Allerlei Statistische analyses voor Janssen

Voor het farmaceutische bedrijf Janssen in Tilburg, onderdeel van het internationale bedrijf Johnson & Johnson is veel programmeerwerk met SAS verricht en zijn allerlei statistische analyses uitgevoerd. Dat betrof uitgebreide onderzoeken onder honderden patiënten naar de effectiviteit en veiligheid van psychiatrische geneesmiddelen. Daarnaast is meegedacht aan de methodologische opzet van onderzoeken en is meegewerkt een het schrijven van onderzoeksprotocollen en statistische analyseplans.

Methodologische opzet

Bij de opzet van een nieuw onderzoek is het van belang dat een of meer statistici meekijken en meedenken met het onderzoeksdesign vanuit een statistisch oogpunt. De onderzoeksopzet bepaalt voor een groot gedeelte wat er naderhand met de data gedaan kan worden en hoe deze kan/moet worden geanalyseerd. Uiteraard moeten de statistische overwegingen gelegd worden naast allerlei praktische randvoorwaarden m.b.t. tijd, budget, haalbaarheid, includeren van patiënten e.d.

Berekening steekproefomvang

Een onderdeel bij de opzet van een onderzoek waarbij de statisticus expliciet bij is betrokken, is de berekening van de steekproefomvang. Met behulp van inhoudelijke input en met het design van het onderzoek voor ogen zijn voor verschillende onderzoeken dergelijke berekeningen gemaakt. Hoewel hierbij altijd sprake is van inschattingen, is het van essentieel belang voor het slagen van een onderzoek om hier serieus naar te kijken.

Statistisch analyseplan (SAP)

Om de analyses goed voor te bereiden en voor andere betrokkenen duidelijkheid te scheppen over welke analyses zullen worden uitgevoerd, wordt er altijd een gedetailleerd statistisch analyseplan (SAP) gemaakt. Daarin wordt grotendeels vastgelegd wat in eerste aanleg geprogrammeerd wordt. Als er naar aanleiding van de uitkomsten nog meer analyses gewenst zijn, waorden deze post-hoc uitgevoerd. Vaak gaat het om meer verklarende analyses, of uitsplitsingen naar subgroepen. Bij verschillende onderzoeken zijn dergelijke analyseplans geschreven.

Voorbereiding analyses

Omdat de ruwe data van de uitgebreide onderzoeken altijd over vele datasets is verdeeld (effectiviteitsparamaters, adverse events, patiëntkenmerken, informatie over doseringen, visites, behandelingen e.d.), moeten voorafgaand aan de feitelijke analyses allerlei anayse datasets worden aangemaakt. Dit vereist heel veel programmeerwerk in SAS. Deze werkzaamheden zijn voor verschillende onderzoeken naar psyhiatrische geneesmiddelen uitgevoerd.

Propensity scores

Voor verschillende onderzoeken is de methode van propensity scores toegepast. Hiervoor zijn verschillende PS-modellen gemaakt en is het behandelingseffect middels startificatie gecorrigeerd voor de invloed van confounders.

Statistische analyses effectiviteit

In de meeste onderzoeken worden verschillende parameters gemeten die iets zeggen over de effectiviteit van geneesmiddelen, zoals de CGI-S, PANSS, PSP e.d. Al deze parameters zijn geanalyseerd m.b.t. veranderingen in de tijd. Veelal gaat het om het verschil in veranderingen tussen behandelingsgroepen, of een behandelingsgroep en placebo. Omdat de parameters meetschalen zijn of omdat de verdelingen soms scheef zijn, is vaak gekozen voor non-parametrische testen, zoals Mann-Whitney U test en Wilcoxon Signed-Rank test.

Statistische analyses bijwerkingen (AEs)

Naast effectiviteit is het nauwkeurig bijhouden van bijwerkingen (AEs) een belangrijk onderdeel bij ieder onderzoek, waarbij het accent ligt op de verschillen tussen behandelingsgroepen. Ook hier is het programmeren van duidelijke tabellen, overzichten en analyses een behoorlijke uitdaging.

Mixed-effects modellen

Voor een onderzoek naar de relatie tussen immunologieparameters en effectiviteitsparameters is een mixed-effectsmodel uitgevoerd. Op die manier kon met verschillende metingen in de tijd en met drop-outs rekening worden gehouden, zonder dat dit te veel verlies aan informatie opleverde.

Factoranalyses

Voor een onderzoek naar de samenhang en consistentie van immunologieparameters zijn verschillende factor-analyses uitgevoerd op een grote set immunologieparameters in de hoop hier enige structuur in te kunnen aanbrengen. Vanwege de scheefheid van de parameters, de grote variatie en lastige meetbaarheid, is dit slechts beperkt gelukt.

⇦ vorige volgende⇨

privacy

disclaimer