Estimacíon de la potencia de un estudio cuya respuesta es una variable orginal
Speaker: John J. Aponte
Introduccion
En neurología se han desarollado varias escalas para evaluar el estado
funcional o incapacidad de un paciente despues de un accidente
cerebro-vascular. Estas escalas han sido ampliamente utilizadas y
evaluadas.(Orgogozo 1994, D'olhaberruaghe 1996) Sin embargo, en la
mayoría de los ensayos clínicos en donde estas escalas son
utilizadas como variable de respuesta, el análisis es realizado
dicotomizando estas escalas en dos categorías: Respuesta Favorable y
Respuesta No F avorable y utilizando métodos convencionales para
variables binomiales (Hacke W 1995; NIND 1995, Hacke 1998). Aunque esta
estrategia conduce a un análisis que puede ser más fácil
de interpretar y difundir, no explota totalment e la información
obtenida.En este trabajo, se presenta una forma de evaluar la pérdida
de la potencia de un ensayo clínico cuando se utiliza esta estrategia
de análisis comparada con la regresión logística ordinal
según los datos publicados del estudio ECASII (Hacke 1998). Para
evaluar la potencia se utilizaron simulaciones de monte carlo con diferentes
asunciones respecto al tamaño muestral, el efecto del tratamiento y la
reproducibilidad de la es cala utilizada. Se muestra el uso del ado-file
cat para generar muestras aleatorias de
distribuciones categóricas.
Evaluacion de la potencia
Para cada conjunto de asunciones se simulan 1000 ensayos. La potencia
"empírica" es definida como la proporcion de veces que un ensayo
detecta de forma significativa (p<0,05) el efecto del tratamiento.
Los comandos para generar los datos de un ensayo clínico se basan en el
ado-file cat que genera una muestra aleatoria
para una distribución categórica:
Ejemplo para generar los datos de una simulación:
.....
set obs `sample'
gen group = _n <= `sample'/2
cat if group == 0, gen(mrs) pr(.18 .37 .46 .64 .84 .90)
cat if group == 1, replace(mrs) pr(.41 .51 .55 .63 .73 .78)
......
Una vez generados los datos de un ensayo, se analizan utilizando fisher exact
test y regresión logística ordinal (ologit) y se
exportan a un archivo utilizando el comando "post". El bucle se repite hasta
que se han simulado los 1000 ensayos. Despues de esto, la potencia de cada
método de análisis se estima calculando la proproción de
ensayos con p< 0,05.
--------------------------------------------------------------------------
help for cat
--------------------------------------------------------------------------
Generate categorical random variable
------------------------------------
cat [if] [in], generate(varname)|replace(varname) prob(prob_list)
Description
-----------
cat generates or replaces a variable with random integer numbers.
The frequency of each number is defined in prob_list which is a list of
the cumulative probability of the categorical distribution.
Options
-------
generate(varname) generates a new variable.
Can not be used with replace
replace(varname) replaces an existing variable.
Can not be used with Generate
prob(prob_list) Is the list of cumulative probabilities
Examples
--------
. cat, gen(pain) prob(0.10, 0.30, 0.80, 0.95)
. tab pain
pain | Freq. Percent Cum.
------------+-----------------------------------
0 | 94 9.40 9.40
1 | 202 20.20 29.60
2 | 510 51.00 80.60
3 | 136 13.60 94.20
4 | 58 5.80 100.00
------------+-----------------------------------
Total | 1000 100.00
. cat if pain == 2, replace(pain) prob(0,.10,.90)
(110 real changes made)
. tab pain
pain | Freq. Percent Cum.
------------+-----------------------------------
0 | 94 9.40 9.40
1 | 254 25.40 34.80
2 | 400 40.00 74.80
3 | 194 19.40 94.20
4 | 58 5.80 100.00
------------+-----------------------------------
Total | 1000 100.00
Resultados
A continuación vemos un simulación, asumiendo que como resultado
de tratamiento, el Odds de estar en una categoría igual o superior es
de 0.75, con un tamaño muestral de 1200 individuos (600 en cada grupo)
y un kappa de 1.
| group | group
mrs | 0 1 | Total newcat | 0 1 | Total
-------+-------------------+--------- -------+-------------------+---------
0 | 107 149 | 256 0-1 | 215 277 | 492
| 17.83 24.83 | 21.33 | 35.83 46.17 | 41.00
-------+-------------------+--------- -------+-------------------+---------
1 | 108 128 | 236 2-6 | 385 323 | 708
| 18.00 21.33 | 19.67 | 64.17 53.83 | 59.00
-------+-------------------+--------- -------+-------------------+---------
2 | 48 55 | 103 Total | 600 600 | 1200
| 8.00 9.17 | 8.58 | 100.00 100.00 | 100.00
-------+-------------------+---------
3 | 109 103 | 212
| 18.17 17.17 | 17.67
-------+-------------------+---------
4 | 127 98 | 225
| 21.17 16.33 | 18.75
-------+-------------------+---------
5 | 29 25 | 54
| 4.83 4.17 | 4.50
-------+-------------------+---------
6 | 72 42 | 114
| 12.00 7.00 | 9.50
-------+-------------------+---------
Total | 600 600 | 1200
| 100.00 100.00 | 100.00
Donde 'mrs' es la variable ordinal (Modified Rankin Scale) newcat es la
variable recategorizada y group es el grupo de tratamiento.
Como era de esperar, en los diferentes grupos de asunciones, el poder para
detectar significativamente una diferencia fué mayor utilizando
regresión logística ordinal que dicotomizando la variable en dos
grupos. Como ejemplo vemos el poder para el OR = 0.75 y kappa = 1 con
diferentes tamaños muestrales.
Referencias
- D'olhaberriague, L., I. Litvan, P. Mitsias, H. H. Mansbach. 1996.
- A reappraisal of reliability and validity studies in stroke. Stroke
27(12): 2331–2336.
- Hacke, W., M. Kaste, C. Fisechi, et al. 1995.
- Intravenous thrombolysis with recombinant tissue plasminogen activator
for acute hemispheric stroke. JAMA 264(13): 1017–1025.
- Orgogozo, J.M. 1994.
- The concenpts of impairment, disability and handicap.
Cerebrovasc Dis. 4(suppl 2): 2–6.
- Randomised double-blind palcebo-controlled trial of thrombolytic therap with
intravenous alteplase in acute ischemic stroke (ECAS II).
- Lancet 1998;
352: 1245–1251.
- The national institute of neurological disorders and stroke st-pa stroke study
group. Tissue plasminogen activator for acute ischemic stroke.
- NEJM
1995; 333(24): 1581–1587.
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