Kan vi bli SMARTere?

    ()

    sporsmal_grey_rgb
    Artikkel

    Mye pasientbehandling er i praksis basert på prøving og feiling (persontilpasning), i sterk kontrast til det typiske one-size-fits-all-designet i medisinsk forskning.

    Den randomiserte kliniske studien er gullstandarden for å finne ut om en behandling har en effekt på et gitt utfall. Med to grupper er gjennomsnittlig endring i hele utvalget uttrykk for effekt uten persontilpasning. Hvis personinformasjon kan utnyttes slik at alle får det beste alternativet, og ikke nødvendigvis det de i utgangspunktet ble randomisert til å få, vil gjennomsnittlig endring i hele utvalget uttrykke effekt ved optimal persontilpasning.

    Et smart design

    Et smart design

    En adaptiv intervensjon er et forsøk på å etterligne prøving-og-feiling-strategien i klinisk oppfølging, der målet er å konstruere en sekvens av behandlinger på bakgrunn av individuell sykdomsutvikling.

    Som en utvidelse av den tradisjonelle randomiserte kliniske studien, der hver deltaker får én enkelt behandling, har gullstandarddesignet for konstruksjon av en adaptiv intervensjon fått navnet sequential multiple assignment randomized trial (SMART) (1). I dette designet kan hver person randomiseres flere ganger – én gang for hver ny behandling – og personinformasjon både ved utgangspunktet og underveis kan utnyttes. Akkurat som i den enkle randomiserte kliniske studien, fjerner også SMART-designet umålt konfundering. Etter at dataene er samlet inn, kan den beste behandlingssekvensen estimeres.

    Et enkelt og ofte brukt SMART-design er vist i figur 1. Her re-randomiseres de som ikke oppnår ønsket effekt av fase 1-behandlingen. Designet beskrives ved antall regimer, for eksempel å starte med behandling A og fortsette med A ved respons, eller å utvide med B ved manglende respons (augmentering). Et annet regime vil være å fortsette med A ved respons og å øke dosen av A ved manglende respons (intensivering). Det er fire regimer illustrert i figur 1. Et eksempel på en anvendelse er en ADHD-studie blant skolebarn, der målet var å finne en kombinasjon av farmakologisk og adferdsterapeutisk behandling som reduserer symptomer (2). Barna ble randomisert til enten lav dose medisin eller lavintensiv adferdsterapi. De som hadde tilfredsstillende effekt, fikk ingen ny behandling, mens de som ikke responderte, ble re-randomisert til augmentering eller intensivering.

    Et lignende design kan også brukes for raskest mulig å finne riktig type behandling. Innen depresjonsbehandling har man funnet at mindre enn 30 % av deltagerne i kliniske studier oppnår remisjon i løpet av første behandling (medikamenter eller psykoterapi) (3). Andelen øker betraktelig ved prøving og feiling, men ventetiden er kritisk. Denne kan reduseres ved hjelp at et SMART-design, tilsvarende det som er vist figur 1. Ved et optimalt valg for hver enkelt person, vil man kunne minimere gjennomsnittlig tid til remisjon.

    Smarte statistiske metoder

    Smarte statistiske metoder

    Statistisk analyse av data fra en SMART-studie kan brukes til å estimere mange forskjellige effekter. Den enkleste analysen, som vist i figur 1, er en sammenligning av responsrater etter fase 1. Hvilken fase 1-behandling som er best på sikt, kan belyses ved en sammenligning av endelig utfall i de sammenslåtte A- og B-gruppene, såkalt marginalisering over fase 2. Tilsvarende kan en sammenligning av de sammenslåtte augmenterings- og intensiveringsgruppene bestemme den beste fase 2-behandlingen for non-respondere fra fase 1, såkalt marginalisering over fase 1.

    Motivasjonen bak mange SMART-studier har vært å identifisere det beste behandlingsregimet. Sammenligningen av ulike sekvenser må ta hensyn til re-randomiseringen samt korrelasjon mellom de ulike regimeutfallene. Persontilpasning utover designvariablene (de variablene som bestemmer responderstatus i figur 1) er også mulig ved å inkludere ytterligere personinformasjon, men det krever mer sofistikerte metoder.

    Dimensjoneringen av en SMART-studie kan baseres på en pilotstudie, som gir informasjon om gjennomførbarheten av sekvensene og hvorvidt de er akseptable for pasientene (4, 5).

    Det er behov for ytterligere forskning på behandling av for eksempel kroniske lidelser. Da kan det være lurt å starte med et SMART-design.

    Kommentarer  ( 0 )
    PDF
    Skriv ut
    Kommenter artikkel

    Anbefalte artikler