Выбор параметров и показателей клинических центров при прогнозировании набора пациентовдля клинических исследований

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Актуальность. Набор пациентов и его соответствие протоколу клинического исследования является одной из основных целей проведения исследования осуществимости перед стартом любого клинического исследования. Оценка физибильности исследования является обязательным перед стартом любого международного многоцентрового клинического исследования, и одна из основных ее целей - это поиск клинических центров с подходящим пулом пациентов для последующего их отбора и прогнозирования набора пациентов согласно требованиям протокола. Качественно проведенная физибильность - это клинические центры, набирающие валидных пациентов с соблюдением рамок протокола и предложенных центрами цифр набора. После проведения оценки физибильности прогноз набора пациентов должен совпадать с предуказанием набора пациентов протокола. Однако, более половины международных многоцентровых клинических исследований завершаются неудачей из-за неуспешного набора пациентов. Широко применяемый метод при оценке физибильности - опросный, и причинами последующих неудач в клиническом исследовании, может являться, как недооценка предоставленной информации в опросниках, так и отсутствие соответствующих параметров и показателей, и, как следствие, отбор неподходящих клинических центров. Подверженность к субъективности мнения в селекции сайтов также приводит к некачественному отбору сайтов и, следовательно, актуальность в обьективной и независимой оценке сохраняется. Цель исследования: проанализировать набор пациентов в отобранных клинических исследованиях; выявить связанные с набором параметры и показатели; найти статистически достоверную связь с успешным набором у проанализированных параметров и показателей. Материалы и методы. Проведен ретроспективный анализ 4 международных мультицентровых клинических исследований II-III фаз по набору пациентов. Критерием для отбора являлся успешный набор пациентов. Статистический анализ: описательная статистика, многофакторный анализ, корреляционный анализ. Результаты и обсуждение. Найдены параметры и показатели, показавшие сильную статистическую корреляционную связь с успешным набором пациентов в клинических центрах. В результате исследования сделаны выводы о необходимости расширения использования параметров и соотношения параметров: вместо показателей одного параметра - предполагаемый набор пациентов до включения в обязательную оценку сайтов расчетный параметр, необходимо дополнительно учитывать также следующие параметры: тип сайта и время первичного отклика в днях. Выводы . Использование предложенных параметров и показателей уменьшит вероятность неудачи в наборе пациентов. Данные параметры позволят оценивать клинические центры с прогнозированием набора пациентов и отбирать более качественно клинические центры.

Полный текст

Введение

Золотой стандарт клинических исследований II–III фаз — это рандомизированные клинические исследования [1–4]. Также общепринятая практика в клинических исследованиях — проведение оценки физибильности перед стартом набора пациентов и одной из основных целей физибильности является выявление необходимого пула пациентов [5, 6] и, в свою очередь, барьер в наборе пациентов — это некачественно проведенная оценка физибильность [7]. Только два из тринадцати клинических исследований выполняют набор пациентов в запланированный по протоколу срок и авторами выявлена также большая неравномерность в распределении рандомизированных пациентов по клиническим центрам, участвующими в исследовании [5, 8, 9]. D. Hunninghake с коллегами прямо указывают на набор пациентов, как наиболее трудновыполнимую задачу любого клинического исследования [8].

Из существующих параметров, предоставляемых клиническим центром в отношении набора пациентов, главный исследователь на этапе оценки физибильности предоставляет количество предполагаемого набора пациентов, согласно требованиям GCP [10, 11]. После проведения оценки физибильности селекция клинических центров в большинстве своем, основывается на субьективном факторе [12]. Поиск и расширение параметров, позволяющих спрогнозировать набор пациентов при выборе клинических центров, остается актуальной проблемы в клинических исследованиях.

Материалы и методы

Данные для анализа сгенерированы в 4 международных многоцентровых клинических исследованиях (ММКИ):

  1. Рака головы и шеи — III фазы —   (EudraCT — 2010-019952-35)
  2. Рака легких — (EudraCT — 2011-001084-42)
  3. Колоректального рака —    (EudraCT — 2006-004214-41)
  4. Идиопатической пурпуре. —   (EudraCT — 2009–014842–28)

Все наблюдавшиеся клинические исследования завершены успешно по набору пациентов, и это явилось критерием отбора выбранных ММКИ для изучения факторов.

