크로스오버 연구

Crossover study
"크로스오버 실험"은 여기서 리디렉션된다. 화학 반응/기계 분석은 교차 실험(화학)을 참조하십시오.

의학에서 크로스오버 연구나 크로스오버 실험은 피험자가 일련의 다른 치료(또는 노출)를 받는 종적 연구다. 크로스오버 연구가 관찰 연구가 될 수 있지만, 많은 중요한 크로스오버 연구는 통제된 실험이며, 이는 이 글에서 논의된다. 교차 설계는 심리학, 제약학, 의학과 같은 많은 과학 분야의 실험에서 흔히 볼 수 있다.

무작위적이고 통제된 크로스오버 실험은 건강 관리에 특히 중요하다. 무작위 임상 시험에서 피실험자들은 다른 치료를 받는 연구의 다른 팔에 무작위로 할당된다. 반복측정 설계가 있을 경우 대상별로 동일한 조치를 여러 번 취합한다. 교차 시험에는 각 환자가 두 개 이상의 치료 순서에 배정되는 반복적인 측정 설계가 있으며, 그 중 하나는 표준 치료법 또는 위약일 수 있다.

거의 모든 교차점은 "균형"을 갖도록 설계되어 있으며, 모든 피험자는 동일한 수의 치료를 받고 동일한 기간 동안 참여한다. 대부분의 교차 시험에서 각 피험자는 임의의 순서로 모든 치료를 받는다.

통계학자는 연구를 세 개의 기간으로 잘라야 하더라도 설계에 네 개의 주기가 있어야 하며, 이는 두 개의 기간 설계보다 더 효율적이어야 한다고 제안한다.[1][2] 그러나, 2주기 설계는 종종 비통계 교과서에서 가르쳐지는데, 부분적으로는 단순성 때문이다.

분석

임상시험 프로토콜에 명시된 통계적 방법을 사용하여 데이터를 분석하는데, 임상시험이 시작되기 전에 적절한 기관 검토위원회와 규제기관의 승인을 받아야 한다. 대부분의 임상시험은 랜덤 효과를 포함하는 반복측정 분산 분석(분산 분석) 또는 혼합 모형을 사용하여 분석한다.

인간 피실험자에 대한 대부분의 종적 연구들에서, 환자들은 실험에서 손을 떼거나 "추적할 수 없는" 상태가 될 수 있다. 그러한 누락된 데이터와 "감수" 문제를 다루는 통계적 방법이 있다. 중요한 방법은 치료 의향의 원칙에 따라 자료를 분석한다.

이점

교차 연구는 병렬 연구와 비 교차 종방향 연구 모두에 비해 두 가지 장점을 가진다. 첫째로, 교란 공변량의 영향은 각 교차 환자가 자신의 조정기 역할을 하기 때문에 감소한다.[3] 무작위 비크로스오버 연구에서 종종 다른 처리 그룹이 일부 공변량에서 불균형한 것으로 발견되는 경우가 있다. 통제되고 무작위화된 교차 설계에서 그러한 불균형은 신뢰할 수 없다(연구 중에 공변량이 체계적으로 변경되지 않는 한).

둘째, 최적 교차 설계는 통계적으로 효율적이며 따라서 비 교차 설계(다른 반복 측정 설계도)보다 주제가 더 적게 필요하다.

최적의 크로스오버 디자인은 존스와 켄워드가 대학원 교과서와 스튜프켄의 리뷰 기사에서 논의된다. 크로스오버 디자인은 보네시와 친칠리의 대학원 교과서에서 보다 일반적인 반복 측정 디자인과 함께 논의된다.

한계 및 단점

이러한 연구는 만성 질환을 가진 환자의 증상을 개선하기 위해 행해지는 경우가 많다. 치료적 치료나 급변하는 조건의 경우 교차 시행은 실행 불가능하거나 비윤리적일 수 있다.

크로스오버 연구에는 종종 다음과 같은 두 가지 문제가 있다.

첫 번째는 "순서" 효과의 문제인데, 이는 치료를 시행하는 순서가 결과에 영향을 미칠 수 있기 때문이다. 예를 들어, 많은 부작용이 먼저 주어지는 약이 될 수 있는데, 이것은 환자들이 두 번째, 덜 해로운 약을 복용하게 하고, 어떤 부작용에 더 민감하게 만든다.

둘째는 치료 효과의 추정치를 혼동하는 치료 사이의 "캐리 오버"의 문제다. 실제로 치료 사이의 "세척" 기간이 충분히 길면 "반복" 효과를 피할 수 있다. 그러나 충분히 긴 세척 기간을 계획하려면 치료의 역학관계에 대한 전문 지식이 필요하며, 이는 종종 알려져 있지 않다.

참고 항목

메모들

  1. ^ 보네시&친칠리(1997)
  2. ^ 존스 & 켄워드(2003)
  3. ^ 존스, B, & 켄워드, M. G. (2003) 교차 시험의 설계 및 분석(2차 개정) 플로리다 주 보카 라톤: 채프먼 & 홀/CRC.

참조

  • M. 보스와 A. 데이 (2009년). 최적 교차 설계. 월드 사이언티픽. ISBN978-9812818423
  • D. E. 존슨(2010년). 교차 실험. WILLs Comp Stat, 2: 620-625. [1]
  • Jones, Byron; Kenward, Michael G. (2014). Design and Analysis of Cross-Over Trials (Third ed.). London: Chapman and Hall. ISBN 978-0412606403.
  • K.J.루이, (2016). 교차 설계: 검정, 추정 및 표본 크기. 와일리
  • 나자피 메흐디, (2004년). 증거 기반 의학의 통계적 질문. 뉴욕: 옥스퍼드 대학 출판부. ISBN 0-19-262992-1
  • D. 라그하바라오와 L. 파데트 (2014년) 반복 측정 및 교차 설계. 와일리. ISBN 978-1-118-70925-2
  • D. A. Ratkowsky, M. A. Evans, J. R. Alldredge(1992년). 교차 실험: 설계, 분석 및 적용. 마르셀 드커. ISBN 978-0824788926
  • 센, S. (2002) 임상연구의 크로스오버 실험, 제2판. 와일리. ISBN 978-0-471-49653-3
  • Stufken, J. (1996). "Optimal Crossover Designs". In Ghosh, S.; Rao, C. R. (eds.). Design and Analysis of Experiments. Handbook of Statistics. 13. North-Holland. pp. 63–90. ISBN 978-0-444-82061-7.
  • Vonesh, Edward F.; Chinchilli, Vernon G. (1997). "Crossover Experiments". Linear and Nonlinear Models for the Analysis of Repeated Measurements. London: Chapman and Hall. pp. 111–202. ISBN 978-0824782481.