Methods Used in Developing the Adaptive Design Extension of the DELTA² Checklist for Enhancing Sample Size Reporting in Trial Grant Applications and Protocols
Dit artikel beschrijft de systematische ontwikkeling van de AD-DELTA2-checklist, een door experts bekrachtigde uitbreiding van de DELTA2-richtlijn, die tot stand is gekomen via een meerfasig proces van literatuuronderzoek, Delphi-enquêtes en consensusvergaderingen om de transparantie en reproduceerbaarheid van de rapportage over steekproefomvang in subsidieaanvragen en protocollen voor adaptieve design-studies te verbeteren.
Oorspronkelijk artikel gelicentieerd onder CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Dit is een AI-gegenereerde uitleg van het onderstaande artikel. Het is niet geschreven of goedgekeurd door de auteurs. Raadpleeg het oorspronkelijke artikel voor technische nauwkeurigheid. Lees de volledige disclaimer
Klinische studies zijn de rigoureuze experimenten die bepalen of een nieuw medicijn werkt en veilig is voor mensen. Decennialang was de standaardmanier om deze tests uit te voeren een vastgesteld plan: onderzoekers beslissen precies hoeveel mensen ze zullen werven, hoe lang ze hen zullen bestuderen en wat de regels zijn voor het stoppen, nog voordat de eerste patiënt is ingeschreven. Deze aanpak is betrouwbaar, maar kan rigide zijn. Soms biedt een nieuw type onderzoeksontwerp, bekend als een adaptief ontwerp, een manier om flexibeler te zijn. In deze studies kunnen onderzoekers informatie verzamelen die tijdens het verloop van de studie wordt verkregen om vooraf geplande aanpassingen door te voeren. Ze kunnen bijvoorbeeld een behandelarm vroegtijdig stoppen als deze duidelijk niet werkt, of ze kunnen het aantal mensen dat nodig is voor de studie wijzigen als de gegevens suggereren dat de behandeling effectiever of minder effectief is dan verwacht. Deze flexibiliteit kan studies sneller, goedkoper en ethischer maken, maar het introduceert een aanzienlijke uitdaging: uitzoeken hoeveel mensen men in de eerste plaats moet plannen. Omdat het pad van de studie kan veranderen, is het uiteindelijke aantal deelnemers niet langer één enkel, vaststaand getal, maar een reeks mogelijkheden.
Wanneer onderzoekers financiering aanvragen of het officiële plan voor een dergelijke studie schrijven, moeten zij uitleggen hoe zij de berekening van het benodigde aantal mensen hebben uitgevoerd. Als deze uitleg onduidelijk is, kunnen financiers niet beoordelen of het budget realistisch is, en kunnen toezichthouders er niet zeker van zijn of de resultaten betrouwbaar zullen zijn. Tot nu toe was er geen standaard, duidelijke gids over welke informatie precies in deze documenten moet worden opgenomen voor flexibele studies. Een team van onderzoekers aan de Universiteit van Sheffield zette zich in om dit probleem op te lossen. Ze wilden een praktische checklist maken die wetenschappers zou helpen om hun steekproefomvangberekeningen duidelijk en volledig te rapporteren, om ervoor te zorgen dat deze complexe studies met dezelfde transparantie worden gepland als traditionele studies.
De onderzoekers begonnen met het verzamelen van alles wat ze konden vinden over hoe deze studies momenteel worden gerapporteerd. Ze bekeken bestaande regels van grote gezondheidsinstanties, bestudeerden eerdere studiedocumenten om te zien waar informatie ontbrak, en spraken met de mensen die deze studies daadwerkelijk uitvoeren, van statistici tot financiers. Ze ontdekten dat hoewel de regels voor standaardstudies duidelijk waren, de richtlijnen voor flexibele studies versnipperd en vaak ontoereikend waren. In veel gevallen legden de documenten die voor financiering werden ingediend, onvoldoende uit hoe de onderzoekers van plan waren om om te gaan met de veranderingen die tijdens de studie zouden kunnen plaatsvinden. Dit gebrek aan detail maakte het moeilijk om de risico's en kosten te begrijpen. Om dit op te lossen, besloot het team een nieuwe tool te bouwen op basis van een bestaande checklist voor standaardstudies, maar dan uitgebreid specifiek om de unieke behoeften van adaptieve ontwerpen te dekken.
Om er zeker van te zijn dat hun nieuwe checklist daadwerkelijk nuttig was, hebben de onderzoekers deze niet alleen zelf geschreven; ze testten het met een grote groep experts. Ze nodigden 122 specialisten van over de hele wereld uit, waaronder statistici, trialmanagers en toezichthouders, om een conceptversie van hun lijst te beoordelen. Deze experts beoordeelden elk item op de lijst om te beslissen of het belangrijk genoeg was om te behouden. Dit proces vond plaats in twee rondes. In de eerste ronde wezen de experts op verwarrende formuleringen en stelden zij nieuwe items voor. De onderzoekers verfijnden vervolgens de lijst en vroegen dezelfde experts om de lijst opnieuw te beoordelen. Tegen het einde van deze tweede ronde had de groep een sterke overeenstemming bereikt over wat er opgenomen moest worden. De laatste stap was een eendaagse bijeenkomst waarbij de overgebleven experts de weinige punten bespraken waarover zij nog van mening verschilden en stemden om de lijst te finaliseren.
Het resultaat van dit zorgvuldige proces is een nieuwe checklist genaamd de AD-DELTA2. Deze bevat 14 hoofdpunten die onderzoekers moeten adresseren wanneer zij hun studieplannen schrijven. Deze punten dekken alles van het basisontwerp van de studie tot de specifieke regels voor hoe en wanneer de studie kan veranderen. Zo vereist de checklist bijvoorbeeld dat onderzoekers duidelijk vermelden wat het minimum- en maximumaantal deelnemers zou kunnen zijn, hoe zij tot die aantallen zijn gekomen, en hoe de studie eruit zou zien als bepaalde wijzigingen in werking zouden treden. Het vraagt om details over de statistische methoden die gebruikt zijn om deze uitkomsten te voorspellen en hoe de onderzoekers omgaan met de onzekerheid die gepaard gaat met een flexibel ontwerp. Het team stelde vast dat deze checklist een duidelijke, door experts goedgekeurde manier biedt om deze complexe berekeningen te rapporteren, waardoor het voor financiers gemakkelijker wordt om het plan te begrijpen en voor toezichthouders om te verifiëren dat de wetenschap deugdelijk is.
De onderzoekers erkennen dat dit instrument geen perfecte oplossing is voor elke mogelijke situatie. Adaptieve studies kunnen ongelooflijk complex zijn, en de checklist richt zich op de meest voorkomende soorten veranderingen in plaats van op elke zeldzame scenario. Ze merken ook op dat de checklist zelf flexibel is ontworpen, waardoor onderzoekers de manier waarop zij de informatie presenteren kunnen aanpassen, afhankelijk van of zij een subsidieaanvraag schrijven of een formeel protocol. De kern van het doel blijft echter hetzelfde: om ervoor te zorgen dat de planning achter deze moderne, flexibele studies even transparant en reproduceerbaar is als de studies zelf. Door een standaardmethode te bieden om deze details te rapporteren, beoogt de AD-DELTA2-checklist de giswerkzaamheden uit de planningsfase te verwijderen, wat helpt om te garanderen dat de volgende generatie klinische studies zowel efficiënt als betrouwbaar is.
Verdrinkt u in papers in uw vakgebied?
Ontvang dagelijkse digests van de nieuwste papers die bij uw onderzoekswoorden passen — met technische samenvattingen, in uw taal.