Результаты набора пациентов и связанные с набором данные получены из клинических центров России, Украины и Белоруссии, а также для анализа включены основные результаты набора по всем принимавшем участие клиническим центрам.

Всего набрано 622 пациента из 70 клинических центров, расположенных в 59 городах региона России, Украины, Белоруссии. Общее количество вовлеченных пациентов по всему миру — 1919.

Статистический Анализ

Использованы методы описательной статистики — расчитаны минимум и максимум значений, стандартное отклонение, средние значения, медиана, мода, коэффициент вариации, доверительный интервал для параметров и показателей до и после завершения набора пациентов:

1. Тип сайта, предложенный для оценки набора:

По фактической скорости набранных пациентов мы провели типирование и выделили 4 группы (типы сайтов):

  • «молчащие» сайты — со скоростью набора — 0 рандомизированных пациентов (скрининг возможен) в месяц (тип 1);
  • низкорекрутинговые — скорость набора от 0,01 до 0,19 пациентов в месяц, то есть 1 пациент за пять месяцев (тип 2);
  • среднерекрутинговые — скорость набора от 0,20 до 0,89 пациентов в месяц, то есть 1 пациент за 5–1,4 месяца (тип 3);
  • высокорекрутинговые — скорость набора от 0,90 до 3 пациентов в месяц, то есть 1 пациент за 1,1–0,3 месяца (тип 4).

2. Параметр времени ответа клинического центра на отосланный по электронной почте адрес главного исследователя (в днях).

3. Параметр — планируемое количество пациентов — это план набора спрогнозированный главным исследователем на этапе поиска клинических центров для проведения клинического исследования.

4. Параметр — период рекрутмента (в днях) — период времени от активации сайта до последнего набранного пациента.

5. Параметр — финальная скорость набора пациентов.

6. Параметр — набранное количество пациентов в клиническом центре.

7. Параметр — время первого скрининга.

8. Параметр — опыт исследователя в клинических исследованиях в годах.

9. Показатель — отношения параметров — отношение времени отклика к предполагаемому набору пациентов.

10. Показатель отношение параметра времени первого скрининга ко времени первого отклика.

11. Показатель отношение предполагаемого набора пациентов/таргетный набор пациентов.

12. Параметры впервые выявленной заболеваемости и распространенности болезни. Для расчета показателей распространенности использовались данные Росстата о среднегодовой численности населения субъектов Российской Федерации за 2010–2020 гг.

Результаты и обсуждение

Проанализированы общие статистические значения: численность населения и расчетное значение распространенности заболеванием в России, Украине, Белоруссии (Таблица 1, 2) [13, 14].

Таблица 1
Население России, Украины, Белоруссии в 2000–2020 гг.

Страна

Население

1

Россия

145690635,5

2

Украина

44955750

3

Белоруссия

9474000

Table 1
Total number of residents in in Russia, Ukraine, Belarus in 2000–2020

Country

Number of residents

1

Russia

145690635.5

2

Ukraine

44955750

3

Belorussia

9474000

Таблица 2
Абсолютная заболеваемость в России, Украине и Белоруссии (на основании заболеваемости на сто тысяч населения в год) по раку головы и шеи, раку легких, колоректальному раку и идиопатической пурпуре

Страна

Рак головы и шеи

Рак легких

Колоректальный рак

Идиопатическая пурпура c диагнозом — хроническая персистирующая ИТП

1

Россия

13500

62000

29918

100

2

Украина

3000

19330

8500

100

3

Белоруссия

1514

2430

3400

50

Примечание: * Протокол по ИТП включал пациентов с диагнозом хроническая персистирующая ИТП и таких пациентов было уменьшенное количество; ИТП — идиопатическая тромбоцитопеническая пурпура.

