Preview

Ведомости Научного центра экспертизы средств медицинского применения

Расширенный поиск

Особенности и значимость оценки подгрупп в подтверждающих клинических исследованиях

https://doi.org/10.30895/1991-2919-2021-11-2-81-93

Полный текст:

Аннотация

 Анализ подгрупп пациентов играет важную роль в интерпретации результатов подтверждающих клинических исследований и в большинстве случаев обязателен к выполнению. Целью анализа является оценка согласованности (гетерогенности) терапевтического эффекта в подгруппах пациентов, выделенных на основании  демографических характеристик, стадии и степени тяжести основного  заболевания, наличия определенной генетической мутации и др. Однако существующие методологические проблемы (проблема  множественных сравнений, случайные различия между подгруппами и т.д.) затрудняют его проведение и часто приводят к спорным выводам.  Цель работы — анализ и систематизация подходов зарубежных  регуляторных органов к оценке подгрупп в подтверждающих  клинических исследованиях, формирование научно обоснованных  требований к ее выполнению и интерпретации результатов спонсорами клинических исследований и экспертами при проведении экспертизы  отношения ожидаемой пользы к возможному риску применения лекарственных препаратов с целью их регистрации по национальным  правилам и по правилам Евразийского экономического союза. В работе  рассмотрены цели проведения анализа подгрупп и статистические  подходы к его выполнению, приведены примеры такого анализа из регуляторной практики. Описаны подходы к интерпретации анализа подгрупп в зависимости от наличия или отсутствия доказательства  основной гипотезы исследования, характера обнаруженных  гетерогенных эффектов исследуемого препарата в подгруппах и выбора  самих подгрупп. Освещены проблемные аспекты анализа подгрупп, возможные противоречия интерпретации полученных результатов,  регуляторные ожидания. Представленные рекомендации могут быть  использованы экспертами при проведении экспертизы  отношения ожидаемой пользы к возможному риску применения лекарственного  препарата, а также разработчиками лекарственных средств при подготовке протоколов и отчетов клинических исследований.  

Об авторах

О. И. Басова
Федеральное государственное бюджетное учреждение «Научный центр экспертизы средств медицинского применения» Министерства здравоохранения Российской Федерации
Россия

Басова Ольга Игоревна 

Петровский б-р, д. 8, стр. 2, Москва, 127051, Российская Федерация 



И. В. Лысикова
Федеральное государственное бюджетное учреждение «Научный центр экспертизы средств медицинского применения» Министерства здравоохранения Российской Федерации
Россия

 Лысикова Ирина Викторовна, канд. мед. наук

Петровский б-р, д. 8, стр. 2, Москва, 127051, Российская Федерация 



О. Ю. Иванова
Федеральное государственное бюджетное учреждение «Научный центр экспертизы средств медицинского применения» Министерства здравоохранения Российской Федерации
Россия

Иванова Ольга Юрьевна 

Петровский б-р, д. 8, стр. 2, Москва, 127051, Российская Федерация 



Список литературы

1. Alosh М, Fritsch К, Huque M, Mahjoob K, Pennello G, Rothmann M, et al. Statistical considerations on subgroup analysis in clinical trials. Stat Biopharm Res. 2015;7(4):286–303. https://doi.org/10.1080/19466315.2015.1077726

2. Dane A, Spencer A, Rosenkranz G, Lipkovich I, Parke T, PSI/EFSPI Working Group on Subgroup Analysis. Subgroup analysis and interpretation for phase 3 confirmatory trials: White paper of the EFSPI/PSI working group on subgroup analysis. Pharm Stat.2019;18(2):126–39. https://doi.org/10.1002/pst.1919

3. Millen BA, Dmitrienko A, Ruberg S, Shen L. A statistical framework for decision making in confirmatory multipopulation tailoring clinical trials. Drug Inf J. 2012;46(6):647–56. https://doi.org/10.1177/0092861512454116

