming Plan (SPP)
Statistical programs
Aprobado el protocolo (interna y externamente), se inician otras actividades
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Programación en los ensayos clínicos. Preparación de la fase experimental. Randomización
¿Qué es randomizar?
Randomización
Wikipedia
La randomización, es un procedimiento para la asignación en los ensayos clínicos, de unidades de tratamiento (pacientes) a tratamientos alternativos. Consiste en asignar aleatoriamente a los participantes en un ensayo a dos o más grupos de tratamiento o de control. La randomización es una de las formas de evitar los sesgos de selección; su propósito es posibilitar las comparaciones en los grupos de asignación de los tratamientos. Su principal ventaja está en que permite enmascarar a los pacientes en la asignación de tratamiento antes del inicio del ensayo clínico, de forma que no se sepa ni quiénes son los pacientes, ni en qué orden aparecen, ni qué tratamiento se les asigna.
Fuente: Grupo de MBE Neumología Hospital 12 de Octubre
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Programación en los ensayos clínicos. Preparación de la fase experimental. Randomización
¿Por qué randomizar en un ensayo clínico?
evitar sesgos definición purista
enmascarar a los pacientes definición práctica
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Programación en los ensayos clínicos. Preparación de la fase experimental. Randomización
¿Cómo randomizar?
Protocolo aprobado (diseño del estudio)
Número de pacientes
Tratamientos
Ratio de la randomización
Número de pacientes asignados a cada tratamiento
Tamaño de bloque: cada cuantos pacientes se repite el ratio de randomización
¿Reemplazos?
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Programación en los ensayos clínicos. Preparación de la fase experimental. Randomización
¿Cómo randomizar? ejemplo
Estudio paralelo, doble ciego
18 pacientes
2 tratamientos (Activo / Placebo)
2:1
12 activos / 6 placebos
Tamaño de bloque: 6 (3 bloques en total)
Sin reemplazamiento
Paciente Tratamiento Bloque
1 Activo 1
2 Activo 1
3 Placebo 1
4 Placebo 1
5 Activo 1
6 Activo 1
7 Placebo 2
8 Activo 2
9 Activo 2
10 Activo 2
11 Activo 2
12 Placebo 2
13 Activo 3
14 Activo 3
15 Placebo 3
16 Activo 3
17 Activo 3
18 Placebo 3
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Programación en los ensayos clínicos. Preparación de la fase experimental. Randomización
¿Cómo randomizar?
Generación de la asignación aleatoria.
Mediante algún sistema informático (SAS) o manualmente (tablas). En estudios ‘doble ciego’, ningún miembro del equipo que realiza el ensayo clínico debe conocer la asignación aleatoria.
Fabricación, etiquetación y envío de la medicación a los investigadores por alguien externo al equipo.
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Programación en los ensayos clínicos. Randomización ¡¡¡A tener en cuenta!!!
Durante la fase experimental…
Aperturas individuales del ciego (SAEs)
Análisis intermedios que requieran el conocimiento de los tratamientos (Interim analyses)
Deben ser realizadas por alguien externo al equipo que realiza el ensayo clínico.
Tras la fase experimental…
El ciego se mantiene siempre que:
la base de datos siga abierta (queries pendientes)
Una vez tenemos el DB-Lock, se procede a la apertura del ciego y al consiguiente análisis del estudio
En este punto, todo el equipo del ensayo clínico conoce, o puede conocer, que ha tomado cada paciente del ensayo
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Estadística en los ensayos clínicos. Fase experimental.
LABORATORIOS ALMIRALL, S.A.
CLINICAL TRIAL PROTOCOL Clinical Trial Protocol Title:
EFFICACY AND SAFETY OF ACLIDINIUM BROMIDE AT TWO DOSE LEVELS VS PLACEBO WHEN ADMINISTERED TO PATIENTS WITH MODERATE TO SEVERE
CHRONIC OBSTRUCTIVE PULMONARY DISEASE (COPD)
Clinical Trial Protocol Number: M/34273/34 Study Medication: Aclidinium bromide, Anticholinergic, M3 antagonist IND Number (if applicable): N.A. EudraCT Number (if applicable): 2009-011600-27 Study Phase: Phase IIIa Protocol Final Version date: 23/04/09 Revision date: NA Amendment date/s: NA Amendment No/ s.: NA Parexel Study Code: 100619 The information contained in this document is the property of Laboratorios Almirall, S.A.