Table 2
Absolute Incidence in Russia, Ukraine and Belarus (based on incidence per hundred thousand population per year) for head and neck cancer, lung cancer, colorectal cancer and idiopathic purpura

Country

Head and neck cancer

Lung cancer

Colorectal cancer

Idiopathic purpura with a diagnosis
of chronic persistent ITP*

1

Russia

13500

62000

29918

100

2

Ukraine

3000

19330

8500

100

3

Belorussia

1514

2430

3400

50

Note: * The ITP protocol included patients diagnosed with chronic persistent ITP and there were a reduced number of such patients; ITP — idiopathic thrombocytopenic purpura.

Доступность целевой популяции пациентов определялась по распространенности заболевания в локализации открытия центра [6, 9, 15, 16]. Расчетная распространенность заболевания представлена в таблице 3.

 Таблица 3
Общее количество проживающих в городе открытия клинического центра по уровню распространенности нозологии по регионам и городам открытия центра

 

Город

Код исследования

Страна

Нозология

Население в 2010 году

Заболеваемость нозологией протокола в год на сто тысяч населения

1

Санкт-­Петербург

CS001P3

Россия

Рак головы и шеи

5391203

500

2

Москва

CS001P3

Россия

Рак головы и шеи

10430000

1018

3

Сочи

CS001P3

Россия

Рак головы и шеи

364171

34

4

Курск

CS001P3

Россия

Рак головы и шеи

1 100 248

102

5

Витебск

CS001P3

Белоруссия

Рак головы и шеи

347900

57

6

Минск

CS001P3

Белоруссия

Рак головы и шеи

1836800

305

7

Санкт-­Петербург

CS001P3

Россия

Рак головы и шеи

5391203

500

8

Екатеринбург

CS001P3

Россия

Рак головы и шеи

4 300 374

398

9

Омск

CS001P3

Россия

Рак головы и шеи

1 915 170

177

10

Луцк

STA9090

Украина

Рак легких

213950

92

11

Тула

STA9090

Россия

Рак легких

496656

202

12

Владивосток

STA9090

Россия

Рак легких

598927

255

13

Донецк

STA9090

Россия

Рак легких

987000

411

14

Пенза

STA9090

Россия

Рак легких

519948

221

16

Киев

STA9090

Украина

Рак легких

2758000

1199

17

Челябинск

STA9090

Россия

Рак легких

1150000

489

18

Санкт-­Петербург

STA9090

Россия

Рак легких

5391203

2294

19

Москва

STA9090

Россия

Рак легких

10430000

4914

20

Запорожье

STA9090

Россия

Рак легких

746749

321

21

Санкт-­Петербург

STA9090

Россия

Рак легких

5391203

2294

22

Сочи

STA9090

Россия

Рак легких

364171

155

23

Нижний Новгород

STA9090

Россия

Рак легких

1257000

541

24

Сумы

STA9090

Украина

Рак легких

292139

123

25

Воронеж

STA9090

Россия

Рак легких

843531

385

26

Волгоград

STA9090

Россия

Рак легких

1019000

434

27

Ставрополь

STA9090

Россия

Рак легких

355914

164

28

Киев

STA9090

Украина

Рак легких

2758000

1199

29

Пятигорск

STA9090

Россия

Рак легких

