無作為化脳卒中試験における中央判定者によるアウトカム評価。差分的分類と非差分的分類のシミュレーション

Outcome assessment by central adjudicators in randomised stroke trials: Simulation of differential and non-differential misclassification.

• Peter J Godolphin
• Philip M Bath
• Christopher Partlett
• Eivind Berge
• Martin M Brown
• Misha Eliasziw
• Per Morten Sandset
• Joaquín Serena
• Alan A Montgomery

抄録

序章:

無作為化試験における一次転帰の判定は、誤分類を抑制すると考えられている。我々は、裁定が一次試験の結果を変える前に必要な誤分類の量を調査した。5件の無作為化脳卒中試験のデータを用いた。推定された治療効果が変化するまで、各一次転帰について差動的な誤分類を導入した。これを1000回シミュレーションした。治療効果を変化させるために差異のある誤分類が必要な参加者のシミュレーション間平均割合を計算した。さらに、バイナリーアウトカムとサンプルサイズ（1000～10,000）、全体のイベント率（10％～50％）、治療効果（0.67～0.90）を変化させた仮想試験のシミュレーションを行った。治療効果が5％レベルで有意でなくなるまで、非微分誤分類を導入した。

Introduction: Adjudication of the primary outcome in randomised trials is thought to control misclassification. We investigated the amount of misclassification needed before adjudication changed the primary trial results. We included data from five randomised stroke trials. Differential misclassification was introduced for each primary outcome until the estimated treatment effect was altered. This was simulated 1000 times. We calculated the between-simulation mean proportion of participants that needed to be differentially misclassified to alter the treatment effect. In addition, we simulated hypothetical trials with a binary outcome and varying sample size (1000-10,000), overall event rate (10%-50%) and treatment effect (0.67-0.90). We introduced non-differential misclassification until the treatment effect was non-significant at 5% level.

結果:

5つの試験では、治療効果が変化する前に、非加重カッパ値の範囲を0.89-0.97から0.65-0.85に減少させた。これは、2値アウトカムのある試験では、参加者の2.1％～6％が異なる分類を誤って行ったことに相当する。仮説的な試験では、サンプルサイズが大きく、治療効果が強く、全体のイベント発生率が50％に近い試験では、治療効果が有意でなくなる前に、より高い割合のイベントの誤分類が必要であった。

Results: For the five trials, the range of unweighted kappa values were reduced from 0.89-0.97 to 0.65-0.85 before the treatment effect was altered. This corresponded to 2.1%-6% of participants misclassified differentially for trials with a binary outcome. For the hypothetical trials, those with a larger sample size, stronger treatment effect and overall event rate closer to 50% needed a higher proportion of events non-differentially misclassified before the treatment effect became non-significant.

議論:

判定によって一次試験の結果が変化する前に必要とされたのはわずかな差動的分類の誤分類であったが、判定によって試験の結論が変化する前には、かなりの割合の参加者が非差動的分類の誤分類を必要としていたことがわかった。十分な盲検化が行われている試験では、差動的な分類ミスは発生しないはずであることを考えると、これらの結果は、中心的な判定が盲検化されていないアウトカム評価のある試験で最も有効であることを示唆している。

Discussion: We found that only a small amount of differential misclassification was required before adjudication altered the primary trial results, whereas a considerable proportion of participants needed to be misclassified non-differentially before adjudication changed trial conclusions. Given that differential misclassification should not occur in trials with sufficient blinding, these results suggest that central adjudication is of most use in studies with unblinded outcome assessment.

結論:

十分な盲検化が行われていない試験では、中央集権的な判定は、差動的な分類ミスをコントロールするために不可欠である。しかし、大規模な盲検化試験では、判定の重要性は低く、必要ないかもしれない。

Conclusion: For trials without adequate blinding, central adjudication is vital to control for differential misclassification. However, for large blinded trials, adjudication is of less importance and may not be necessary.

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