CONFIDENTIAL When used outside Laboratorios Almirall, S.A.
Monitorización del estudio
Entrada de datos
Statistical Analysis Plan (SAP)
Statistical programs
Test Runs
Identificación de los data erróneos y faltantes (missing) data y corrección de los mismos
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Estadística en los ensayos clínicos. Fase experimental. Statistical Analysis Plan (SAP).
3.2.4 AnalysisThe study protocol should have a specified analysis plan that is appropriate for the objectives and design of the study, taking into account the method of subject allocation, the measurement methods of response variables, specific hypotheses to be tested, and analytical approaches to common problems including early study withdrawal and protocol violations. A description of the statistical methods to be employed, including timing of any planned interim analysis(es) should be included in the protocol (see ICH E3, ICH E6 and ICH E9)……
ICH Topic E 8General Considerations for Clinical Trials
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Estadística en los ensayos clínicos. Fase experimental. Statistical Analysis Plan (SAP).
Características de un SAP
Se empieza a elaborar una vez aprobado el protocolo
Se debe aprobar antes de “abrir” el código de randomización
Descripción detallada de los modelos y/o métodos descritos en el protocolo
Especificación de las asunciones de los modelos y/o métodos estadísticos
Formato de las tablas, gráficos y listados
Tiene que ser un “manual” para la programación del análisis
Cualquier cambio “a posteriori” del SAP deberá ser documentado y justificado de cara a las Autoridades
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Estadística en los ensayos clínicos. Fase experimental. Statistical Analysis Plan (SAP).
Contenidos de un SAP
Objetivos y diseño (estadístico) del EC
Poblaciones de análisis
Definición (estadística) de las variables, tipos de variables y orden de relevancia clínica
Justificación del tamaño de la muestra
Análisis estadísticos
Interim analyses
Tratamiento e imputación de los valores missing
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Estadística en los ensayos clínicos. SAP. Variables
Ejemplo de definición clínica (protocolo):
“Efecto del tratamiento sobre la tensión arterial sistólica (TAS) de los pacientes”
Ejemplo de definición estadística (SAP):
“Cambio en porcentaje en la tensión arterial sistólica (TAS) a los 3 meses con respecto al valor basal pre-tratamiento”
ANÁLISIS DE DATOS EN LOS ENSAYOS CLÍNICOS. El papel del programador estadístico
Estadística en los ensayos clínicos. SAP. Variables
Variable(s) primaria(s) de eficacia
Variables secundarias de eficacia
Variables adicionales de eficacia
Variables de seguridad y tolerabilidad (acontecimientos adversos, signos vitales, pruebas de laboratorio, ECG, etc.)
Variables farmacocinéticas
Variables de calidad de vida
Variables económicas
¡Las del protocolo!
ANÁLISIS DE DATOS EN LOS ENSAYOS CLÍNICOS. El papel del programador estadístico
Estadística en los ensayos clínicos. SAP. Variables Principales
Normalmente, una sola variable (de eficacia)
Tiene que ser la variable que proporcione la evidencia más fuerte en relación con el objetivo principal del EC
Su elección se debe justificar en el protocolo
El tamaño muestral del EC tiene que estimarse en función de la variable principal
Las variables secundarias (de eficacia) pueden ser:
Variables de “soporte” para el objetivo principal del estudio
Variables que se refieren a objetivos secundarios
El papel de las variables secundarias en la interpretación de los resultados del EC debe ser claramente predefinido en el protocolo. Su número debe ser limitado.