144603

62

30

Кривой Рог

STA9090

Украина

Рак легких

695168

292

31

Самара

STA9090

Россия

Рак легких

1141000

490

32

Казань

STA9090

Россия

Рак легких

1169000

496

33

Харьков

STA9090

Украина

Рак легких

1419000

610

34

Москва

STA9090

Россия

Рак легких

10430000

4914

35

Днепропетровск

STA9090

Украина

Рак легких

966400

416

36

Москва

LSO-OL006

Россия

Колоректальный рак

10430000

2371

37

Санкт-­Петербург

LSO-OL006

Россия

Колоректальный рак

5391203

1107

38

Санкт-­Петербург

LSO-OL006

Россия

Колоректальный рак

5391203

1107

39

Донецк

LSO-OL006

Россия

Колоректальный рак

987000

181

40

Барнаул

LSO-OL006

Россия

Колоректальный рак

625 679

128

41

Черкассы

LSO-OL006

Украина

Колоректальный рак

279 074

53

42

Екатеринбург

LSO-OL006

Россия

Колоректальный рак

4 300 374

883

43

Ярославль

LSO-OL006

Россия

Колоректальный рак

597 161

123

44

Днепропетровск

LSO-OL006

Украина

Колоректальный рак

966 400

183

45

Москва

LSO-OL006

Россия

Колоректальный рак

10430000

2257

46

Москва

LSO-OL006

Россия

Колоректальный рак

10430000

2371

47

Запорожье

LSO-OL006

Россия

Колоректальный рак

746 749

141

48

Санкт-­Петербург

LSO-OL006

Россия

Колоректальный рак

5391203

1107

49

Тамбов

LSO-OL006

Россия

Колоректальный рак

281 348

58

50

Санкт-­Петербург

LSO-OL006

Россия

Колоректальный рак

5391203

1107

51

Киев

LSO-OL006

Украина

Колоректальный рак

2758000

527

52

Харьков

LSO-OL006

Украина

Колоректальный рак

1419000

268

53

Москва

LSO-OL006

Россия

Колоректальный рак

10430000

2371

54

Нижний Новгород

LSO-OL006

Россия

Колоректальный рак

1257000

261

55

Ижевск

SM101–201

Россия

ИТП

631182

0

56

Одесса

SM101–201

Украина

ИТП

993 120

2

57

Тула

SM101–201

Россия

ИТП

501629

0

58

Санкт-­Петербург

SM101–201

Россия

ИТП

5391203

4

59

Днепропетровск

SM101–201

Украина

ИТП

966400

2

60

Киев

SM101–201

Украина

ИТП

2758000

6

61

Рязань

SM101–201

Россия

ИТП

526919

0

62

Краснодар

SM101–201

Россия

ИТП

715417

1

63

Электросталь

SM101–201

Россия

ИТП

156 136

0

64

Екатеринбург

SM101–201

Россия

ИТП

4300374

3

65

Нижний Новгород

SM101–201

Россия

ИТП

1257000

1

66

Харьков

SM101–201

Украина

ИТП

1419000

3

67

Сочи

SM101–201

Россия

ИТП

364171

0

68

Москва

SM101–201

Россия

ИТП

10430000

8

69

Саратов

SM101–201

Россия

ИТП

838 321

1

70

Черновцы

STA9090

Украина

Рак легких

241235

108

Примечание: ИТП — идиопатическая тромбоцитопеническая пурпура.

Table 3
Total number of people living in the city of opening of the clinical center, by the level of prevalence of nosology by regions and cities of the opening of the center

 

