NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Arka plan ve hedeflerCrossover tasarımları sıklıkla Parkinson hastalığı olan hastalar için tedavileri değerlendirmek için kullanılır. Tipik olarak, iki dönemli iki tedavi denemeleri, 2 dönem arasında bir yıkama süresi içerir ve yıkama süresinin taşıma etkilerini ortadan kaldırmak için yeterince uzun olduğunu varsayar. Tamamlayıcı bir strateji, Parkinson hastalığı crossover çalışmalarında nadiren yapılmış olsa da, taşıma ve tedavi etkilerini ortaklaşa modellemek olabilir. Bu araştırmanın birincil amacı, tek bir birleşik karma model analizinde tedavi ve taşıma etkilerini değerlendiren bir modelleme yaklaşımını göstermek ve Parkinson hastalığı crossover çalışmalarında kullanılan diğer veri analitik yaklaşımlarına kıyasla bir simülasyon çalışmasında ve gerçek bir veri analizi örneğinde nasıl performans gösterdiğini incelemektir. MethodsBiz, üç farklı analiz yönteminin (standart crossover t-testi, model ifadesinde yer alan bir taşıma terimi ile karışık model) ve karışık bir model olarak nasıl analiz edildiğini inceledik. Yöntemler Parkinson hastalığını içeren gerçek bir veri örneğinde gösterilmiştir. Literatür incelememiz, crossover çalışmalarının çoğunun bir yıkama süresi içerdiğini, ancak yıkamanın taşıma olasılığını ortadan kaldırmak için yeterince uzun olup olmadığını değerlendirmediğini ortaya koydu.DiscussionWe, tedavi etkisinin tarafsız tahminlerini elde etmek için bir taşıma terimi ve yapılandırılmamış bir korelasyon matrisi ile karışık bir model kullanılmasını önermektedir.
Özgün kaynak özetini okuyun
Background and objectivesCrossover designs are frequently used to assess treatments for patients with Parkinson's disease. Typically, two-period two-treatment trials include a washout period between the 2 periods and assume that the washout period is sufficiently long to eliminate carryover effects. A complementary strategy might be to jointly model carryover and treatment effects, though this has rarely been done in Parkinson's disease crossover studies. The primary objective of this research is to demonstrate a modeling approach that assesses treatment and carryover effects in one unified mixed model analysis and to examine how it performs in a simulation study and a real data analysis example, as compared to other data analytic approaches used in Parkinson's disease crossover studies.MethodsWe examined how three different methods of analysis (standard crossover t-test, mixed model with a carryover term included in model statement, and mixed model with no carryover term) performed in a simulation study and illustrated the methods in a real data example in Parkinson's disease.ResultsThe simulation study based on the presence of a carryover effect indicated that mixed models with a carryover term and an unstructured correlation matrix provided unbiased estimates of treatment effect and appropriate type I error. The methods are illustrated in a real data example involving Parkinson's disease. Our literature review revealed that a majority of crossover studies included a washout period but did not assess whether the washout was sufficiently long to eliminate the possibility of carryover.DiscussionWe recommend using a mixed model with a carryover term and an unstructured correlation matrix to obtain unbiased estimates of treatment effect.
Bilimsel değerlendirme
Araştırma sorusu
Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.
Yöntem ve örneklem
Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.
Temel bulgular
Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.
Sınırlılıklar
Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.
Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.