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Estadística en los ensayos clínicos. SAP. Variables de seguridad
Particularmente relevantes en la Fase I (determinación de la DMT) y Fase III del desarrollo (seguridad a largo plazo)
Datos de seguridad comúnmente recogidos:
Parámetros de laboratorio (bioquímicos y hematológicos)
Signos vitales
Acontecimientos adversos
Acontecimientos adversos: muy importante especificar claramente los procedimientos de registro y comunicación y la codificación (diccionario) utilizada
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Estadística en los ensayos clínicos. SAP. Otras variables de un EC
Variables de Farmacocinética:
AUC, Tmax, Tmin, Cmax, Cmin, T/2….
Fase I: absorción, semivida y MDT
Variables de calidad de vida y farmacoeconomía:
Fases III-IV del desarrollo
Pueden ser variables de soporte para el registro
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Estadística en los ensayos clínicos. SAP. Análisis descriptivo
El SAP debe incluir una descripción detallada de cómo se van a resumir las variables analizadas
Las medidas que se utilizan para el resumen dependen del tipo de variable:
Vars. continuas, distribución aprox. normal: media (DE)
Vars. continuas, distr. no normal: mediana, rangos intercuartil, min.,max.
Vars categóricas: frecuencias y porcentajes
Tiempos (ej.: supervivencia): mediana, percentiles
Número de eventos: media o mediana, dependiendo de la distribución
Especificación de las tablas descriptivas que deberán ser programadas (por grupos, subgrupos, etc.)
Cualquier variable es analizada descriptivamente
ANÁLISIS DE DATOS EN LOS ENSAYOS CLÍNICOS. El papel del programador estadístico
Estadística en los ensayos clínicos. SAP. Análisis inferencial en el SAP
Descripción de las técnicas estadísticas para la comparación principal, las secundarias y las que se refieren a subgrupos especiales
Estadística univariante (t de Student, Ji Cuadrado, pruebas no paramétricas, etc.)
Estadística multivariante: justificación y especificación de los modelos empleados (tipo, características y variables)
Indicación explícita de los niveles de significación empleados para cada prueba (estrategias de ajuste o control del α requeridas)
Generalmente solo para variables de eficacia…
… y obteniendo una ‘p’
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Estadística en los ensayos clínicos. SAP. Análisis inferencial en el SAP
El valor de un ‘p-valor’…
Es un índice de la EVIDENCIA del resultado observado, de cuánto es FIABLE el resultado comparado con su variabilidad
No nos da ninguna información acerca de la RELEVANCIA CLÍNICA del resultado (efecto) observado
Cuando descartamos el papel del azar (rechazo de la H0) porque la ‘p’ es suficientemente “pequeña”, la decisión se basa en un CRITERIO CLÍNICO: la tasa de resultados falsos positivos que estamos dispuestos a aceptar
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Estadística en los ensayos clínicos. SAP. Valores faltantes
¿Qué hacer con datos faltantes?
Para missing aislados a lo largo de un seguimiento Valores promedios
Interpolación linear
Modelos mixtos para medidas repetidas
Para datos censurados debido a abandonos
Utilizar únicamente los valores disponibles
Last Observation Carried Forward (LOCF)
Baseline Observation carried Forward (BOCF)
Estimar los valores (media, mediana, tendencia…)
Análisis mediante métodos de máxima verosimilitud (Mixed Models for Repeated Measures, MMRM)
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Estadística en los ensayos clínicos. SAP. Valores faltantes Qué dice la normativa?
ICH E9 (5.3)
La presencia de missings es una fuente potencial de sesgos
No existe un único método para solucionar el problema
Un análisis de sensibilidad (resultados obtenidos con diferentes métodos) es recomendable
EMEA Points to Consider on missing data in confirmatory trials
(last draft document, March 2009)
Los métodos de imputación de missing LOCF or BOCF son aceptables si se puede justificar que el efecto estimado del tratamiento no resulta sesgado a favor del Promotor
Los métodos de imputación multiple o máxima verosimilitud pueden ser usados bajo la misma condición y cuando la cantidad de datos missing no es importante
Se recomienda en todo caso una estrategia predefinida de “sensitivity analyses”
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Programación Estadística.Programas de análisis
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Programas de análisis estadísticos ¿En qué consisten los programas de análisis estadísticos?
