Стратифицированная рандомизация для клинических испытаний: все, что вам нужно знать

Стратификация — это процесс упорядочивания или классификации чего-либо в несоизмеримые группы. Выборка — это процесс отбора образцов из большей совокупности или событий для анализа. Это может быть случайная или систематическая выборка. В статистике он используется для создания подгруппы из большей группы на основе заранее определенного количества наблюдений или характеристик для продолжения выполняемого анализа.

Упрощенная и стратифицированная случайная выборка

Простая случайная выборка включает выборку субъектов из населения. При этом субъекты выбираются случайным образом из существующей популяции и отбираются для выборки. Этот процесс выбора случайных субъектов для исследования или анализа является справедливым представлением населения. Однако, когда речь идет о выборках из очень разнообразной совокупности, предпочтение отдается стратифицированной рандомизированной выборке.

Когда население нельзя разделить на подкатегории из-за слишком большого количества различий или отсутствия информации о населении, исследователи или исследователи предпочитают упрощенную случайную выборку стратифицированной рандомизированной выборке.

Стратифицированная рандомизация является подкатегорией стратифицированной выборки. Это процесс выборки всего изучаемого населения на подгруппы с учетом одних и тех же черт, или особенностей, или атрибутов, таких как экономический статус или уровень образования, известных как страты. Это приводит к простой случайной выборке. При простой случайной выборке исследователи беспристрастно выбирают каждый атрибут в стратах или подгруппах в процессе выборки. Этот выбор может быть сделан на любой стадии процесса случайным образом.

Необходимость стратификации пациентов при разработке лекарств

Парадигма открытия лекарств не только дорога, но и требует времени. После пандемии Covid-19 люди осознали необходимость перемен в мире тестирования и разработки лекарств. Отсутствие эффективности в процедуре является одним из основных факторов, влияющих на общую частоту неудач при тестировании и разработке лекарств. Существуют две основные причины недостаточной эффективности.

Во-первых, исследователь не достиг нужной фармакологии. Во-вторых, механизм, на который нацелен исследуемый агент, не вносит существенного вклада в развитие заболевания в испытуемой популяции.

Вторая проблема возникает в основном из-за неадекватного изучения власти, вытекающей из неоднородности субъекта. Если подкатегория больных субъектов, управляемых процедурой, которые, вероятно, реагируют на лекарство, может быть распознана и выбрана до начала регистрации, то это приведет к улучшению скорости ответа. Это приведет к минимизации числа субъектов, подверженных риску побочных эффектов, а также улучшит процент одобрения лекарств.

Стратифицированная рандомизация в клинических исследованиях

Когда общие атрибуты или характеристики сильно различаются или частично существуют между подгруппами анализируемого населения, и различия достаточны для того, чтобы требовать исключительных соображений или четкого разграничения, тогда эксперты рекомендуют стратифицированную рандомизацию .

В клинических исследованиях метод выборки следует отличать от кластерной выборки. При этом исследователи выбирают простую случайную выборку из нескольких кластеров для представления совокупности, или систематическая выборка выполняется после процесса стратификации, также известной как стратифицированная систематическая выборка. Он также известен как квотная случайная выборка.

Осложнения в клинических испытаниях

Ни у кого нет ресурсов для тестирования вакцины, лекарства или лечения на всей человеческой популяции, и поэтому клинические тесты и испытания проводятся на ограниченной группе населения, которая отражает потенциальную популяцию для рассматриваемого лекарства.

Одной из наиболее важных статистических и логистических проблем при проведении клинических испытаний является обеспечение того, чтобы данные точно отражали потенциальную популяцию лекарств. Например, если препарат тестируется на гериатрической популяции, то образец должен представлять эту конкретную популяцию.

Или, если препарат тестируется на детях, образец должен представлять эту конкретную группу населения и так далее. Какой бы ни была группа потенциальных пациентов, исследователь или аналитик хочет убедиться, что целью этих клинических испытаний является определение воздействия лекарств с максимальной точностью. Стратификация пациентов является решением для таких сценариев.

Стратификация пациентов

Важность стратификации пациентов явно оценивается в клинических испытаниях. Это практика категоризации людей и результатов по параметру, отличному от предоставленного лечения. Он используется для подтверждения беспристрастного выделения подгрупп людей для испытания или расследования. Это может быть возраст, пол, этническая принадлежность, история болезни или любой другой демографический параметр.

