Upload
mei
View
69
Download
0
Embed Size (px)
DESCRIPTION
Klinisk forskningsmetodik. Olof Akre, läkare, forskare, Enheten för klinisk epidemiologi, KS. Klinisk forskning – vad är det?. Forskning som sker på sjukhus och/eller på patienter… Svarar på patientens frågor: Är jag sjuk? Varför har jag blivit sjuk? Vad kan man göra åt min sjukdom? - PowerPoint PPT Presentation
Citation preview
Klinisk forskningsmetodik
Olof Akre, läkare, forskare, Enheten för klinisk epidemiologi, KS
Klinisk forskning – vad är det?
Forskning som sker på sjukhus och/eller på patienter…
Svarar på patientens frågor:–Är jag sjuk?–Varför har jag blivit sjuk?–Vad kan man göra åt min sjukdom?–Hur kommer det att gå?
Klinisk forskningsmetodik-söker nästan alltid påvisa orsakssamband
- Mellan diagnostiskt test och sjukdom- Mellan sjukdomen och dess orsaker- Mellan behandling och bot/förändrad prognos- Mellan behandling och biverkningar
Orsakssamband
Ett samband mellan händelser där förändring av en faktor med nöd-vändighet leder till förändring av en annan.
Exponering Utfall (Outcome)
Tid
600 ”friska”
300 C-vitamin
300 placebo
30 förkylda = 10%
50 förkylda = 17%
Tid
EXPERIMENT
Relativ risk = 10/17 = 0,6
Kliniskt experiment (Interventionsstudie)- grundbultar
• Randomisering• Placebo till oexponerade• Blindade försökspersoner och undersökare
Randomisering medför jämn fördelning av andra riskfaktorer mellan exponeringsgrupperna.
600 friska
300 C-vitamin
300 placebo
30 förkylda = 10%
50 förkylda = 17%
Tid
Randomisering
EXPERIMENT
Relativ Risk = 0,6
Slumpmässig association?
Behov av statistik för att uppskatta slumpens inverkan på resultaten
En randomiserad, placebokontrollerad, dubbel-blind studie (RCT) är ”gold standard” i klinisk forskning. Perfekt utförd och med tillräckligt stora undersökningsgrupper kan den ge ett övertygande stöd för ett orsakssamband
Bias
Mätfel/metodfel som leder till förvanskning av resultatet= ”validitetsproblem”
RCT- några aspekter på validitet
• Bortfall ur studien• Compliance = följs behandlingsföreskrifter?• Analys i förhållande till bortfall och
compliance – vilka försökspersoner ska inkluderas i analysen?
600 friska
200 C-vitamin
200 placebo
30 förkylda = 15%
50 förkylda = 25%
Tid
RandomiseringRelativ Risk = 0,6
200 ville inte
40 st ”tappades
bort”
Bortfall
Bortfall – två typer
Före studiens start – ger oftast inget validitetsproblem, men kan ge generaliseringsproblem
Under uppföljning – ger validitetsproblem
600 friska
200 C-vitamin
200 placebo
30 förkylda = 15%
50 förkylda = 25%
Tid
RandomiseringRelativ Risk = 0,6
20% ”glömmer att
ta”
Compliance
20% ”glömmer att
ta”
Compliance
Försökspers följer inte föreskriven behandling
Leder i regel till försämrade möjligheter att upptäcka en effekt av behandlingen, eftersom behandlingsgrupp och placebogrupp blir mer ”lika varandra”
Hur ska man då analysera?
• Ska man jämföra bara dem som följts upp helt och tagit medicinen som de ska, dvs analysera ”as treated”?
• Eller jämföra alla de som erbjöds behandling, dvs enligt ”intention to treat” eller ”as randomized”
Svar: oftast intention to treat!
Ger det ärligaste svaret på frågan: vad har jag för effekt av att ordinera behandlingen?
Ev biverkningar kommer då med i beräkningen
Hög compliance och lågt bortfall under uppföljning är dock viktiga kvalitetsindikatorer
Slutsats
RCT-design är absolut ingen garant för påvisande av kausalitet
Experimentet ofta ogenomförbart p g a:
Etiska aspekter (sufficient belief – suff. doubt)
Utfallet kan vara ovanligt
Latenstid exponering – utfall kan vara lång
Kostnader blir ofta mycket höga
Observationella studier
Det ”naturliga experimentet” observeras
(Motsats: interventionell/experimentell)
Obs. studier 1: Kohortstudie
Oexponerade och exponerade följs upp och jämförs med avseende på ett (eller flera) utfall.
20,000 ”friska”
10,000 kaffe +
10,000 kaffe -
60 lungcancerfall
40 lungcancerfall
Tid
Expo.mätning
KOHORTSTUDIE
Relativ risk=1.5
Confounding
Kaffe Lungcancer?
Rökning
+ + +
Observationella studier
Confoundingproblematik tillkommer. Kan tas om hand i design och analys, men det kräver kännedom om confoundingfaktorerna.
Randomiseringen (i experimentella studier) fördelar i idealfallet confoundingfaktorer lika, oavsett om man känner till dem eller ej.
Kohortstudier - problem
Ovanliga utfall och lång latenstid expo-utfall svårstuderat (om ej exponeringsdata redan är registrerade)
Stora studiepopulationer som ger stora kostnader och
orimliga väntetider
Obs. studier 2: Fall-kontrollstudier
Individer med specifik sjukdom jämförs med ”representativ” kontrollgrupp med avseende på tidigare förekomst av exponering(ar).
Fall-kontrollstudier
fall
kohort
Fall-kontrollstudier
fall
kohort kontroller
Fall-kontrollstudier
fall
kohort kontrolller
exponering?
Problem F-K-studier:
Retrospektiv design kan ge risk för omvänd kausalitet
Hur uppnå ”representativ” kontrollgrupp? = ökad biasrisk
Exponeringsmätningen kan påverkas av fall-/kontrollstatus = ökad biasrisk
Obs. studier 3: Tvärsnittsstudier
Exponerings- och utfallsmätning genomförs vid samma tidpunkt
(ex: nikotin i blod och lungsjukdom)
Problem tvärsnittsstudier”cross-sectional studies”
• Omvänd kausalitet!• Fallen är prevalenta, dvs fallrekryteringen
påverkas av sjukdomsduration• Med mera… vg se (f-kstudier)
Räknas ofta inte till hypotestestande, utan till ”hypotesgenererande” eller ”deskriptiva” studier
Deskriptiva studier-beskrivande och hypotesgenererande
Incidens-/prevalensstudier
Ekologiska (korrelations-) studier
Tvärsnittsstudier
Fallserier/fallrapporter
Fallserier/-rapporter
Kontrollgrupp saknas → inget bevisvärde avseende orsakssamband, endast hypotesgenererande.
En association mellan två faktorer kan bero på:
• Slumpen
• Bias (inklusive confounding)
• Kausalsamband
Rankning - kausalitetstestning
Experiment
(Observationella studier)
kohortstudier
Fall-kontrollstudier
(tvärsnittsstudier)
Fallrapporter/-serier
Gold standard
Hypotesgenererande
Randomisering
Placebo
Blindning
Tidsrelation expo - utfall
Kontrollgrupp
Kausalitetskriterier
• Tidssekvens - expo före utfall
• Biologisk trovärdighet
• Stark association
• Koherens
• (Dos-responssamband)