City

Study

Country

Nosology

Population
in 2010

The incidence of protocol nosology per year per hundred thousand population

1

Saint Petersburg

CS001P3

Russia

Head and neck cancer

5391203

500

2

Moscow

CS001P3

Russia

Head and neck cancer

10430000

1018

3

Sochi

CS001P3

Russia

Head and neck cancer

364171

34

4

Kursk

CS001P3

Russia

Head and neck cancer

1 100 248

102

5

Vitebsk

CS001P3

Belorussia

Head and neck cancer

347900

57

6

Minsk

CS001P3

Belorussia

Head and neck cancer

1836800

305

7

Saint Petersburg

CS001P3

Russia

Head and neck cancer

5391203

500

8

Ekaterinburg

CS001P3

Russia

Head and neck cancer

4 300 374

398

9

Omsk

CS001P3

Russia

Head and neck cancer

1 915 170

177

10

Lutsk

STA9090

Ukraine

Lungs’ cancer

213950

92

11

Tula

STA9090

Russia

Lungs’ cancer

496656

202

12

Vladivostok

STA9090

Russia

Lungs’ cancer

598927

255

13

Donetsk

STA9090

Russia

Lungs’ cancer

987000

411

14

Penza

STA9090

Russia

Lungs’ cancer

519948

221

16

Kyiv

STA9090

Ukraine

Lungs’ cancer

2758000

1199

17

Chelyabinsk

STA9090

Russia

Lungs’ cancer

1150000

489

18

Saint Petersburg

STA9090

Russia

Lungs’ cancer

5391203

2294

19

Moscow

STA9090

Russia

Lungs’ cancer

10430000

4914

20

Zaporozhye

STA9090

Russia

Lungs’ cancer

746749

321

21

Saint Petersburg

STA9090

Russia

Lungs’ cancer

5391203

2294

22

Sochi

STA9090

Russia

Lungs’ cancer

364171

155

23

Nizhny Novgorod

STA9090

Russia

Lungs’ cancer

1257000

541

24

Sumy

STA9090

Ukraine

Lungs’ cancer

292139

123

25

Voronezh

STA9090

Russia

Lungs’ cancer

843531

385

26

Volgograd

STA9090

Russia

Lungs’ cancer

1019000

434

27

Stavropol

STA9090

Russia

Lungs’ cancer

355914

164

28

Kyiv

STA9090

Ukraine

Lungs’ cancer

2758000

1199

29

Pyatigorsk

STA9090

Russia

Lungs’ cancer

144603

62

30

Krivoy Rog

STA9090

Ukraine

Lungs’ cancer

695168

292

31

Samara

STA9090

Russia

Lungs’ cancer

1141000

490

32

Kazan

STA9090

Russia

Lungs’ cancer

1169000

496

33

Kharkiv

STA9090

Ukraine

Lungs’ cancer

1419000

610

34

Moscow

STA9090

Russia

Lungs’ cancer

10430000

4914

35

Dnepropetrovsk

STA9090

Ukraine

Lungs’ cancer

966400

416

36

Moscow

LSO-OL006

Russia

Colorectal cancer

10430000

2371

37

Saint Petersburg

LSO-OL006

Russia

Colorectal cancer

5391203

1107

38

Saint Petersburg

LSO-OL006

Russia

Colorectal cancer

5391203

1107

39

Donetsk

LSO-OL006

Russia

Colorectal cancer

987000

181

40

Barnaul

LSO-OL006

Russia

Colorectal cancer

625 679

128

41

Cherkasy

LSO-OL006

Ukraine

Colorectal cancer

279 074

53

42

Ekaterinburg

LSO-OL006

Russia

Colorectal cancer

4 300 374

883

43

Yaroslavl

LSO-OL006

Russia

Colorectal cancer

597 161

123

44

Dnepropetrovsk

LSO-OL006

Ukraine

Colorectal cancer

966 400

183

45

Moscow

LSO-OL006

Russia

Colorectal cancer

10430000

2257

46

Moscow

LSO-OL006

Russia

Colorectal cancer

10430000

2371

47

Zaporozhye

LSO-OL006

Ukraine

Colorectal cancer

746 749

141

48

Saint Petersburg

LSO-OL006

Russia

Colorectal cancer

5391203

1107

49

Tambov

LSO-OL006

Russia

Colorectal cancer

281 348

58

50

Saint Petersburg

LSO-OL006

Russia

Colorectal cancer

5391203

1107

51

Kyiv

LSO-OL006

Ukraine

Colorectal cancer

2758000

527

52

Kharkiv

LSO-OL006

Ukraine

Colorectal cancer

1419000

268

53

Moscow

LSO-OL006

Russia

Colorectal cancer

10430000

2371

54

Nizhny Novgorod

LSO-OL006

Russia

Colorectal cancer

1257000

261

55

Izhevsk

SM101–201

Russia

ITP

631182

0

56

Odessa

SM101–201

Ukraine

ITP

993 120

2

57

Tula

SM101–201

Russia

ITP

501629

0

58

Saint Petersburg

SM101–201

Russia

ITP

5391203

4

59

Dnepropetrovsk

SM101–201

Ukraine

ITP

966400

2

60

Kyiv

SM101–201

Ukraine

ITP

2758000

6

61

Ryazan

SM101–201

Russia

ITP

526919

0

62

Krasnodar

SM101–201

Russia

ITP

715417

1

63

Elektrostal

SM101–201

Russia

ITP

156 136

0

64

Ekaterinburg

SM101–201

Russia

ITP

4300374

3

65

Nizhny Novgorod

SM101–201

Russia

ITP

1257000

1

66

Kharkiv

SM101–201

Ukraine

ITP

1419000

3

67

Sochi

SM101–201

Russia

ITP

364171

0

68

Moscow

SM101–201

Russia

ITP

10430000

8

69

Saratov

SM101–201

Russia

ITP

838 321

1

70

Chernivtsi

STA9090

Ukraine

Lungs’ cancer

241235

108

Note: ITP — idiopathic thrombocytopenic purpura.

