en un Publicación anterior Describí como JMP clinico le permite especificar ventanas de tiempo dentro de un análisis de incidencia. La especificación de ventanas de tiempo puede proporcionar un análisis más informativo ya que es posible ver cómo se corre el riesgo de eventos adversos (EA) cambia a lo largo de un ensayo clínico. Sin embargo, la influencia del tiempo, que está relacionada con la exposición a la medicación del estudio, tiende a ignorarse en la mayoría de las presentaciones de EA. Revise las tablas de seguridad en cualquier revista médica o etiqueta de medicamentos. La mayoría de las veces, los EA se presentan para toda la duración del tratamiento.
¿Por qué es esto? Puede haber numerosas razones: la rareza de la mayoría de los eventos adversos podría hacer que el estudio en períodos de tiempo mutuamente excluyentes no tenga sentido; rara vez hay espacio suficiente dentro de una revista para informar todos los hallazgos de interés; el alcance total puede hacer que resulte difícil resumir los resultados de manera significativa. Todas estas razones se pueden abordar mediante una presentación gráfica para la incidencia de EA.
Sin embargo, existe una importante preocupación estadística: la multiplicidad. En pocas palabras, cuantas más pruebas estadísticas realice, más probabilidades tendrá de ver resultados significativos solo en base al azar. Estos se conocen como errores de tipo I o resultados falsos positivos . Rompiendo el estudio en ventanas de tiempo crea aún más pruebas, y el potencial de más errores de tipo I. La pantalla de Incidencia de eventos adversos clínicos de JMP incluye varios métodos para minimizar el riesgo de resultados falsos positivos, incluso métodos novedosos que consideran la agrupación médica de EA.
¿Cuántas ventanas de tiempo se deben especificar? En general, esta es una pregunta difícil de responder. Debe equilibrar la necesidad de especificar un número suficiente de ventanas para ver cómo el riesgo cambia con el tiempo, sin especificar demasiadas ventanas, lo que resultaría en una pérdida de energía para las comparaciones de tratamiento. El área terapéutica particular puede sugerir ventanas apropiadas, y debe consultar con su personal clínico.
JMP Clinical tiene otros métodos que explican el tiempo de los EA. Cuando las tasas de EA parecen ser similares entre los tratamientos, todavía puede haber diferencias importantes en cuanto al momento en que se producen las EA. A veces, solo es cuestión de tiempo antes de que un sujeto tenga un evento adverso, por lo que lo mejor que podemos esperar es el tratamiento para maximizar el tiempo antes de que ocurra un evento.
Para cada tipo de AE dentro de la base de datos del estudio, el proceso analítico AE Time-to-Event compara los tratamientos utilizando el tiempo con el primero evento para cada asignatura. La Figura 1 incluye un resumen de todos los EA para el ejemplo de Nicardipine utilizando dos pruebas estadísticas populares para Nicardipine, Log Rank y Wilcoxon. Al igual que en la pantalla de incidencia, puede identificar rápidamente las diferencias entre los tratamientos (ajustados por multiplicidad) y profundizar para ver las curvas de Kaplan-Meier (KM) individuales para eventos de interés. Por ejemplo, la Figura 2 muestra las curvas KM para la isostenuria. El brazo de tratamiento con Nicardipine no solo tiene más sujetos con eventos, sino que estos eventos también tienden a ocurrir antes que los sujetos con placebo.
Este tipo de análisis puede mejorar aún más su comprensión del perfil de seguridad de su nuevo medicamento o intervención. Para más información, siéntase libre de descargar lo siguiente papel blanco o ver estos cortos videos .
