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Publicado: 12 de mayo de 2011
Metodología de simulación
3 METODOLOGÍA DE SIMULACIÓN
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Metodología de simulación
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Metodología de simulación
3.1 RECOGIDA CLÍNICOS.
DE
LA
INFORMACIÓN
DE
ENSAYOS
3.1.1 SUJETOS DE ESTUDIO Se han analizado diferentes tipos de ensayos clínicos ya realizados previamente (retrospectivos) y en realización (prospectivos), así como datos de la bibliografía y se hanutilizado estos datos para el diseño, validación y ajuste del simulador basado en el entorno LeanSim. Estos datos están en soporte informático, en bases de datos o contenidos en ficheros de paquetes estadísticos estándar como SAS 8.02 y SPSS 11.5. Se han estudiado diferentes ensayos clínicos a fin de simular sus datos y ajustar el sistema de simulación realista.
3.1.2 VARIABLES DE ESTUDIO Sehan estudiado todas las variables que puedan tener repercusión en la simulación realista de ensayos clínicos. Algunas de éstas son: diseño del ensayo clínico (controlado, aleatorizado, medidas repetidas, “cross-over”, grupos en paralelo, diseños factoriales, etc), rango de respuestas del ensayo, variables principales, variables secundarias, covariantes, número de centros, número de tratamientos,criterios de inclusión / exclusión, dosis, farmacocinética / farmacodinamica, número de pacientes que abandonan, número de visitas, cumplimiento de la medicación, tipología de las variables del estudio (nominales, discretas, continuas), datos faltantes, distribución estadística de las variables del estudio, hipótesis del estudio, métodos estadísticos para las pruebas de hipótesis, patologíaestudiada, tamaño de la muestra, tipo de pacientes, distribución temporal de los pacientes, etc.
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Metodología de simulación
3.2 MÉTODOS DE SIMULACIÓN
3.2.1 MODELIZACIÓN DE LOS ENSAYOS CLÍNICOS Como se ha mencionado, en este trabajo se ha recogido información de una manera directa de las particularidades y diseños de ensayos clínicos a lo largo de tres años 2000-2033 (Hipócrates) o a partirde matrices de datos de ensayos clínicos proporcionados por las diferentes entidades biomédicas que han colaborado en este estudio y de la bibliografía estudiada. Este trabajo se centra en los diseños experimentales de medidas repetidas ya que constituyen uno de los diseños más ampliamente utilizado en los ensayos clínicos. Los modelos de medidas repetidas se ajustan muy bien a la mayoría de losensayos clínicos donde se plantea un modelo de variables experimentales (tratamiento, tiempo, paciente, covariantes, centro, etc) que intentan explicar una o más variables de respuesta (variable principal del estudio). DISEÑOS DE MEDIDAS REPETIDAS Se caracterizan por ser unos diseños donde las observaciones de medidas parecidas se toman durante una serie de tiempos. Algunas características de estediseño son: • La misma variable es medida en la misma unidad observacional más de una vez. Las respuestas no son independientes tal y como se suele suponer en lo modelos de regresión habituales. • Se recogen datos para más de una unidad observacional: las respuestas no forman una serie temporal simple, sino un conjunto de series temporales.
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Metodología de simulación
Son diseños muyfrecuentes en el campo biológico y recogen la mayoría de los utilizados en los ensayos clínicos de fármacos. Son necesarias medidas repetidas de una variable por los siguientes motivos: • • Las medidas repetidas son la única vía de obtener mediciones, contando las ocurrencias del mismo fenómeno. El interés puede estar centrado en la evolución de la misma respuesta, dadas unas condiciones inicialesque pueden ser o no fijadas experimentalmente. • • El investigador puede estar interesado en observar el efecto continuado de un tratamiento en el tiempo. Pueden ser necesarias medidas diferentes para realizar comparaciones en una situación donde la variabilidad entre las unidades es un factor incontrolable. Para incrementar la precisión, son necesarias las comparaciones intra-unidad de los...
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3.1 RECOGIDA CLÍNICOS.
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LA
INFORMACIÓN
DE
ENSAYOS
3.1.1 SUJETOS DE ESTUDIO Se han analizado diferentes tipos de ensayos clínicos ya realizados previamente (retrospectivos) y en realización (prospectivos), así como datos de la bibliografía y se hanutilizado estos datos para el diseño, validación y ajuste del simulador basado en el entorno LeanSim. Estos datos están en soporte informático, en bases de datos o contenidos en ficheros de paquetes estadísticos estándar como SAS 8.02 y SPSS 11.5. Se han estudiado diferentes ensayos clínicos a fin de simular sus datos y ajustar el sistema de simulación realista.
3.1.2 VARIABLES DE ESTUDIO Sehan estudiado todas las variables que puedan tener repercusión en la simulación realista de ensayos clínicos. Algunas de éstas son: diseño del ensayo clínico (controlado, aleatorizado, medidas repetidas, “cross-over”, grupos en paralelo, diseños factoriales, etc), rango de respuestas del ensayo, variables principales, variables secundarias, covariantes, número de centros, número de tratamientos,criterios de inclusión / exclusión, dosis, farmacocinética / farmacodinamica, número de pacientes que abandonan, número de visitas, cumplimiento de la medicación, tipología de las variables del estudio (nominales, discretas, continuas), datos faltantes, distribución estadística de las variables del estudio, hipótesis del estudio, métodos estadísticos para las pruebas de hipótesis, patologíaestudiada, tamaño de la muestra, tipo de pacientes, distribución temporal de los pacientes, etc.
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3.2.1 MODELIZACIÓN DE LOS ENSAYOS CLÍNICOS Como se ha mencionado, en este trabajo se ha recogido información de una manera directa de las particularidades y diseños de ensayos clínicos a lo largo de tres años 2000-2033 (Hipócrates) o a partirde matrices de datos de ensayos clínicos proporcionados por las diferentes entidades biomédicas que han colaborado en este estudio y de la bibliografía estudiada. Este trabajo se centra en los diseños experimentales de medidas repetidas ya que constituyen uno de los diseños más ampliamente utilizado en los ensayos clínicos. Los modelos de medidas repetidas se ajustan muy bien a la mayoría de losensayos clínicos donde se plantea un modelo de variables experimentales (tratamiento, tiempo, paciente, covariantes, centro, etc) que intentan explicar una o más variables de respuesta (variable principal del estudio). DISEÑOS DE MEDIDAS REPETIDAS Se caracterizan por ser unos diseños donde las observaciones de medidas parecidas se toman durante una serie de tiempos. Algunas características de estediseño son: • La misma variable es medida en la misma unidad observacional más de una vez. Las respuestas no son independientes tal y como se suele suponer en lo modelos de regresión habituales. • Se recogen datos para más de una unidad observacional: las respuestas no forman una serie temporal simple, sino un conjunto de series temporales.
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Son diseños muyfrecuentes en el campo biológico y recogen la mayoría de los utilizados en los ensayos clínicos de fármacos. Son necesarias medidas repetidas de una variable por los siguientes motivos: • • Las medidas repetidas son la única vía de obtener mediciones, contando las ocurrencias del mismo fenómeno. El interés puede estar centrado en la evolución de la misma respuesta, dadas unas condiciones inicialesque pueden ser o no fijadas experimentalmente. • • El investigador puede estar interesado en observar el efecto continuado de un tratamiento en el tiempo. Pueden ser necesarias medidas diferentes para realizar comparaciones en una situación donde la variabilidad entre las unidades es un factor incontrolable. Para incrementar la precisión, son necesarias las comparaciones intra-unidad de los...
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