Анализ таблицы показывает, что целевая популяция пациентов может отсутствовать в некоторых городах, в которых открыты клинические центры. Вероятно, субъективные причины повлияли на открытие клинического центра и прежде всего это предполагаемый набор пациентов, предложенный на этапе оценки физибильности (таблица 4).

Таблица 4
Прогноз набора пациентов на этапе начала исследования (предполагаемый набор пациентов)

Город

Код исследования

Страна

Нозология

Планируемый набор пациентов

1

Москва

CS001P3

Россия

Рак головы и шеи

5

2

Сочи

CS001P3

Россия

Рак головы и шеи

5

3

Спб

CS001P3

Россия

Рак головы и шеи

5

4

Курск

CS001P3

Россия

Рак головы и шеи

5

5

Витебск

CS001P3

Белоруссия

Рак головы и шеи

12

6

Минск

CS001P3

Белоруссия

Рак головы и шеи

12

7

Санкт-­Петербург

CS001P3

Россия

Рак головы и шеи

5

8

Омск

CS001P3

Россия

Рак головы и шеи

5

9

Екатеринбург

CS001P3

Россия

Рак головы и шеи

5

10

Челябинск

STA9090

Россия

Рак легких

12

11

Пенза

STA9090

Россия

Рак легких

6

12

Тула

STA9090

Россия

Рак легких

15

13

Санкт-­Петербург

STA9090

Россия

Рак легких

12

14

Москва

STA9090

Россия

Рак легких

10

15

Сочи

STA9090

Россия

Рак легких

10

16

Санкт-­Петербург

STA9090

Россия

Рак легких

12

17

Владивосток

STA9090

Россия

Рак легких

5

18

Донецк

STA9090

Россия

Рак легких

14

19

Черновцы

STA9090

Украина

Рак легких

15

20

Луцк

STA9090

Украина

Рак легких

15

21

Запорожье

STA9090

Россия

Рак легких

12

22

Киев

STA9090

Украина

Рак легких

13

23

Киев

STA9090

Украина

Рак легких

12

24

Волгоград

STA9090

Россия

Рак легких

18

25

Пятигорск

STA9090

Россия

Рак легких

12

26

Самара

STA9090

Россия

Рак легких

8

27

Нижний Новгород

STA9090

Россия

Рак легких

24

28

Воронеж

STA9090

Россия

Рак легких

14

29

Ставрополь

STA9090

Россия

Рак легких

10

30

Кривой Рог

STA9090

Украина

Рак легких

12

31

Сумы

STA9090

Украина

Рак легких

25

32

Киев

STA9090

Украина

Рак легких

15

33

Казань

STA9090

Россия

Рак легких

7

34

Харьков

STA9090

Украина

Рак легких

14

35

Москва

STA9090

Россия

Рак легких

10

36

Днепропетровск

STA9090

Украина

Рак легких

12

37

Санкт-­Петербург

LSO-OL006

Россия

Колоректальный рак

15

38

Санкт-­Петербург

LSO-OL006

Россия

Колоректальный рак

15

39

Москва

LSO-OL006

Россия

Колоректальный рак

15

40

Барнаул

LSO-OL006

Россия

Колоректальный рак

10

41

Ярославль

LSO-OL006

Россия

Колоректальный рак

10

42

Екатеринбург

LSO-OL006

Россия

Колоректальный рак

15

43

Донецк

LSO-OL006

Россия

Колоректальный рак

6

44

Черкассы

LSO-OL006

Украина

Колоректальный рак

10

45

Днепропетровск

LSO-OL006

Украина

Колоректальный рак

10

46

Москва

LSO-OL006

Россия

Колоректальный рак

15

47

Санкт-­Петербург

LSO-OL006

Россия

Колоректальный рак

15

48

Москва

LSO-OL006

Россия

Колоректальный рак

15

49

Санкт-­Петербург

LSO-OL006

Россия

Колоректальный рак

15

50

Тамбов

LSO-OL006

Россия

Колоректальный рак

15

51

Запорожье

LSO-OL006

Россия

Колоректальный рак

10

52

Нижний Новгород

LSO-OL006

Россия

Колоректальный рак

15

53

Москва

LSO-OL006

Россия

Колоректальный рак

15

54

Киев

LSO-OL006

Украина

Колоректальный рак

8

55

Харьков

LSO-OL006

Украина

Колоректальный рак

12

56

Тула

SM101–201

Россия

ИТП

4

57

Ижевск

SM101–201

Россия

ИТП

2

58

Санкт-­Петербург

SM101–201

Россия

ИТП

4

59

Киев

SM101–201

Украина

ИТП

9

60

Днепропетровск

SM101–201

Украина

ИТП

5

61

Одесса

SM101–201

Украина

ИТП

2

62

Электросталь

SM101–201

Россия

ИТП

8

63

Екатеринбург

SM101–201

Россия

ИТП

9

64

Нижний Новгород

SM101–201

Россия

ИТП

6

65

Рязань

SM101–201

Россия

ИТП

4

66

Краснодар

SM101–201

Россия

ИТП

5

67

Сочи

SM101–201

Россия

ИТП

8

68

Харьков

SM101–201

Украина

ИТП

9

69

Саратов

SM101–201

Россия

ИТП

8

70

Москва

SM101–201

Россия

ИТП

15

Примечание: ИТП — идиопатическая тромбоцитопеническая пурпура.

Table 4
Prognosis of enrollment at the start of the study (estimated enrollment)

