Methods Used in Developing the Adaptive Design Extension of the DELTA² Checklist for Enhancing Sample Size Reporting in Trial Grant Applications and Protocols
Este artigo descreve o desenvolvimento sistemático do checklist AD-DELTA2, uma extensão da orientação DELTA2 endossada por especialistas, criada por meio de um processo de múltiplas etapas de revisão de evidências, pesquisas Delphi e reuniões de consenso para melhorar a transparência e a reprodutibilidade do relato do tamanho da amostra em propostas de concessão e protocolos de ensaios de desenho adaptativo.
Artigo original sob licença CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Esta é uma explicação gerada por IA do artigo abaixo. Não foi escrita nem endossada pelos autores. Para precisão técnica, consulte o artigo original. Ler aviso legal completo
Os ensaios clínicos são os experimentos rigorosos que determinam se um novo medicamento funciona e é seguro para as pessoas. Durante décadas, a forma padrão de realizar esses testes tem sido um plano fixo: os pesquisadores decidem exatamente quantas pessoas recrutar, por quanto tempo estudá-las e quais são as regras para interromper o estudo, antes mesmo do primeiro paciente ser inscrito. Essa abordagem é confiável, mas pode ser rígida. Às vezes, um novo tipo de design de ensaio, conhecido como design adaptativo, oferece uma maneira de ser mais flexível. Nesses ensaios, os pesquisadores podem usar as informações coletadas dos pacientes conforme o estudo avança para fazer ajustes pré-planejados. Eles podem interromper um braço de tratamento precocemente se ele claramente não estiver funcionando, ou podem alterar o número de pessoas necessárias no estudo se os dados sugerirem que o tratamento é mais ou menos eficaz do que o esperado. Essa flexibilidade pode tornar os ensaios mais rápidos, baratos e éticos, mas introduz um desafio significativo: descobrir para quantas pessoas planejar em primeiro lugar. Como o caminho do ensaio pode mudar, o número final de participantes não é mais um número único e fixo, mas sim um intervalo de possibilidades.
Quando os pesquisadores solicitam financiamento ou escrevem o plano oficial para um ensaio como este, eles devem explicar como calcularam o número de pessoas necessárias. Se essa explicação for pouco clara, os financiadores não poderão julgar se o orçamento é realista, e os reguladores não poderão ter certeza de que os resultados serão confiáveis. Até agora, não havia um guia claro e padronizado sobre exatamente quais informações precisam ser incluídas nesses documentos para ensaios flexíveis. Uma equipe de pesquisadores da Universidade de Sheffield propôs-se a resolver esse problema. Eles queriam criar um checklist prático que ajudasse os cientistas a relatar seus cálculos de tamanho de amostra de forma clara e completa, garantindo que esses ensaios complexos sejam planejados com a mesma transparência que os tradicionais.
Os pesquisadores começaram reunindo tudo o que podiam encontrar sobre como esses ensaios são relatados atualmente. Eles analisaram regras existentes de grandes agências de saúde, revisaram documentos de ensaios passados para ver onde a informação estava faltando e conversaram com as pessoas que realmente realizam esses estudos, desde estatísticos até financiadores. Eles descobriram que, embora as regras para ensaios padrão fossem claras, as orientações para ensaios flexíveis estavam dispersas e eram frequentemente insuficientes. Em muitos casos, os documentos submetidos para financiamento não explicavam o suficiente sobre como os pesquisadores planejavam lidar com as mudanças que poderiam ocorrer durante o ensaio. Essa falta de detalhes dificultava a compreensão dos riscos e custos envolvidos. Para corrigir isso, a equipe decidiu construir uma nova ferramenta baseada em um checklist existente para ensaios padrão, mas expandido especificamente para cobrir as necessidades únicas de designs adaptativos.
Para garantir que seu novo checklist fosse realmente útil, os pesquisadores não apenas o escreveram por conta própria; eles o testaram com um grande grupo de especialistas. Eles convidaram 122 especialistas de todo o mundo, incluindo estatísticos, gestores de ensaios e reguladores, para revisar uma versão preliminar de sua lista. Esses especialistas avaliaram cada item da lista para decidir se era importante o suficiente para ser mantido. Esse processo ocorreu em duas rodadas. Na primeira rodada, os especialistas apontaram termos confusos e sugeriram novos itens. Os pesquisadores então refinaram a lista e pediram aos mesmos especialistas que a revisassem novamente. Ao final desta segunda rodada, o grupo havia alcançado um forte consenso sobre o que deveria ser incluído. A etapa final foi uma reunião de um dia, onde os especialistas restantes discutiram os poucos itens sobre os quais ainda discordavam e votaram para finalizar a lista.
O resultado desse processo cuidadoso é um novo checklist chamado AD-DELTA2. Ele contém 14 pontos principais que os pesquisadores devem abordar ao escrever seus planos de ensaio. Esses pontos abrangem desde o design básico do estudo até as regras específicas de como e quando o ensaio poderá mudar. Por exemplo, o checklist exige que os pesquisadores declarem claramente qual seria o número mínimo e máximo de participantes, como decidiram sobre esses números e como o ensaio seria se certas mudanças fossem acionadas. Ele solicita detalhes sobre os métodos estatísticos usados para prever esses resultados e como os pesquisadores lidarão com a incerteza que acompanha um design flexível. A equipe descobriu que este checklist fornece uma maneira clara e aprovada por especialistas para relatar esses cálculos complexos, tornando mais fácil para os financiadores entenderem o plano e para os reguladores verificarem se a ciência é sólida.
Os pesquisadores reconhecem que esta ferramenta não é uma solução perfeita para todas as situações possíveis. Ensaios adaptativos podem ser incrivelmente complexos, e o checklist foca nos tipos mais comuns de mudanças, em vez de todos os cenários raros. Eles também observam que o checklist é desenhado para ser flexível por si só, permitindo que os pesquisadores adaptem como apresentam a informação, dependendo se estão escrevendo uma proposta de financiamento ou um protocolo formal. No entanto, o objetivo central permanece o mesmo: garantir que o planejamento por trás desses ensaios modernos e flexíveis seja tão transparente e reproduzível quanto os próprios ensaios. Ao fornecer uma forma padronizada de relatar esses detalhes, o checklist AD-DELTA2 visa remover o elemento de adivinhação da fase de planejamento, ajudando a garantir que a próxima geração de ensaios clínicos seja tanto eficiente quanto confiável.
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