Stratifizierte Randomisierung für klinische Studien: Alles, was Sie wissen müssen

Schichtung ist ein Prozess, bei dem etwas in unterschiedliche Gruppen geordnet oder klassifiziert wird. Die Probenahme ist ein Prozess, bei dem Proben aus einer größeren Population oder Ereignissen zur Analyse entnommen werden. Es kann eine zufällige oder systematische Stichprobe sein. In der Statistik wird es verwendet, um eine Untergruppe aus einer größeren Gruppe basierend auf einer vorher festgelegten Anzahl von Beobachtungen oder Merkmalen zu erstellen, um mit der durchgeführten Analyse fortzufahren.

Vereinfachte versus geschichtete Zufallsstichprobe

Bei einer einfachen Zufallsstichprobe handelt es sich um eine Stichprobe von Probanden aus der Bevölkerung. Dabei werden die Probanden zufällig aus der bestehenden Grundgesamtheit ausgewählt und für die Stichprobe ausgewählt. Dieser Prozess der zufälligen Auswahl von Themen für die Forschung oder Analyse ist eine faire Darstellung der Bevölkerung. Wenn es sich jedoch um Stichproben aus einer sehr unterschiedlichen Population handelt, ist eine geschichtete Zufallsstichprobe vorzuziehen.

Wenn die Population aufgrund zu vieler Unterschiede oder fehlender Informationen über die Population nicht in Unterkategorien eingeteilt werden kann, ziehen Forscher oder Ermittler eine vereinfachte Zufallsstichprobe einer geschichteten Zufallsstichprobe vor .

Die geschichtete Randomisierung ist eine Unterkategorie der geschichteten Stichprobenziehung. Es ist ein Prozess, bei dem die gesamte zu untersuchende Bevölkerung in Untergruppen unterteilt wird, wobei dieselben Merkmale oder Besonderheiten oder Attribute wie der wirtschaftliche Status oder das Bildungsniveau, die als Schichten bekannt sind, berücksichtigt werden. Dies führt zu einer einfachen Zufallsstichprobe. Bei einfachen Zufallsstichproben wählen Forscher während des Stichprobenverfahrens unvoreingenommen jedes Attribut innerhalb der Schichten oder Untergruppen aus. Diese Auswahl kann in jeder Phase des Prozesses nach dem Zufallsprinzip erfolgen.

Notwendigkeit der Patientenstratifizierung in der Arzneimittelentwicklung

Das Paradigma der Wirkstoffforschung ist nicht nur teuer, sondern auch zeitaufwändig. Nach der Covid-19-Pandemie erkennen die Menschen die Notwendigkeit von Veränderungen in der Welt der Arzneimitteltests und -entwicklung. Mangelnde Effizienz des Verfahrens ist einer der Hauptgründe für die Gesamtausfallrate von Arzneimitteltests und -entwicklungen. Es gibt zwei Hauptgründe für das Scheitern der Wirksamkeit.

Der erste ist, dass der Forscher die erforderliche Pharmakologie nicht erreicht hat. Der zweite ist, dass der Mechanismus, auf den der Forschungswirkstoff abzielt, nicht wesentlich zur Krankheit in der getesteten Probandenpopulation beigetragen hat.

Das zweite Problem tritt hauptsächlich aufgrund einer unzureichenden Untersuchung der Macht auf, die sich aus der Subjektheterogenität ergibt. Wenn die Unterkategorie der erkrankten Probanden, die durch das Verfahren angetrieben werden und wahrscheinlich auf das Medikament ansprechen, erkannt und ausgewählt wird, bevor die Registrierung eingeleitet wird, führt dies zu einer Verbesserung der Ansprechrate. Dies wird zu einer Minimierung der Anzahl von Probanden mit einem Risiko für Nebenwirkungen führen und die Prozentsätze der Arzneimittelzulassung verbessern.

Stratifizierte Randomisierung in klinischen Studien

Wenn gemeinsame Attribute oder Merkmale stark variieren oder teilweise zwischen Untergruppen der analysierten Population bestehen und die Variation ausreicht, um exklusive Überlegungen oder eine klare Unterscheidung zu erfordern, wird von den Experten eine stratifizierte Randomisierung empfohlen.