City

Study N

Country

Nosology

Proposed of enrollment

1

Moscow

CS001P3

Russia

Head and neck cancer

5

2

Sochi

CS001P3

Russia

Head and neck cancer

5

3

St. Petersburg

CS001P3

Russia

Head and neck cancer

5

4

Kursk

CS001P3

Russia

Head and neck cancer

5

5

Vitebsk

CS001P3

Belarus

Head and neck cancer

12

6

Minsk

CS001P3

Belarus

Head and neck cancer

12

7

Saint Petersburg

CS001P3

Russia

Head and neck cancer

5

8

Omsk

CS001P3

Russia

Head and neck cancer

5

9

Ekaterinburg

CS001P3

Russia

Head and neck cancer

5

10

Chelyabinsk

STA9090

Russia

Lungs’ cancer

12

11

Penza

STA9090

Russia

Lungs’ cancer

6

12

Tula

STA9090

Russia

Lungs’ cancer

15

13

Saint Petersburg

STA9090

Russia

Lungs’ cancer

12

14

Moscow

STA9090

Russia

Lungs’ cancer

10

15

Sochi

STA9090

Russia

Lungs’ cancer

10

16

Saint Petersburg

STA9090

Russia

Lungs’ cancer

12

17

Vladivostok

STA9090

Russia

Lungs’ cancer

5

18

Donetsk

STA9090

Russia

Lungs’ cancer

14

19

Chernivtsi

STA9090

Ukraine

Lungs’ cancer

15

20

Lutsk

STA9090

Ukraine

Lungs’ cancer

15

21

Zaporozhye

STA9090

Ukraine

Lungs’ cancer

12

22

Kyiv

STA9090

Ukraine

Lungs’ cancer

13

23

Kyiv

STA9090

Ukraine

Lungs’ cancer

12

24

Volgograd

STA9090

Russia

Lungs’ cancer

18

25

Pyatigorsk

STA9090

Russia

Lungs’ cancer

12

26

Samara

STA9090

Russia

Lungs’ cancer

8

27

Nizhny Novgorod

STA9090

Russia

Lungs’ cancer

24

28

Voronezh

STA9090

Russia

Lungs’ cancer

14

29

Stavropol

STA9090

Russia

Lungs’ cancer

10

30

Krivoy Rog

STA9090

Ukraine

Lungs’ cancer

12

31

Sumy

STA9090

Ukraine

Lungs’ cancer

25

32

Kyiv

STA9090

Ukraine

Lungs’ cancer

15

33

Kazan

STA9090

Russia

Lungs’ cancer

7

34

Kharkiv

STA9090

Ukraine

Lungs’ cancer

14

35

Moscow

STA9090

Russia

Lungs’ cancer

10

36

Dnepropetrovsk

STA9090

Ukraine

Lungs’ cancer

12

37

Saint Petersburg

LSO-OL006

Russia

colorectal cancer

15

38

Saint Petersburg

LSO-OL006

Russia

colorectal cancer

15

39

Moscow

LSO-OL006

Russia

colorectal cancer

15

40

Barnaul

LSO-OL006

Russia

colorectal cancer

10

41

Yaroslavl

LSO-OL006

Russia

colorectal cancer

10

42

Ekaterinburg

LSO-OL006

Russia

colorectal cancer

15

43

Donetsk

LSO-OL006

Ukraine

colorectal cancer

6

44

Cherkasy

LSO-OL006

Ukraine

colorectal cancer

10

45

Dnepropetrovsk

LSO-OL006

