Ein gruppen-sequenzielles Design für klinische Studien mit Behandlungswahl

Ein gruppen-sequenzielles Design für klinische Studien, die eine Behandlungswahl beinhalten, wurde von Stallard und Todd (Statist. Med. 2003; 22:689-703) vorgeschlagen. In diesem Design wird die beste von mehreren experimentellen Behandlungen basierend auf den bei der ersten von mehreren Zwischenanalysen beobachteten Daten ausgewählt. Diese experimentelle Behandlung wird dann zusammen mit der Kontrollbehandlung in einer oder mehreren weiteren Analysen bewertet. Die Methode wurde von Kelly et al. (J. Biopharm. Statist. 2005; 15:641-658) erweitert, um mehr als eine experimentelle Behandlung nach der ersten Zwischenanalyse fortzusetzen. Dieses Design kontrolliert die familiäre Typ-I-Fehlerrate unter der globalen Nullhypothese, d.h. im schwachen Sinne, könnte jedoch die Fehlerrate nicht stark kontrollieren, insbesondere wenn die ausgewählten Behandlungen nicht die leistungsstärksten sind. In einigen Fällen, zum Beispiel wenn zusätzliche Sicherheitsdaten verfügbar sind, kann die Einschränkung, dass nur die leistungsstärksten Behandlungen fortgesetzt werden, unangemessen sein. Dieses Papier beschreibt eine Erweiterung des Ansatzes von Stallard und Todd, die es ermöglicht, ein gruppen-sequenzielles Design zum Vergleich mehrerer experimenteller Behandlungen mit einer Kontrollbehandlung zu konstruieren. Die neue Methode kontrolliert die Typ-I-Fehlerrate im starken Sinne, wenn die Anzahl der in jedem Stadium einbezogenen Behandlungen im Voraus festgelegt wird, und wird durch Simulationsstudien als konservativ angezeigt, wenn die Anzahl der Behandlungen auf eine praktisch relevante Weise basierend auf den beobachteten Daten gewählt wird.