La ‘traducción’ del SAP / Protocolo, a un lenguaje de programación estadística (SAS, SPSS,…) para la generación de los ‘resultados’ requeridos en un ensayo clínico.
Tablas
Gráficos
Listados
Bases de datos de análisis
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Programas de análisis estadísticos Creación de los programas de análisis estadísticos
Necesarios todas y cada una de las siguientes herramientas:
Protocolo / SAP
CRF / CRF anotado
Base de datos
Lista de aleatorización
Café
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Programas de análisis estadísticos Creación de los programas de análisis estadísticos
El clínico dice en el protocolo: Trough forced expiratory volume in one second (FEV1)
El estadístico escribe en el SAP: the average of the corresponding 23h and 24h values. If one time-point is missing then the remaining one will be the value.
El CRF (anotado, aparece algo tal que así)
ANÁLISIS DE DATOS EN LOS ENSAYOS CLÍNICOS. El papel del programador estadístico
Programas de análisis estadísticos Creación de los programas de análisis estadísticos
La base de datos original tiene un formato de este tipo…
ANÁLISIS DE DATOS EN LOS ENSAYOS CLÍNICOS. El papel del programador estadístico
Programas de análisis estadísticos Creación de los programas de análisis estadísticos
Y con todo esta información ‘análoga’ el programador ya puede empezar a (llorar) programar… y generar la siguiente tabla…
… suerte del café
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Programas de análisis estadísticos Creación de los programas de análisis estadísticos
Drug nameProtocol code: X/xxxxx/YY________________________________________________________________________________________________________________Table 14.2.1.1. Trough FEV1 (L) over 52 weeks of treatment (LOCF). Descriptive statistics. Intention-to-treat population.______________________________________________________________________ Active PlaceboVisit Statistic (N=616) (N=210)______________________________________________________________________Baseline n 616 210 Mean (SD) 1.410 ( 0.513) 1.388 ( 0.511) SE 0.021 0.035 95% C.I. ( 1.370, 1.451) ( 1.318, 1.457) Median 1.343 1.345 (Min, Max) ( 0.475, 3.260) ( 0.350, 2.825)Day 2 n 605 209 Mean (SD) 1.488 ( 0.536) 1.413 ( 0.534) SE 0.022 0.037 95% C.I. ( 1.445, 1.531) ( 1.341, 1.486) Median 1.430 1.295 (Min, Max) ( 0.465, 3.625) ( 0.315, 3.240)Week 1 n 610 209 Mean (SD) 1.444 ( 0.519) 1.388 ( 0.529) SE 0.021 0.037 95% C.I. ( 1.403, 1.486) ( 1.316, 1.460) Median 1.418 1.300 (Min, Max) ( 0.530, 3.395) ( 0.300, 3.105)Week 4 n 616 209 Mean (SD) 1.434 ( 0.517) 1.378 ( 0.522) SE 0.021 0.036 95% C.I. ( 1.393, 1.475) ( 1.307, 1.449) Median 1.398 1.320 (Min, Max) ( 0.405, 3.455) ( 0.300, 3.050)
Source: g:\seguro\Proyecto\xxxxx\yyyyyyy\Progs\v1\T02_30_1.sas (ddmmmyy)________________________________________________________________________________________________________________MEDICAL DIVISION/STATISTICS ALMIRALL
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Programas de análisis estadísticos Características de los programas de análisis
SAS ® es el software más aceptado por las agencias reguladoras
Cualquier proceso que realice un programa de análisis debe estar documentado en el mismo programa (y en inglés)
Debe contener un encabezamiento que indique el nombre del programa, el autor, que hace el código escrito, cualquier input al que ataque y cualquier output que genere (otras entradas son opcionales)
Para identificar bases de datos o variables ‘importantes’ utilizar nombres autoexplicativos
Los programas deben estar agrupados por tipo de output
Un programa debe ser trazable (tiene que poder ser leído) y ejecutado completamente.
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Programas de análisis estadísticos Creación de los programas de análisis estadísticos
El clínico dice en el protocolo: Trough forced expiratory volume in one second (FEV1)
El estadístico escribe en el SAP: the average of the corresponding 23h and 24h values. If one time-point is missing then the remaining one will be the value.
