آلة حاسبة مجانية من Editverse
حاسبة اختبار عدم الدونية والتكافؤ
اختبر ما إذا كان العلاج الجديد أقل فعالية بشكل غير مقبول من العلاج المقارن - حدد هامشًا، واقرأ فاصل الثقة بناءً عليه - باستخدام أمر R المحدد الذي يوضح النتيجة. ستجد دليلًا كاملًا للتفسير أدناه. تم التحقق من صحة النتائج باستخدام R 4.3.3.
بكلمات بسيطة
يطرح اختبار عدم الدونية سؤالاً مختلفاً عن اختبار التفوق المعتاد: ليس "هل العلاج الجديد أفضل؟" ولكن "هل هو ليس أسوأ من المعيار بأكثر من هامش مقبول؟" هذا الهامش، المحدد مسبقاً، هو أكبر خسارة في الفعالية ترغب في تحملها مقابل فوائد أخرى مثل انخفاض التكلفة أو تقليل الآثار الجانبية.
يُعد اختبار التكافؤ أكثر صرامة: فهو يشترط ألا يكون العلاج الجديد أسوأ أو أفضل بشكل ملحوظ، مع وقوع فاصل الثقة بالكامل ضمن هامش محدد مسبقًا. في كلا التصميمين، يعتمد الاستنتاج على موقع فاصل الثقة بالنسبة للهامش المحدد مسبقًا، وليس على قيمة احتمالية (p-value) لفرق يساوي صفرًا.
متى يتم استخدام اختبارات عدم الدونية والتكافؤ
استخدم تصميم عدم الدونية عندما لا يُتوقع أن يتفوق علاج جديد على المعيار في الفعالية، ولكنه يقدم مزايا أخرى، وتريد إثبات أنه لا يُضحي بالكثير. استخدم تصميم التكافؤ - الشائع في دراسات التكافؤ الحيوي والأدوية الحيوية المماثلة - عندما يتعين عليك إثبات أن علاجين قابلان للتبادل ضمن هامش معين.
يجب تبرير هامش الخطأ سريريًا وتحديده قبل الاطلاع على البيانات؛ فاختياره لاحقًا يُبطل الاختبار. يُرجى الإبلاغ عن فاصل الثقة بالنسبة لهامش الخطأ وتسجيل التصميم مسبقًا. وللمقارنة التقليدية للتفوق، يُرجى مراجعة أدواتنا الخاصة بنسبة الأرجحية وقيمة الاحتمال . هل أنت غير متأكد من التصميم الأنسب؟ يُمكنك الاستعانة بأداة اختيار الاختبار لدينا.
e1 <- {e1}; n1 <- {n1}; e0 <- {e0}; n0 <- {n0} margin <- {margin}/100 p1 <- e1/n1; p0 <- e0/n0 se <- sqrt(p1*(1-p1)/n1 + p0*(1-p0)/n0) z <- (p1 - p0 + margin)/se # عدم الدونية (القيمة الأعلى أفضل) c(diff = p1 - p0, z = z, p_one_sided = 1 - pnorm(z)) # التكافؤ (TOST): z2 <- (margin - (p1 - p0))/se max(1 - pnorm(z), 1 - pnorm(z2)) # قيمة p لاختبار TOSTدليل المستخدم
متى يُستخدم. أظهر أن العلاج الجديد ليس أسوأ من العلاج الضابط بأكثر من هامش محدد مسبقًا (عدم الدونية)، أو أن العلاجين يختلفان بأقل من الهامش في أي من الاتجاهين (التكافؤ، TOST)، بالنسبة لنتيجة ثنائية.
الافتراضات. تم تحديد الهامش في البروتوكول قبل الاطلاع على البيانات وهو مبرر سريريًا؛ عينات كبيرة بما يكفي لتقريب والد.
أخطاء شائعة. لا تحدد هامش الربح بعد الاطلاع على البيانات. مع الخلايا الصغيرة أو النسب القريبة من 0 أو 100%، استخدم طريقة التقييم (فارينغتون-مانينغ). عدم وجود دلالة إحصائية في اختبار التفوق لا يُعد دليلاً على التكافؤ.
مثال عملي
انقر فوق تحميل بيانات المثال أعلاه ثم تشغيل التحليل لرؤية نتيجة كاملة مع الشكل والصيغة والتفسير لهذا الاختبار.
مراجع حسابات
- بلاكويلدر دبليو سي. إثبات الفرضية الصفرية في التجارب السريرية. التجارب السريرية الخاضعة للرقابة. 1982؛3:345-353.
- شويرمان دي جيه. مقارنة بين إجراء الاختبارين أحاديي الجانب ومنهج القوة لتقييم تكافؤ التوافر الحيوي المتوسط. مجلة علم حركية الدواء وعلم الصيدلة الحيوية. 1987؛15:657-680.
- بياجيو جي، وآخرون. الإبلاغ عن التجارب العشوائية لعدم الدونية والتكافؤ (امتداد CONSORT). JAMA. 2012؛308(24):2594-2604.