Стратификация пациентов — это процесс сегментации потенциальных групп пациентов на подгруппы, также известные как страты или блоки. Каждая страта представляет собой часть потенциальной популяции пациентов.

После создания страт аналитики рассматривают несколько подходов к выявлению подходящих испытуемых.

Стратифицированная пропорциональная выборка

Сочетание стратифицированной пропорциональной выборки и рандомизированной стратификации является методом обеспечения того, чтобы тестовая совокупность отражала более широкую совокупность, без необходимости дальнейших статистических манипуляций.

В стратифицированной пропорциональной выборке процент людей, выбранных из каждой страты, пропорционален проценту населения в этой страте. Например, если тридцать процентов вероятных пациентов — мужчины, то и тридцать процентов тестируемых будут мужчинами. Это не обязательно подтверждает достоверность результатов, потому что есть и другие факторы. Однако это устраняет необходимость в дополнительном статистическом процессе.

Непропорциональная стратификационная выборка

Иногда определенные слои могут представлять меньшую часть населения. В таких сценариях стратифицированная пропорциональная выборка может не дать достоверных результатов. Например, на пробный тест собирается сто испытуемых, а один процент потенциальной популяции старше пятидесяти, тогда пропорциональная выборка будет включать только одного человека старше пятидесяти.

В таких случаях, даже если в целом может быть достаточно большое число, чтобы сделать надежный вывод, небольшая выборка в этой группе может сделать результаты ненадежными. В некоторых сценариях исследователи предпочитают непропорциональную стратификационную выборку, поскольку она помогает определить достоверные результаты, не применяя пропорциональную стратификационную выборку.

Оформить заказ: различные специализации науки о данных

Квота против удобства

Поиск и регистрация подходящего пула испытуемых — один из самых важных факторов в мире тестирования и разработки лекарств. Использование правильного инструмента поиска точных генетических данных помогает дополнительно уточнить данные. Это обычная проблема, с которой сталкиваются исследователи при проведении стратификации пациентов.

Более простой и недорогой способ зачисления — взять пробный образец, который легко доступен. Однако это может в первую очередь подорвать результаты судебного разбирательства. Для актуальных и точных исследований важно применять стратификацию и использовать правильные сложные инструменты для анализа результатов.

Когда речь идет о здоровье и благополучии человека, важно предпочесть точность удобству.

Стратифицированная рандомизация в науке о данных

Стратифицированная рандомизация является важной отраслью науки о данных. Отрасли и предприятия находят применение науки о данных все более полезным. Поэтому многие новички, а также профессионалы ищут сертификацию, диплом, степень или даже докторскую степень в области науки о данных.

Если вы ищете стажировку или свою первую работу в аналитической компании или аналитическом отделе корпорации, вам может пригодиться курс по науке о данных. Самое приятное то, что, как и MBA, наука о данных не ограничивается какой-либо отраслью. Будь то Edtech, Fintech или Health tech, специалисты по данным нужны и ценятся везде. Это может быть отличным дополнением для многих профессий.

Стратифицированная случайная выборка — это сложный метод, используемый исследователями или тестировщиками для поиска выборочной совокупности, которая наилучшим образом представляет всю изучаемую совокупность. Стратифицированная случайная выборка — это процесс разделения всего населения на однородные группы, называемые стратами. Простая случайная выборка отличается от стратифицированной рандомизационной выборки. Он включает в себя случайный выбор данных из всей совокупности, поэтому вероятность появления каждой возможной выборки одинакова.

Читайте также: Жизненный цикл науки о данных

Заключение

Стратифицированная рандомизация — это отрасль науки о данных, которая используется для принятия различных решений. upGrad предлагает несколько курсов по науке о данных и бизнес-аналитике . Многие из этих курсов охватывают стратифицированную рандомизированную выборку, а также несколько других важных тем. Эти курсы доступны для нескольких уровней. В зависимости от удобства и требований можно легко выбрать короткий курс всего за шесть месяцев или подробный курс почти в два года.

Если у вас есть сомнения, upGrad предоставляет помощь консультанта и поддержку клиентов для решения всех ваших вопросов. Чтобы упростить задачу, upGrad также предлагает бесплатный вариант EMI с большинством курсов, а также помощь в трудоустройстве. Присоединяйтесь сегодня к лучшему завтра!