臨床試験における計画作成と統計解析のポイント

医薬品・医療機器・健康食品では認可及び届出に際して、臨床試験を求められることがよくあります。臨床試験は大掛かりのプロジェクトであり、多額の研究予算を必要とします。多くの被験者の募集も必要です。失敗は許されません。これまで医薬品の審査や機能性表示食品の調査などを通じて、臨床試験の実施・計画・解析・報告の過程で散見する問題点を多くみてきました。 　本セミナーでは、だれでも理解できるよう、統計の必要性や意義を中心に、その考え方の基本をお話ししたいと思います。数式はほぼ用いません。講義だけでなく、10分程度のミニワークショップ (PICOS考案) もします。事前に聞きたいことを整理してきてください。質問は講義の後ではなく、講義中に質問をして、全員で共有できるように願います。 　第一部では、臨床研究にまつわる現状について情報提供します。第二部では臨床試験の計画を立てるときのキーワードについて、主に考え方について理解してもらいます。チェックリストであるCONSORT声明も紹介します。第三部では臨床試験で集められたデータ解析について、主に考え方を学びます。データの統計報告法に関するSAMPLガイドラインも紹介します。

1. 臨床研究にまつわる現状
   1. 観察研究と実験研究
   2. リアルワールドエビデンスとは
   3. プレシジョン (精密) 医療とオーダーメード (個別) 医療の違い
      • プレシジョン医療とバイオマーカー
   4. 事前登録の義務化
   5. データ共有の方向性
2. 臨床試験の計画
   1. PICOを考えよう
   2. 臨床試験の種類
      • 単群試験
      • 既存対照試験
      • 同時対照試験
      • ランダム化比較試験 (RCT)
   3. 対象の抽出
      • 選択基準
      • 除外基準
      • 機能性表示食品における対象基準
   4. 被験群と対照群
      • 比較の意義
      • プラセボの有用性と識別不能性
      • PROBE法とは
   5. 無作為割付
      • 起源は
      • 意義
      • 方法 (層別化とブロック化)
      • 動的割付の注意点
   6. 仮説の種類
      • 優越性
      • 非劣性
      • 同等性
   7. 評価項目と観察測定項目
      • 臨床エンドポイント・代替エンドポイント・バイオマーカー
      • 有効性の主要評価項目は原則1つとは
      • 主観的な評価項目のときの注意
      • 景品表示・適応 (効能効果) とエンドポイントの妥当性
   8. 例数設計
      • 例数設計の考え方
      • パワー (検出力)
      • イベントドリブンの例数設計とは
   9. クロスオーバーデザイン
      • 利点
      • 欠点
   10. アダプティブデザイン
       • 実践的な考え方
       • 中間解析
       • 実例 (BAN2401治験)
   11. ベイズ流と頻度論の違い
       • 事前分布
       • 信用区間と信頼区間
   12. CONSORT声明
3. 臨床試験のデータ解析
   1. 記述統計と推測統計
      • 全数と標本
      • 背景表示と結果表示
   2. SDとSEの違い
      • 記述 (Describe) はSD
      • 推定 (Estimate) はSE
      • 標準偏差の計算で (n – 1) で割る理由とは
   3. 数値の精度
      • 平均値の精度は元単位より1つ細かいが限度
      • 臨床的意味をよく考えて
   4. 患者背景の表の報告
      • 平均±標準偏差は避けよう
      • 平均値を示すか中央値を示すかの判断
   5. 図と表の使い分け
   6. 有意水準
      • なぜ5%なのか
      • デュアルエンドポイントでは2.5%有意水準?
      • 両側と片側
   7. P値の書き方
      • 正確なP値とは
      • NSや星印や不等号は避けよう
   8. 信頼区間
      • なぜ95%なのか
      • その解釈
      • なぜP値より信頼区間なのか
   9. Studentのt検定
      • どうしてStudentなのか
      • 独立性の仮定
      • 正規性の仮定と検証方法
      • 等分散性の仮定と検証方法
   10. ノンパラメトリック検定
       • パラメトリック検定との違い
       • 代表的な手法 (順位・符号)
       • ごく少数例ではノンパラメトリック検定は無用
   11. 群内変化の検定の問題点
       • プラセボ効果 (情報バイアス)
       • 有意に低下は誤解を招く (報告バイアス)
   12. 共分散分析
       • 分散分析と共分散分析の違い
       • 変化量の解析との違い
       • 共分散分析で最も大切な仮定とは
   13. ITT解析
       • ITTの起源
       • ITTの考え方
       • ITTの意義
       • modified ITTとは
       • FAS, PPSとの違いとは
   14. 多重検定
       • 多項目
       • 多時点
       • 多手法
   15. 効果の指標
       • 割合と率と比の違い
       • 静的指標であるリスク比とオッズ比
       • 動的指標の率比とハザード比
   16. 予後因子と予測因子
       • 危険因子の探索
       • バイオマーカーの探索
   17. 欠測値の処理
       • 完全除外
       • 単純補完と多重補完
       • 多変量解析法 (MMRMなど)
   18. SAMPL (統計報告に関する) ガイドライン
   19. 統計ソフトの選び方
   20. 頼りになる統計家の選び方
• 質疑応答