Randomizarea blocată cu dimensiuni ale blocurilor selectate aleatoriu | RegTech

Discuție

Un avantaj cheie al randomizării blocate este că grupurile de tratament vor fi egale ca mărime și vor tinde să fie distribuite uniform în funcție de caracteristicile cheie legate de rezultate. În mod obișnuit, dimensiunile mai mici ale blocurilor vor conduce la grupuri mai echilibrate în funcție de timp decât dimensiunile mai mari ale blocurilor. Cu toate acestea, o dimensiune mică a blocului crește riscul ca procesul de alocare să fie previzibil, în special dacă repartizarea este deschisă sau dacă există posibilitatea de demascare a repartizării tratamentului. De exemplu, anumiți agenți imunosupresori își schimbă culoarea atunci când sunt expuși la lumină. Acest lucru poate expune din greșeală identitatea compusului într-un studiu clinic dacă compusul de comparație nu este sensibil la lumină. Demascarea poate fi, de asemenea, intenționată în cazul în care un medic analizează chimic sângele unui pacient pentru a determina identitatea medicamentului randomizat.

Utilizarea unei dimensiuni mari a blocului va ajuta la protecția împotriva investigatorului care prezice secvența de tratament. Cu toate acestea, dacă un tratament apare cu o frecvență mai mare la începutul unui bloc, poate apărea o inegalitate la mijlocul blocului dacă există o analiză intermediară sau dacă studiul este încheiat la jumătatea unui bloc. Alternativ, menținerea dimensiunilor mici ale blocurilor și utilizarea unor secvențe aleatorii de dimensiuni ale blocurilor poate ameliora această problemă. O altă opțiune este de a utiliza dimensiuni aleatorii mai mari ale blocurilor, dar de a contrabalansa șansa de a efectua un tratament inițial în cadrul unui bloc prin alocarea participanților folosind o abordare cu o monedă părtinitoare . Într-un studiu simplu constând dintr-un singur grup de tratament și un singur grup de referință, această metodă repartizează probabilistic participanții din cadrul unui bloc la brațul de tratament în funcție de balanța de repartizare a participanților repartizați până în prezent în mod aleatoriu la brațul de tratament. De exemplu, dacă un participant care urmează să fie randomizat face parte dintr-o categorie care are K mai multe tratamente (t) decât referenți (r) deja repartizați, atunci repartizarea la grupul de tratament și la grupul de referenți se va face cu probabilitatea t = q, (r = p), t = ½ (r = ½) și t = p, (r = q) în funcție de faptul că K este mai mare, egal sau mai mic decât zero (unde p ≥ q, p + q = 1). Deși această din urmă strategie poate denatura procesul de randomizare prin scăderea probabilității de parcursuri lungi, distorsiunea rezultată poate fi acceptabilă dacă previne inegalitatea la mijlocul blocului și controlează previzibilitatea atribuirii tratamentului. În anumite condiții minimax, s-a demonstrat că abordarea cu monede aleatoare este superioară randomizării complete pentru minimizarea prejudecăților accidentale (de exemplu, un tip de prejudecată care apare atunci când schema de randomizare nu realizează un echilibru în ceea ce privește covariatele legate de rezultate) . Un avantaj cheie al algoritmului cu sursă deschisă furnizat în această lucrare și al algoritmilor comparabili disponibili în limbaje de programare precum R , este acela că codul subiacent poate fi modificat pentru a acomoda tehnica monedei aleatoare și alte strategii de echilibrare care încă nu au fost implementate în pachetele statistice standard.

Numărul de participanți repartizați fiecărui grup de tratament va fi egal atunci când toate blocurile au aceeași dimensiune și dimensiunea totală a eșantionului studiului este un multiplu al dimensiunii blocului. Mai mult, în cazul unor blocuri de dimensiuni inegale, echilibrul este garantat dacă toate repartizările de tratament se fac în cadrul blocului final . Cu toate acestea, atunci când se utilizează dimensiuni aleatorii ale blocurilor într-un studiu cu mai multe locații, dimensiunea eșantionului poate varia în funcție de locație, dar, în medie, va fi similară.

Avantajul utilizării dimensiunilor aleatoare ale blocurilor pentru a reduce prejudecata de selecție se observă numai atunci când alocările pot fi determinate cu certitudine . Adică, atunci când repartizarea nu este cunoscută cu certitudine, ci mai degrabă este doar mai probabilă, atunci nu există niciun avantaj în utilizarea dimensiunilor blocurilor aleatorii. Cea mai bună protecție împotriva prejudecăților de selecție este de a orbi atât ordonarea blocurilor, cât și dimensiunea acestora. Mai mult, utilizarea dimensiunilor blocurilor aleatorii nu este necesară într-un studiu nemascat dacă participanții au fost randomizați în bloc și nu individual în funcție de intrarea lor în studiu, deoarece prima variantă va elimina complet prejudecata de selecție.

Necesitatea de a lua în considerare blocarea în analiza statistică a datelor, inclusiv atunci când dimensiunile blocurilor sunt alese aleatoriu, depinde de existența sau nu a unei corelații intra-bloc . O corelație intrablock diferită de zero poate apărea, de exemplu, atunci când caracteristicile și răspunsurile pentru un participant se schimbă în funcție de momentul intrării acestuia în studiu. În cazul în care procesul este omogen, corelația intrabloc va fi egală cu zero, iar blocarea poate fi ignorată în analiză. Cu toate acestea, estimările de varianță trebuie să fie ajustate în mod corespunzător atunci când este prezentă corelația intrabloc . Prezența datelor lipsă în cadrul blocurilor poate, de asemenea, să complice potențial validitatea analizei statistice. De exemplu, pot fi necesare tehnici analitice speciale atunci când datele lipsă sunt legate de efectele tratamentului sau apar într-un alt mod nealeatoriu . Cu toate acestea, seturile de date cu observații lipsă la întâmplare pot fi analizate prin simpla excludere a blocurilor afectate. Atunci când este posibil, ar trebui implementate măsuri pentru a minimiza valorile lipsă, deoarece prezența lor va reduce puterea procedurilor statistice.

Dezechilibrele semnificative ale tratamentului și prejudecățile accidentale nu apar de obicei în studiile mari cu orbire, în special dacă randomizarea poate fi efectuată la începutul studiului. Cu toate acestea, atunci când repartizarea tratamentului este deschisă și dimensiunea eșantionului este mică, decât o procedură de randomizare în bloc cu dimensiuni ale blocurilor alese la întâmplare poate ajuta la menținerea echilibrului repartizării tratamentului și la reducerea potențialului de părtinire a selecției.

.