Bei klinischen Untersuchungen ist das Probenahmeverfahren von der Cluster-Probenahme zu unterscheiden. Dabei wählen die Forscher eine einfache Zufallsstichprobe aus mehreren Clustern, um die Grundgesamtheit darzustellen, oder es erfolgt eine systematische Stichprobenziehung nach dem Schichtungsprozess, auch bekannt als geschichtete systematische Stichprobenziehung. Dies wird auch als Quotenstichprobe bezeichnet.

Komplikationen in klinischen Studien

Niemand hat die Ressourcen, um einen Impfstoff, ein Medikament oder eine Behandlung an der gesamten menschlichen Bevölkerung zu testen, und daher werden klinische Tests und Studien an einer begrenzten Gruppe der Bevölkerung durchgeführt, die die potenzielle Population für das betreffende Medikament widerspiegelt.

Eine der wichtigsten statistischen und logistischen Herausforderungen bei der Durchführung klinischer Studien besteht darin, sicherzustellen, dass die Daten die potenzielle Population der Medikamente genau repräsentieren. Wenn das Medikament beispielsweise für eine geriatrische Population getestet wird, muss die Probe diese bestimmte Population repräsentieren.

Oder wenn das Medikament für Kinder getestet wird, muss die Probe diese bestimmte Bevölkerungsgruppe repräsentieren und so weiter. Unabhängig von der Gruppe potenzieller Patienten möchte ein Prüfarzt oder Analyst sicherstellen, dass das Ziel dieser klinischen Studien darin besteht, die Wirkung von Medikamenten mit höchster Genauigkeit herauszufinden. Patientenstratifizierung ist die Lösung für solche Szenarien.

Patientenstratifizierung

Die Bedeutung der Patientenstratifizierung wird in klinischen Studien eindeutig bewertet. Es ist die Praxis, Menschen und Ergebnisse nach einem anderen Parameter als der bereitgestellten Behandlung zu kategorisieren. Es wird verwendet, um die unvoreingenommene Zuordnung von Untergruppen von Menschen zu Gerichtsverfahren oder Ermittlungen zu bestätigen. Dies können Alter, Geschlecht, ethnische Zugehörigkeit, Krankengeschichte oder andere demografische Parameter sein.

Die Patientenstratifizierung ist der Prozess der Segmentierung potenzieller Patientengruppen in Untergruppen, die auch als Strata oder Blöcke bezeichnet werden. Jede Schicht repräsentiert einen Teil der potenziellen Patientenpopulation.

Nach der Strata-Erstellung ziehen Analysten mehrere Ansätze in Betracht, um geeignete Testsubjekte zu identifizieren.

Geschichtete proportionale Stichprobenziehung

Eine Kombination aus geschichteter proportionaler Stichprobe und randomisierter Schichtung ist eine Methode, um sicherzustellen, dass die Testpopulation die breitere Bevölkerung widerspiegelt, ohne dass weitere statistische Manipulationen erforderlich sind.

Bei der geschichteten proportionalen Stichprobenziehung ist der Prozentsatz der aus jeder Schicht ausgewählten Personen proportional zum Prozentsatz der Bevölkerung in dieser Schicht. Wenn beispielsweise dreißig Prozent der wahrscheinlichen Patienten männlich sind, dann wären dreißig Prozent der getesteten Personen männlich. Es bestätigt nicht unbedingt die Gültigkeit der Ergebnisse, da es andere unterschiedliche Faktoren gibt. Es entfällt jedoch die Notwendigkeit eines zusätzlichen statistischen Prozesses.

Unverhältnismäßige Schichtungsstichprobe

Manchmal können bestimmte Schichten einen kleineren Anteil der Bevölkerung darstellen. In solchen Szenarien liefert die geschichtete proportionale Stichprobe möglicherweise keine gültigen Ergebnisse. Wenn beispielsweise 100 Probanden zum Probetest gehen und ein Prozent der potenziellen Bevölkerung über 50 ist, dann würde eine proportionale Stichprobe nur eine Person über 50 umfassen.