El CRF (anotado, aparece algo tal que así)
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Programas de análisis estadísticos Creación de los programas de análisis estadísticos
El clínico dice en el protocolo: Trough forced expiratory volume in one second (FEV1)
El estadístico escribe en el SAP: the average of the corresponding 23h and 24h values. If one time-point is missing then the remaining one will be the value.
El CRF, la base de datos
El programador estadístico dice:
proc means data=spiros;
var traf;
where timing in (23,24);
by trd1;
Run;
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Programas de análisis estadísticos Validación de los programas de análisis
Los programadores, ¿hacemos bien nuestro trabajo?
Un error ortográfico es mucho más que un error ortográfico.
Muchas fuentes de entrada con información análoga, y variantes a tener en cuenta
Diferencias de pensamiento a la hora de crear variables
Dedos y miradas en caso de malos resultados
El SAP no siempre es ‘un mundo perfecto’
…
Muchas posibles fuentes de error
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Programas de análisis estadísticos Validación de los programas de análisis
Los resultados de un ensayo clínico son críticos, minimizar los errores validar los programas informáticos
Validación, NO verificación
PhUSE define validación de la siguiente manera:
“is an act, process or instance of determining the degree of groundedness or justifiability: being at once relevant and meaningful”
La verificación ‘asegura’ la verdad.
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Programas de análisis estadísticos Objetivos de la validación
Sintaxis de los programas: hacen lo que se supone que hacen
Manipulación de los datos: variables bien derivadas
Resultados sin errores
ANÁLISIS DE DATOS EN LOS ENSAYOS CLÍNICOS. El papel del programador estadístico
Programas de análisis estadísticos Como validar
Riesgo controlado:
Programas / macros estándar.
Revisiones ‘on-line’.
Revisiones ‘externas’
Código defensivo.
…
Y si no, pues siempre queda una versión 2
ANÁLISIS DE DATOS EN LOS ENSAYOS CLÍNICOS. El papel del programador estadístico
Programas de análisis estadísticos Como validar
Tipos de validación:
Doble programación: un segundo programador genera la tabla de manera independiente y se comparan los resultados. Se utiliza para las variables clave o para las tablas específicas de un estudio.
Trazabilidad: un segundo programador revisa el código garantizando que el programa hace lo que dice el encabezamiento. Se utiliza para las tablas ‘estándar’.
‘Pseudo-validación’: se comprueba que se hayan escogido los mismos casos para un output. Utilizado principalmente para listados.
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Programas de análisis estadísticos Cuando validar
Una sola vez al principio: implica una gran confianza al final del estudio
Antes de cada output: el método más eficiente y … caro
¿vale aplicar un programa ya validado contra un conjunto de datos, a un conjunto de datos nuevo?
Una sola vez al final del estudio: garantizando la calidad del estudio (informe final)
¿qué pasa con todos los datos intermedios?
ANÁLISIS DE DATOS EN LOS ENSAYOS CLÍNICOS. El papel del programador estadístico
Estadística en los ensayos clínicos. Cierre de la base de datos
Entrados todos los datos y corregidos los errores
Realización del “Blind Data Review Meeting (BDRM)” para asignar los sujetos a la Poblaciones de Análisis (Analysis Populations):
Safety (Seguridad)
Intention-to-treat (ITT) (Intención de Tratar, ITT)
Per Protocol (PP) (Por protocolo, PP)
Apertura del ciego
Programación: Ejecución y validación de los programas de análisis
Estadística: Revisión y aprobación de los resultados preliminares y definitivos
Estadística: Elaboración, revisión y aprobación del informe estadístico
ANÁLISIS DE DATOS EN LOS ENSAYOS CLÍNICOS. El papel del programador estadístico
Informe estadístico
Descripción de los resultados de los análisis estadísticos
Apartados:
Resumen
Introducción
Metodología estadística utilizada
Poblaciones del estudio
Resultados
Conclusiones
Referencias
Tablas, análisis estadísticos y gráficos
La interpretación de los resultados por parte de Estadística es estadística, nunca clínica
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¿Preguntas?