4. Jones HE, Ohlssen DI, Neuenschwander B, Racine A, Branson M. Bayesian models for subgroup analysis in clinical trials. Clin Trials. 2011;8(2):129–43. https://doi.org/10.1177/1740774510396933

5. Simon R. Bayesian subset analysis: application to studying treatment-by-gender interactions. Stat Med. 2002;21(19):2909–16. https://doi.org/10.1002/sim.1295

6. Kahan BC, Jairath V, Doré CJ, Morris TP. The risks and rewards of covariate adjustment in randomized trials: an assessment of 12 outcomes from 8 studies. Trials. 2014;15:139. https://doi.org/10.1186/1745-6215-15-139

7. Ting N. Statistical interactions in a clinical trial. Ther Innov Regul Sci. 2018;52(1):14–21. https://doi.org/10.1177/2168479017716491

8. Dmitrienko A, Millen B, Lipkovich I. Multiplicity considerations in subgroup analysis. Stat Med. 2017;36(28):4446–54. https://doi.org/10.1002/sim.7416

9. Mahaffey KW, Wojdyla DM, Carroll K, Becker RC, Storey RF, Angiolillo DJ, et al. Ticagrelor compared with clopidogrel by geographic region in the Platelet Inhibition and Patient Outcomes (PLATO) trial. Circulation. 2011;124(5):544–54. https://doi.org/10.1161/circulationaha.111.047498

10. Schneider L. A resurrection of aducanumab for Alzheimer’s disease. Lancet Neurol. 2020;19(2):111–2. https://doi.org/10.1016/s1474-4422(19)30480-6

11. Carroll J. In a stunning turnaround, Biogen says that aducanumab does work for Alzheimer’s — but data mining incites controversy and questions. Endpointsnews. 2019. October 22. https://endpts.com/ina-stunning-turnaround-biogen-says-that-aducanumab-does-workfor-alzheimers-and-theyre-prepping-a-pitch-to-the-fda/

12. Serruys PW, Morice MC, Kappetein AP, Colombo A, Holmes DR, Mack MJ, et al. Percutaneous coronary intervention versus coronaryartery bypass grafting for severe coronary artery disease. N Engl J Med. 2009;360(10):961–72. https://doi.org/10.1056/nejmoa0804626

13. Pocock SJ, Stone GW. The primary outcome fails — what next? N Engl J Med. 2016;375(9):861–70. https://doi.org/10.1056/nejmra1510064

14. Stone GW, Sabik JF, Serruys PW, Simonton CA, Généreux P, Puskas J, et al. Everolimus-eluting stents or bypass surgery for left main coronary artery disease. N Engl J Med. 2016;375(23):2223–35. https://doi.org/10.1056/nejmoa1610227

15. Fornell D. EXCEL trial authors say european surgery society claims of bad science are groundless. DAIC. 2020. January 2. https://www.dicardiology.com/content/excel-trial-authors-say- european-surgerysociety-claims-bad-science-are-groundless

16. O’Riordan M. Former EXCEL investigator alleges trial manipulation, prompting vehement denials. TCTMD. 2019. October 7. https://www.tctmd.com/news/former-excel-investigator-allegestrial-manipulation-prompting-vehement-denials


Дополнительные файлы

Для цитирования:


Басова О.И., Лысикова И.В., Иванова О.Ю. Особенности и значимость оценки подгрупп в подтверждающих клинических исследованиях. Ведомости Научного центра экспертизы средств медицинского применения. 2021;11(2):81-93. https://doi.org/10.30895/1991-2919-2021-11-2-81-93

For citation:


Basova O.I., Lysikova I.V., Ivanova O.Yu. Specific Aspects and Significance of Subgroup Assessment in Confirmatory Clinical Trials. The Bulletin of the Scientific Centre for Expert Evaluation of Medicinal Products. 2021;11(2):81-93. (In Russ.) https://doi.org/10.30895/1991-2919-2021-11-2-81-93

Просмотров: 44


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1991-2919 (Print)
ISSN 2619-1172 (Online)