أمثلة عاملة
مثال 1 - تم استيفاء شرط عدم الدونية
يبلغ الفرق بين الدواء الجديد والدواء القياسي -1.2%، مع هامش ثقة بنسبة 95% يتراوح بين -4.0% و+1.6%، وهامش عدم الدونية المحدد مسبقًا هو 5%. ولأن كامل هامش الثقة يقع فوق -5%، يُعتبر الدواء الجديد غير أدنى: أي أنه لا يفقد أكثر من هامش الفعالية المقبول.
المثال 2 - نتيجة غير حاسمة
إذا كان للفرق نفسه هامش ثقة يتراوح بين -6.5% و+0.5%، فإن جزءًا من هذا الهامش يقع دون هامش -5%. لا يمكن الادعاء بعدم الدونية، فالبيانات تتوافق مع خسارة غير مقبولة في الفعالية، على الرغم من أن التقدير النقطي يبدو قريبًا من ذلك.
الافتراضات التي يجب التحقق منها
هامش مُحدد مسبقًا ومُبرر. يجب تحديد هامش عدم الدونية أو التكافؤ قبل التحليل بناءً على أسس سريرية. لا يُعد الهامش المُختار ليناسب النتيجة اختبارًا صالحًا.
حساسية الفحص. يجب أن تكون التجربة قادرة على اكتشاف الفرق إن وجد؛ وإلا فإن الدراسة غير الدقيقة قد تبدو "غير أدنى" لمجرد أنها كانت غير مفيدة.
مجموعة التحليل. يميل تحليل النية للعلاج إلى تخفيف الاختلافات ويمكن أن يؤدي إلى التحيز نحو عدم الدونية، لذلك يتم عادةً الإبلاغ عن تحليل البروتوكول جنبًا إلى جنب معه.
الأخطاء الشائعة
تحديد الهامش بعد الاطلاع على البيانات
إن اختيار هامش لضمان عدم تفوق النتيجة يُعدّ عملية دائرية. يجب تحديده وتبريره في البروتوكول قبل الكشف عن النتائج.
الخلط بين عدم الدونية والتكافؤ
عدم الدونية أحادي الجانب (لا أسوأ من)؛ أما التكافؤ فهو ثنائي الجانب (لا أسوأ ولا أفضل). إن ذكر أحدهما على أنه الآخر يُعدّ تحريفاً للادعاء.
الاعتماد على مبدأ نية العلاج وحده
نظراً لأن تحليل نية المعالجة (ITT) قد ينحاز نحو عدم الدونية، فإن الجهات التنظيمية تتوقع أن يدعم تحليل البروتوكول الاستنتاج أيضاً.
قراءة اختبار التفوق غير ذي الدلالة الإحصائية على أنه عدم الدونية
إن عدم إثبات التفوق لا يعني بالضرورة إثبات عدم الدونية. فالأخير يتطلب أن يكون الفاصل الزمني أعلى من الحد الأدنى، وهو تحليل منفصل ومُخطط له مسبقًا.
الأسئلة الشائعة
ما هو هامش عدم الدونية؟
وهو أكبر قدر مقبول من فقدان الفعالية، يتم تحديده مسبقًا على أسس سريرية، والذي يُعتبر العلاج الجديد أسوأ بشكل غير مقبول إذا كان أقل منه.
كيف يختلف هذا عن اختبار التفوق؟
يسأل مبدأ التفوق عما إذا كان العلاج الجديد أفضل من العلاج الضابط؛ بينما يسأل مبدأ عدم الدونية عما إذا كان أسوأ بأكثر من الهامش.
لماذا يتم التركيز هنا على التحليل وفقًا للبروتوكول؟
يميل تحليل النية للعلاج إلى جعل المجموعات تبدو أكثر تشابهاً، مما قد يؤدي إلى تحيز نحو عدم الدونية، لذلك يتم الإبلاغ عن نتائج البروتوكول للحماية من ذلك.
هل تتطابق النتيجة مع R و SAS؟
نعم. تقارن الآلة الحاسبة فترة الثقة بالهامش باستخدام الطريقة القياسية وتعرض أمر R حتى تتمكن من إعادة إنتاجها.
الآلات الحاسبة ذات الصلة
مراجع حسابات
- Piaggio G, Elbourne DR, Pocock SJ, Evans SJW, Altman DG, et al. الإبلاغ عن التجارب العشوائية غير الأدنى والتكافؤ: امتداد لبيان CONSORT 2010. JAMA. 2012;308(24):2594–2604. PMID 23268518.
- شومي جيه، ويتس جيه تي. من خلال المرآة: فهم عدم الدونية. المحاكمات. 2011، 12: 106. PMID 21539749.
- إدارة الغذاء والدواء الأمريكية. التجارب السريرية لإثبات عدم الدونية لتحديد الفعالية: إرشادات للصناعة. سيلفر سبرينغ، ماريلاند: إدارة الغذاء والدواء؛ 2016.
هل تحتاج إلى إجراء هذا التحليل لمخطوطتك؟
يقوم أخصائيو الإحصاء الحيوي الحاصلون على درجة الدكتوراه لدينا بتصميم وتحليل تجارب عدم الدونية والتكافؤ - تبرير الهامش، وحجم العينة، وتحليل فترة الثقة - مع مخرجات R قابلة للتكرار.