Randomizacja warstwowa w badaniach klinicznych: wszystko, co musisz wiedzieć

Stratyfikacja to proces porządkowania lub klasyfikowania czegoś w różne grupy. Pobieranie próbek to proces pobierania próbek z większej populacji lub zdarzeń do analizy. Może to być losowe lub systematyczne pobieranie próbek. W statystyce służy do tworzenia podgrupy z większej grupy na podstawie wcześniej ustalonej liczby obserwacji lub cech, aby kontynuować przeprowadzaną analizę.

Próbkowanie losowe uproszczone a losowe ze strategią

Proste losowe pobieranie próbek obejmuje próbę osób z populacji. W tym przypadku osoby są wybierane losowo z istniejącej populacji i są wybierane do próby. Ten proces wyboru losowych tematów do badań lub analiz jest uczciwą reprezentacją populacji. Jednak w przypadku próbek z bardzo zróżnicowanej populacji preferowane jest losowanie z randomizacją warstwową .

Gdy populacji nie można podzielić na podkategorie ze względu na zbyt wiele różnic lub brak informacji o populacji, badacze lub badacze wolą uproszczone losowe pobieranie próbek niż losowe pobieranie warstwowe .

Randomizacja warstwowa jest podkategorią losowania warstwowego. Jest to proces doboru próby całej badanej populacji do podgrup, biorąc pod uwagę te same cechy, osobliwości lub atrybuty, takie jak status ekonomiczny lub poziom wykształcenia, znane jako warstwy. Prowadzi to do prostego losowego pobierania próbek. W prostym losowym próbkowaniu badacze bezstronnie wybierają każdy atrybut w obrębie warstw lub podgrupy podczas procesu próbkowania. Tego wyboru można dokonać losowo na dowolnym etapie procesu.

Potrzeba stratyfikacji pacjentów w opracowywaniu leków

Paradygmat odkrywania leków jest nie tylko kosztowny, ale i czasochłonny. Po pandemii Covid-19 ludzie zdają sobie sprawę z potrzeby zmian w świecie testowania i opracowywania leków. Brak skuteczności procedury jest jednym z głównych czynników wpływających na ogólny wskaźnik niepowodzeń testów i rozwoju leków. Istnieją dwa główne powody niepowodzenia skuteczności.

Po pierwsze, badacz nie osiągnął wymaganej farmakologii. Drugi to mechanizm, na który celował badany czynnik, nie przyczynił się w zasadzie do powstania choroby w badanej populacji.

Drugi problem pojawia się głównie z powodu nieadekwatnego badania władzy wynikającej z heterogeniczności podmiotu. Jeżeli podkategoria chorych pacjentów kierowana przez procedurę, która prawdopodobnie zareaguje na lek, może zostać rozpoznana i wybrana przed rozpoczęciem naboru, to doprowadzi to do poprawy wskaźnika odpowiedzi. Doprowadzi to do zminimalizowania liczby osób zagrożonych skutkami ubocznymi, a także do poprawy odsetka zatwierdzanych leków.

Stratyfikowana randomizacja w badaniach klinicznych

Gdy wspólne cechy lub cechy różnią się znacznie lub występują częściowo między podgrupami analizowanej populacji, a zmienność jest wystarczająca, aby wymagać wyłącznych rozważań lub wyraźnego rozróżnienia, wówczas eksperci zalecają randomizację warstwową .

W badaniach klinicznych należy odróżnić metodę próbkowania od próbkowania grupowego. W tym przypadku badacze wybierają prostą losową próbkę z wielu klastrów do reprezentowania populacji lub systematyczne próbkowanie odbywa się po procesie stratyfikacji, znanym również jako warstwowe próbkowanie systematyczne. Nazywa się to również kontyngentem losowego pobierania próbek.

Powikłania w badaniu klinicznym

Nikt nie ma zasobów, aby przetestować szczepionkę, lek lub leczenie na całej populacji ludzkiej, dlatego też testy kliniczne i próby są przeprowadzane na ograniczonej grupie populacji, która odzwierciedla potencjalną populację danego leku.

Jednym z najważniejszych statystycznych i logistycznych wyzwań związanych z prowadzeniem badań klinicznych jest zapewnienie, że dane dokładnie reprezentują potencjalną populację leków. Na przykład, jeśli lek jest testowany w populacji geriatrycznej, próbka musi reprezentować tę konkretną populację.

Lub, jeśli lek jest testowany na dzieciach, próbka musi reprezentować tę konkretną populację i tak dalej. Bez względu na grupę potencjalnych pacjentów, badacz lub analityk chce mieć pewność, że celem tych badań klinicznych jest jak najdokładniejsze określenie wpływu leków. Stratyfikacja pacjentów jest rozwiązaniem dla takich scenariuszy.

Stratyfikacja pacjenta

W badaniach klinicznych wyraźnie docenia się znaczenie stratyfikacji pacjentów. Jest to praktyka kategoryzowania osób i wyników według innego parametru niż przewidziane leczenie. Służy do potwierdzenia bezstronnego przydziału podgrup ludzi do procesu lub dochodzenia. Może to być wiek, płeć, pochodzenie etniczne, historia choroby lub dowolny inny parametr demograficzny.

