Кластерная рандомизация Опции

[sayrus]

Здравствуйте!

Планирую исследование. В соответствии с протоколом, в исследовании примут участие врачи, каждый из которых согласиться лечить больных в рамках одного из двух предложенных режимов. Каждый врач по плану должен будет включить в исследование 3 больных, каждый из которых относится к одной из 3 подгрупп (1-я - ранее нелеченные, 2-я - исходно получавшие препарат Х, 3-я - исходно получавшие препарат У, всем на старте будет назначен новый препарат). Так как рандомизировать пациентов нет никакой возможности, посчитали, что правильно будет рандомизировать врачей. Получается кластерная рандомизация с размером кластера n=3. Следует ли рассчитывать необходимое число кластерных единиц для каждой из 3 подгрупп (частота достижения конечной точки в подгруппах может быть разной)? Или допустимо для общей группы? Если верно "для каждой подгруппы отдельно", то какое число кластерных единиц (врачей) следует в итоге включить в исследование? Максимальное из рассчитанного для каждой подгруппы? Как определиться с коэффициентом внутриклассовой корреляции?

Спасибо!

[DrgLena]

Как то все не точно обозначено, или для меня не ясно. Если рандомизировать вы хотите врачей, то не им выбирать один из двух режимов, а он им будет навязан. Кроме того, вы заранее хотите создать страты по предыдущему лечению, поскольку обоснованно предполагаете, что результат нового лечения может быть связан с этим фактором. Значит необходима стратифицированная рандомизация. Но цель то исследования сравнить эффективность двух новых способов лечения. Значит, необходимо случайным образом сформировать две группы лечения в каждой страте и именно в этих группах больные должны быть гомогенны, т.е. одинаковыми по наличию влияющих на результат факторов, что и дает рандомизация, но только при достаточно больших группах.
В кластерной стратификации, как вы планируете, медицинские центры или врачи фактически являются стратифицирующим признаком, и может быть оценена эффективность в этих странах, но вы все же хотите не врачей сравнивать, а эффективность двух режимов. Поэтому, никуда не уйти от классического планирования РКИ. Величина групп (больных, а не врачей) рассчитывается в зависимости от величины предполагаемого эффекта, выбранного уровня значимости и мощности. А рассчитанное n разделите по врачам, кому какой метод попадет при рандомизации, так и будут лечить, причем все это в каждой страте по предыдущему лечению, если предполагается различный эффект.

[sayrus]

Как то все не точно обозначено, или для меня не ясно. Если рандомизировать вы хотите врачей, то не им выбирать один из двух режимов, а он им будет навязан. Кроме того, вы заранее хотите создать страты по предыдущему лечению, поскольку обоснованно предполагаете, что результат нового лечения может быть связан с этим фактором. Значит необходима стратифицированная рандомизация. Но цель то исследования сравнить эффективность двух новых способов лечения. Значит, необходимо случайным образом сформировать две группы лечения в каждой страте и именно в этих группах больные должны быть гомогенны, т.е. одинаковыми по наличию влияющих на результат факторов, что и дает рандомизация, но только при достаточно больших группах.
В кластерной стратификации, как вы планируете, медицинские центры или врачи фактически являются стратифицирующим признаком, и может быть оценена эффективность в этих странах, но вы все же хотите не врачей сравнивать, а эффективность двух режимов. Поэтому, никуда не уйти от классического планирования РКИ. Величина групп (больных, а не врачей) рассчитывается в зависимости от величины предполагаемого эффекта, выбранного уровня значимости и мощности. А рассчитанное n разделите по врачам, кому какой метод попадет при рандомизации, так и будут лечить, причем все это в каждой страте по предыдущему лечению, если предполагается различный эффект.

Спасибо за комментарий!
1) Врачи, естественно, режим выбирать не будут. Просто до рандомизации каждый врач должен будет согласиться изменить один (традиционный) режим приема лекарства на другой, если понадобится (в соответствии с кодом рандомизации). Просмотрел свой пост - действительно не точно выразился.
2) Подгруппы не могут выступать в качестве страты, т.к. каждый врач будет включать именно 3 больных, по 1-му каждого варианта. Другое дело, что эффективность, например, у ранее нелеченных может при традиционном режиме составить 55%, при новом - 65%. У ранее леченных 35 и 45% соответственно. Но точных данных нет, есть только выборочные данные без учета леченные/нелеченные. Отсюда и вопрос: исходить из доступных данных или рассчитывать число участников на основании своих консервативных предположений? Последний вариант как-будто очевиден (беспроигрышный), но и дороже.
3) Исследование и планируется, собственно, "классическим" способом с расчетом на завершающем этапе объема выборки. Но именно по расчету возник вопрос. В том числе и по коэффициенту внутриклассовой корреляции (как получить это значение, если данных нет). Опыта по проведению исследований с кластерной рандомизацией нет. Не хотелось "попасть" в деталях.
4) Больных рандомизировать не получится, поэтому-то и пришли к необходимости кластерной рандомизации, т.е. рандомизировать врачей.