最近の抗うつ薬の有効性試験における解析の透明性のばらつき

Variation in analytic transparency in recent efficacy studies of antidepressant medication.

• Steven Vannoy
• Madeline Brodt
• Lisa Cosgrove
• Allen F Shaughnessy

抄録

臨床試験結果の妥当性は、欠落データの管理に関する研究者の判断に影響される。欠損データの管理が不十分であると、薬効を過大評価する結果となりうる重大なバイアスの原因となることが確認されている。欠落データの管理に関する透明性は、出版物に報告されたエビデンスの強さを評価するために不可欠である。2つの新しい抗うつ薬の無作為化臨床試験17試験のサブセットにおいて、欠損データをどのように扱うかについての治験責任医師の決定と、その選択した方法が結果に影響を与える可能性のある解析要件の違反を考慮に入れているかどうかを検討した事例研究を紹介する。大半の試験（76％）では抗うつ薬治療の有益性があると結論づけられ、94％の試験では欠損データの取り扱い方法が明らかになった。これらの試験のうち、50％が最後の観察の繰り越しを用いてデータを推定し、半数が混合効果モデルの反復測定法を用いた。ほとんどの報告では、使用された方法の根拠が示されておらず、治療完了者と中途退学者の間の差に関する分析が記載されている試験はなかった。感度分析の報告には一貫性がなく、多重比較の補正が一様に適用されていなかった。欠損データ検査の取り扱いに関連した分析選択の透明性の欠如は、このRCTのサブセットでは一般的であった。欠損データの管理は研究結果の質に直接影響を与える可能性があるため、ジャーナル編集者が方法論の透明性に関する基準を開発し、実施することが重要である。

The validity of clinical trial results is influenced by researchers' decisions regarding the management of missing data. Inadequate management of missing data has been identified as a significant source of bias that can result in an overestimation of drug efficacy. Transparency related to the management of missing data is essential to assess the strength of evidence reported in publications. In a subset of 17 randomised clinical trials for two new antidepressant medications, we present a case study in which we examined investigators' decisions regarding how to handle missing data and if their chosen method took into account, possible violations of analytic requirements that could affect results. The majority of trials (76%) concluded that there was a benefit of antidepressant treatment and in 94% the methodology for handling missing data was identifiable. Of these, 50% imputed data using the last observation carried forward and half used a mixed-effects model repeated measure approach. Most reports did not provide a rationale for the method used, and no trials described analyses regarding differences between completers and dropouts. Sensitivity analysis was inconsistently reported and correction for multiple comparisons was not uniformly applied. Lack of transparency for analytic choices related to handling of missing data testing was common in this subset of RCTs. Because management of missing data can directly influence the quality of study results, it is critical that journal editors develop and enforce standards for methodological transparency.

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