CliniGA CRO

Блог CliniGA CRO

Выбор сценариев моделирования для адаптивных дизайнов

Как выбрать сценарии моделирования адаптивного дизайна и показать его свойства, уязвимости и ограничения при разных условиях.

Иллюстративная фотография категории: Выбор сценариев моделирования для адаптивных дизайнов
Фото: National Center for Advancing Translational Sciences from Bethesda, MD · Лицензия: Public domain · Изображение обрезано и уменьшено.
Опубликовано
Обновлено

Хорошие свойства в одном благоприятном сценарии не устанавливают надежность адаптивного дизайна во всех значимых условиях. План моделирования должен выявлять ситуации, в которых дизайн может не сработать, изменить решения или дать меньшую эффективность, чем ожидалось.

Определите вопрос и допущения

Определите правдоподобные диапазоны эффектов, частоты событий, набора, задержек данных и пропусков. Оцените частоты ошибок, мощность, ожидаемый объем выборки и вероятности решений при нулевых и альтернативных картинах эффектов. Выводите сценарии из научной неопределенности, не ограничивая оценку сочетаниями, делающими предлагаемый дизайн особенно привлекательным.

Гипотетический пример исследования

В гипотетическом исследовании моделирование предполагает быстрое поступление информации, но конечные точки из центров приходят медленно. Добавление сценариев задержек показывает, что многие участники уже будут включены до реализации адаптации. Команда переоценивает ожидаемую эффективность при более реалистичных рабочих условиях, не сохраняя первоначальную благоприятную сводку.

Проверки при оценке дизайна

  • Обоснуйте диапазоны сценариев клиническими данными и источниками операционной информации.
  • Показывайте неблагоприятные и граничные случаи рядом с основным благоприятным сценарием планирования.
  • Объясните, для какого решения предназначен каждый представленный показатель свойств дизайна.

Зафиксируйте решение и его ограничения

Приемлемая отчетность моделирования делает методы, допущения и неопределенность воспроизводимыми. Сами оцененные доли имеют численную неопределенность, зависящую от числа повторений моделирования. Результаты не являются гарантиями для реального исследования: обсудите неучтенные изменения поведения, проблемы измерения и клиническую неопределенность. Планирование по руководствам не создает обещания принятия конкретного дизайна регулятором.

Частые вопросы

Достаточно ли одного основного сценария?
Для выявления уязвимости дизайна обычно нужны альтернативные условия.
Дает ли моделирование достоверную вероятность успеха?
Оно оценивает свойства только при заданных модели и допущениях.

Источники

  1. FDA — Руководство по адаптивному дизайну исследований лекарственных и биологических препаратов
  2. EMA — ICH E9: статистические принципы и дополнение об оцениваемых величинах