Çapraz geçişli denemelerde örnek genişliği ve eksik gözlem problemlerinin giderilmesine yönelik yaklaşımlar

Abstract

Klinik araştırmalarda en sık kullanılan deneme düzenlerinden biri çapraz geçişli denemelerdir. Tedavi etkinliğini araştırmak amacıyla, tedavilerin bireylere sırayla verildiği deneme düzenleridir. Genellikle kronik ve durağan hastalıklar için kullanılmaktadır. Çapraz geçişli denemelerin en önemli avantajları birey içi karşılaştırma sağlaması ve daha az birey ile çalışılmasına rağmen yüksek güce sahip olmasıdır. Fakat istatistiksel analizi diğer deneme düzenlerine göre daha karmaşıktır.En basit çapraz geçişli deneme düzeni 2x2 (AB/BA) deneme dizaynıdır. Çalışmamızda 2x2 çapraz geçişli denemelerin yanı sıra 2x3 ve 2x4 çapraz geçişli denemeler de incelenmiştir. Periyot sayısı arttıkça, çalışmaya devam edenlerin çalışmadan ayrılma olasılığı ya da iyileşme olasılığı artmaktadır. Bu durum sonucunda da çapraz geçişli denemelerde eksik gözlem problemi ile karşılaşılmaktadır.Bu çalışmada, örnek genişliği, periyotlar arasındaki ilişki ve her bir sıradaki eksik gözlem oranının Tip I hata oranları üzerine etkisi incelenmiştir. 2x2, 2x3 ve 2x4 deneme düzenlerinin her biri için n (5, 10, 20, 30), r (0, 0,95) ve eksik gözlem oranının (%0, %25, %50) her bir kombinasyonu için SAS programında MVN makrosu ile üretilen ve tamamen rastgele olarak eksiltilen veriler genel doğrusal modeller ile analiz edilmiş ve bu işlem 500 kez tekrarlanmıştır. Yapılan simülasyonların tümü birlikte değerlendirildiğinde 2x2 deneme düzeninde n=20 ve n=30'un gereğinden fazla büyük örnek genişlikleridir. 2x3 deneme düzeninde de benzer durum mevcuttur. 2x4 deneme düzeninde ise eksik gözlem oranı arttıkça Tip I hata oranı da artmaktadır. Tip I hata oranı üzerinde korelasyon ve örnek genişliğinin etkisinden daha çok eksik gözlem oranının etkili olduğu görülmektedir.

Cross over experiments are the most commonly used clinical trial designs. The therapy is given to individulas in order to investigate the efficacy of treatment. Cross over experiments are generally used for chronic and stable diseases. Intra individual comparison and despite of small sample size having high power are advantages of cross over experiments. But statistical analysis of cross over is more complex than other designs. The simplest cross over design is AB/BA design. In this study, 2x3 and 2x4 cross over designs are investigated as well as 2x2. As the number of periods increase, the possibility of patient?s leaving study or recovering before the end of study increase. As a result of this situaiton, researchers are confronted with the problem of missing observations in the cross over trialsIn this study, the effects of sample size, relationship between periods and missing observation ratio in each group on type I error rate are investigated. Data generated with MVN macro and then reduced completely at random in SAS program for each of 2x2, 2x3 and 2x4 study design and each combinations of n (5, 10, 20, 30), r(0, 0,95) and missing observation ratio (0%, 25%, 50%). These data was analyzed with general linear model and this process was repeated 500 times.All simulations assessed together, n=20 and n=30 are big sample sizes for 2x2 trials. 2x3 trials have similar situation. Type I error rate increases as the rate of missing observation in 2x4 trials. Missing observation ratio effects Type I error rate more than sample size and correlation.