Статистический анализ данных клинических исследований

Проводим и разрабатываем статистический анализ данных клинических исследований — от плана анализа до готового статистического отчёта, который можно включить в отчёт о клиническом исследовании, представить проверяющим или использовать для публикации. Мы берём на себя всю статистическую часть: выбор методов, расчёты и интерпретацию результатов, — и работаем с данными, собранными в любой системе.

Коротко о задаче

За каждым выводом об эффективности или безопасности препарата стоит статистика. Именно она отвечает на главный вопрос исследования: действительно ли между группами есть различие, или наблюдаемая разница — дело случая.

Сложность в том, что корректный анализ — это не «посчитать средние». Нужно правильно сформулировать статистические гипотезы, подобрать подходящие критерии под конкретные данные, аккуратно обойтись с пропущенными значениями и честно интерпретировать результат. Ошибка в выборе метода или в его применении способна привести к неверным выводам — а значит, поставить под сомнение результаты всего исследования, на которое ушли месяцы работы.

При этом держать биостатистика в штате оправдано не всегда: исследования идут не непрерывно, а требования к анализу — высокие. Поэтому статистическую часть удобно передать команде, которая занимается этим профессионально и приходит к данным без заинтересованности в конкретном результате.

Мы берём эту часть на себя целиком.

Что входит в услугу

Если объяснять без технических деталей, мы отвечаем за весь путь данных — от «сырых» наблюдений до готовых выводов. Вот из чего это складывается и что это даёт.

• План статистического анализа

Прежде чем что-то считать, нужно договориться, что именно и как мы анализируем. Мы описываем конечные точки (какие показатели отвечают на главный вопрос исследования, а какие — на дополнительные), формулируем статистические гипотезы, определяем анализируемые группы пациентов и заранее фиксируем методы. Заранее выбранный план защищает от подгонки анализа под желаемый результат и делает выводы обоснованными.

• Оценка сопоставимости групп

Прежде чем сравнивать эффект, мы проверяем, действительно ли группы сопоставимы на старте: сравниваем их по исходным демографическим, клиническим и лабораторным характеристикам. Это важно — если группы изначально различаются, различие нужно учитывать при интерпретации результата, а не выдавать за эффект терапии.

• Анализ эффективности

Основная часть работы. Мы оцениваем, есть ли различие между группами по показателям эффективности и насколько оно выражено — как по значениям на отдельных визитах, так и по изменению относительно исходного уровня. Там, где это уместно, дополнительно считаем долю пациентов, достигших клинически значимого улучшения или нормализации показателя.

• Анализ безопасности

Оцениваем переносимость терапии: нежелательные явления, лабораторные показатели (анализы крови и мочи), инструментальные данные (например, ЭКГ), жизненно важные функции, результаты физикального и неврологического осмотра. Показываем, различается ли профиль безопасности между группами.

• Наглядное представление результатов

Результаты — это не только цифры. Мы оформляем их в виде таблиц и графиков, включая диаграммы, которые наглядно показывают, как менялось состояние пациентов между визитами. Такой отчёт понятен не только статистику, но и клиническим специалистам, и проверяющим.

• Готовый статистический отчёт

На выходе заказчик получает завершённый документ — статистический отчёт с понятной структурой, описанием применённых методов, полными результатами по каждому показателю, таблицами, графиками и выводами. Его не нужно дорабатывать: он готов к дальнейшему использованию.

Что это даёт заказчику

• Независимая и объективная оценка. Анализ выполняют специалисты, не участвующие в ведении пациентов, — без заинтересованности в том, каким окажется результат.
• Правильные методы под ваши данные. Мы подбираем статистические критерии под характер данных, а не применяем один шаблон ко всему. От этого напрямую зависит достоверность выводов.
• Готовый документ, а не набор расчётов. Вы получаете оформленный отчёт с таблицами, графиками и выводами, готовый к использованию, а не таблицу чисел, которую ещё нужно кому-то интерпретировать.
• Прозрачность и воспроизводимость. Все методы описаны, а расчёты выполнены так, что их можно повторить и проверить.
• Экономия на штатном специалисте. Не нужно держать биостатистика в штате ради нерегулярной задачи — вы привлекаете экспертизу тогда, когда она действительно нужна.
• Весь цикл в одних руках. Мы разрабатываем и системы сбора данных клинических исследований (эИРК), поэтому можем сопроводить данные от момента их сбора до финального анализа — без передачи между разными подрядчиками.

Как мы считаем

Расчёты выполняются в статистической среде R — одном из стандартных инструментов для анализа данных клинических исследований. Мы опираемся на общепринятые принципы статистического анализа и подбираем методы под конкретные данные:

• Описательная статистика по всем показателям: число наблюдений, среднее и стандартное отклонение, медиана и квартили, минимум и максимум; для качественных признаков — частоты и доли.
• Проверка нормальности распределения (критерий Шапиро-Уилка) — от неё зависит выбор дальнейших критериев.
• Сравнение групп по количественным показателям — t-критерий Стьюдента при нормальном распределении либо U-критерий Манна-Уитни в противном случае; по качественным показателям — критерий χ² Пирсона или точный критерий Фишера.
• Анализ динамики внутри групп — парный t-критерий или критерий знаковых рангов Вилкоксона; при трёх и более визитах — критерий Фридмана с попарными апостериорными сравнениями и поправкой на множественность (Бонферрони).
• Ковариационный анализ (ANCOVA) — когда нужно сравнить группы с поправкой на исходный уровень показателя.
• Оценка клинического эффекта — доля пациентов, достигших улучшения или нормализации, относительный риск с 95% доверительным интервалом, анализ переходов между клиническими категориями.
• Визуализация — таблицы, столбчатые диаграммы, диаграммы Санкей для наглядного отображения динамики.

Уровень статистической значимости и характер гипотез (двусторонние или, для исследовательской оценки, односторонние) задаются заранее, исходя из дизайна исследования.

Наш опыт

За последние месяцы мы выполнили статистический анализ данных для нескольких клинических исследований — с разным дизайном (от двойного слепого плацебо-контролируемого до открытого рандомизированного) и в разных группах пациентов, включая педиатрическую. По каждому мы подготовили полный статистический отчёт с таблицами, графиками и выводами.

Это область, где нет права на ошибку: от корректности анализа зависят выводы обо всём исследовании. Мы готовы взять эту часть на себя — от плана анализа до готового отчёта.

Если у вас есть исследование, данные которого нужно обработать и описать, — расскажите о задаче, и мы предложим решение.