Stratyfikacja pacjentów to proces segmentacji potencjalnych grup pacjentów na podgrupy, zwane również warstwami lub blokami. Każda warstwa reprezentuje część potencjalnej populacji pacjentów.

Po ustaleniu warstwy analitycy rozważają wiele podejść do identyfikacji odpowiednich obiektów testowych.

Stratyfikowane próbkowanie proporcjonalne

Połączenie warstwowego próbkowania proporcjonalnego i randomizowanej stratyfikacji to metoda zapewniająca, że ​​populacja testowa odzwierciedla szerszą populację, bez konieczności dalszej manipulacji statystycznej.

W warstwowym losowaniu proporcjonalnym odsetek osób wybranych z każdej warstwy jest proporcjonalny do odsetka populacji w tej warstwie. Na przykład, jeśli trzydzieści procent prawdopodobnych pacjentów to mężczyźni, to trzydzieści procent badanych osób będzie mężczyznami. Niekoniecznie potwierdza to prawdziwość wyników, ponieważ istnieją inne różne czynniki. Eliminuje jednak wymóg dodatkowego procesu statystycznego.

Nieproporcjonalne próbkowanie stratyfikacji

Czasami poszczególne warstwy mogą stanowić mniejszą część populacji. W takich scenariuszach warstwowe pobieranie próbek proporcjonalnych może nie zapewniać prawidłowych wyników. Na przykład, na test próbny idzie setka osób, a jeden procent potencjalnej populacji ma powyżej pięćdziesiątki, wtedy proporcjonalna próba obejmowałaby tylko jedną osobę w wieku powyżej pięćdziesięciu lat.

W takich przypadkach, nawet jeśli jako całość może być wystarczająco duża liczba, aby wyciągnąć wiarygodne wnioski, mała próbka w tej grupie może sprawić, że wyniki będą niewiarygodne. W niektórych scenariuszach badacze preferują losowanie w warstwie nieproporcjonalnej, ponieważ pomaga to w określeniu prawidłowych wyników poprzez niestosowanie losowania w warstwie proporcjonalnej.

Zamówienie: różne specjalizacje nauki o danych

Limit a wygoda

Znalezienie i zapisanie odpowiedniej puli badanych jest jednym z najważniejszych czynników w świecie testowania i opracowywania leków. Korzystanie z odpowiedniego narzędzia wyszukiwania w celu uzyskania dokładnych danych genetycznych pomaga dalej udoskonalać dane. Jest to częsty problem, z którym borykają się badacze podczas przeprowadzania stratyfikacji pacjentów.

Łatwiejszą i tańszą metodą rejestracji jest pobranie próbki testowej, która jest łatwo dostępna. Może jednak przede wszystkim podważyć wyniki procesu. W przypadku odpowiednich i dokładnych badań niezbędne jest zastosowanie stratyfikacji i użycie odpowiednich zaawansowanych narzędzi do analizy wyników.

Jeśli chodzi o zdrowie i dobrostan ludzi, ważne jest, aby zawsze wybierać dokładność, a nie wygodę.

Randomizacja warstwowa w nauce o danych

Randomizacja warstwowa jest podstawową gałęzią nauki o danych. Branże i przedsiębiorstwa coraz bardziej przydają się do stosowania nauki o danych. Dlatego wielu początkujących, a także profesjonalistów poszukuje certyfikatów, dyplomów, stopni, a nawet doktoratu z data science.

Jeśli szukasz stażu lub pierwszej pracy w firmie analitycznej lub dziale analityki korporacji, pomocny może być kurs data science. Najlepsze jest to, że podobnie jak MBA, data science nie ogranicza się do żadnej branży. Czy to Edtech, Fintech, czy Health-tech, naukowcy zajmujący się danymi są wszędzie potrzebni i cenieni. Może być świetnym dodatkiem do wielu zawodów.

Losowe dobieranie warstwowe to zaawansowana metoda stosowana przez agentów lub testerów w celu znalezienia populacji próby, która najlepiej reprezentuje całą badaną populację. Losowe losowanie warstwowe to proces dzielenia całej populacji na jednorodne grupy zwane warstwami. Proste losowanie losowe różni się od losowego losowania warstwowego . Polega na losowym doborze danych z całej populacji, dzięki czemu każda możliwa próbka jest jednakowo prawdopodobna.

Przeczytaj także: Cykl życia nauki o danych

Wniosek

Randomizacja warstwowa to gałąź nauki o danych, która służy do podejmowania różnych decyzji. upGrad oferuje wiele kursów z zakresu nauki o danych i analityki biznesowej . Wiele z tych kursów obejmuje losowe losowanie warstwowe , a także kilka innych ważnych tematów. Te kursy są dostępne na wielu poziomach. W zależności od wygody i wymagań można z łatwością zdecydować się na krótki kurs trwający zaledwie sześć miesięcy lub szczegółowy, prawie dwuletni kurs.

Jeśli masz wątpliwości, upGrad zapewnia pomoc doradcy i obsługę klienta, aby rozwiązać wszystkie Twoje pytania. Aby to ułatwić, upGrad oferuje również bezpłatną opcję EMI z większością kursów, a także pomoc w pracy. Dołącz już dziś, aby mieć lepsze jutro!