In solchen Fällen kann eine kleine Stichprobe in dieser Gruppe die Ergebnisse unzuverlässig machen, obwohl die Gesamtzahl groß genug sein mag, um eine zuverlässige Schlussfolgerung zu ziehen. In bestimmten Szenarien bevorzugen die Forscher eine unverhältnismäßige Schichtungsstichprobe, da sie bei der Bestimmung gültiger Ergebnisse hilft, indem sie keine proportionale Schichtungsstichprobe anwendet.

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Quote vs. Bequemlichkeit

Das Finden und Einschreiben des richtigen Pools von Testpersonen ist einer der wichtigsten Faktoren in der Welt der Arzneimittelprüfung und -entwicklung. Die Verwendung des richtigen Suchwerkzeugs für genaue genetische Daten hilft, die Daten weiter zu verfeinern. Dies ist ein häufiges Problem, mit dem Forscher konfrontiert sind, wenn sie eine Patientenstratifizierung durchführen.

Eine einfachere und kostengünstigere Methode zur Registrierung ist die Entnahme einer Testprobe, die leicht erhältlich ist. Es kann jedoch in erster Linie die Ergebnisse der Studie untergraben. Für relevante und genaue Forschung ist es unerlässlich, eine Schichtung anzuwenden und die richtigen, ausgeklügelten Tools zur Analyse der Ergebnisse zu verwenden.

Wenn es um die Gesundheit und das Wohlergehen der Menschen geht, ist es wichtig, jederzeit Genauigkeit der Bequemlichkeit vorzuziehen.

Stratifizierte Randomisierung in der Datenwissenschaft

Stratifizierte Randomisierung ist ein wesentlicher Zweig der Datenwissenschaft. Industrien und Unternehmen finden die Anwendung von Data Science immer nützlicher. Daher streben viele Anfänger sowie Profis eine Zertifizierung, ein Diplom, einen Abschluss oder sogar eine Promotion in Data Science an.

Wenn Sie auf der Suche nach einem Praktikum oder Ihrem ersten Job in einem Analyseunternehmen oder in der Analyseabteilung eines Unternehmens sind, kann ein Kurs in Data Science hilfreich sein. Das Beste daran ist, dass Data Science genau wie MBA nicht auf eine Branche beschränkt ist. Ob Edtech, Fintech oder Healthtech, Data Scientists werden überall gebraucht und geschätzt. Es kann eine großartige Ergänzung für viele Berufe sein.

Die geschichtete Zufallsstichprobe ist eine ausgeklügelte Methode, die von Ermittlern oder Testern verwendet wird, um eine Stichprobenpopulation zu finden, die die gesamte untersuchte Population am besten repräsentiert. Die geschichtete Zufallsstichprobe ist ein Prozess, bei dem die gesamte Bevölkerung in homogene Gruppen, sogenannte Schichten, unterteilt wird. Die einfache Zufallsstichprobe unterscheidet sich von der geschichteten Zufallsstichprobe . Es beinhaltet die zufällige Auswahl von Daten aus einer gesamten Population, sodass jede mögliche Stichprobe mit gleicher Wahrscheinlichkeit auftritt.

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Fazit

Stratifizierte Randomisierung ist ein Zweig der Datenwissenschaft, der verwendet wird, um verschiedene Entscheidungen zu treffen. upGrad bietet mehrere Kurse in Data Science und Business Analytics an . Viele dieser Kurse behandeln stratifizierte Zufallsstichproben sowie einige andere wichtige Themen. Diese Kurse sind für mehrere Niveaus verfügbar. Je nach Bedarf und Anforderung kann man sich leicht für einen kurzen Kurs von nur sechs Monaten oder einen ausführlichen Kurs von fast zwei Jahren entscheiden.

Wenn Sie Zweifel haben, bietet upGrad Beratungshilfe und Kundensupport, um alle Ihre Fragen zu lösen. Um es einfacher zu machen, bietet upGrad bei den meisten Kursen auch eine kostenlose EMI-Option sowie Arbeitsunterstützung an. Machen Sie noch heute mit für ein besseres Morgen!