Ukraine

colorectal cancer

10

46

Moscow

LSO-OL006

Russia

colorectal cancer

15

47

Saint Petersburg

LSO-OL006

Russia

colorectal cancer

15

48

Moscow

LSO-OL006

Russia

colorectal cancer

15

49

Saint Petersburg

LSO-OL006

Russia

colorectal cancer

15

50

Tambov

LSO-OL006

Russia

colorectal cancer

15

51

Zaporozhye

LSO-OL006

Ukraine

colorectal cancer

10

52

Nizhny Novgorod

LSO-OL006

Russia

colorectal cancer

15

53

Moscow

LSO-OL006

Russia

colorectal cancer

15

54

Kyiv

LSO-OL006

Ukraine

colorectal cancer

8

55

Kharkiv

LSO-OL006

Ukraine

colorectal cancer

12

56

Tula

SM101–201

Russia

ITP

4

57

Izhevsk

SM101–201

Russia

ITP

2

58

Saint Petersburg

SM101–201

Russia

ITP

4

59

Kyiv

SM101–201

Ukraine

ITP

9

60

Dnepropetrovsk

SM101–201

Ukraine

ITP

5

61

Odessa

SM101–201

Ukraine

ITP

2

62

Elektrostal

SM101–201

Russia

ITP

8

63

Ekaterinburg

SM101–201

Russia

ITP

9

64

Nizhny Novgorod

SM101–201

Russia

ITP

6

65

Ryazan

SM101–201

Russia

ITP

4

66

Krasnodar

SM101–201

Russia

ITP

5

67

Sochi

SM101–201

Russia

ITP

8

68

Kharkiv

SM101–201

Ukraine

ITP

9

69

Saratov

SM101–201

Russia

ITP

8

70

Moscow

SM101–201

Russia

ITP

15

Note: ITP — idiopathic thrombocytopenic purpura

Соотношение финального набора пациентов, предполагаемого набора пациентов и заболеваемости представлено на рисунке 1.

Рис.1. Соотношение предполагаемого набора пациентов и фактического выполненного набора.

Fig. 1. Ratio between the estimated enrollment of patients and the actual completed enrollment

Параметры, поддающиеся статистической обработке представлены в таблице 5.

Таблица 5
Значения параметров со статистическими значениями

Параметры

Статистические показатели
N = 70

Мин-макс

s, доверительный интервал

X ± m

CV, %

Медиана

Мода

1

Tип сайта по набору пациентов

1–4

0,1

2,1 ± 0,05

50,9

2

1

2

Время первичного ответа в днях

1–120

1,9

24,16 ± 0,97

90,3

15

7

3

Предполагаемый набор пациентов

2–25

0,4

10,6 ± 0,2

44,4

12

15

4

Финальный период набора пациентов в днях

728–1092

13,3

806,3 ± 6,65

18,6

728

728

5

Финальная скорость набора пациентов в месяц, pts per month

0–2,89

0,1

0,33 ± 0,03

187,1

0,077

0

6

Финальное количество набранных пациентов

0–75

1,4

8,89 ± 0,72

182,6

2

0

7

Опыт исследователя в годах

0–12

0,2

5,69 ± 0,09

36,6

6

6

8

Время первого скрининга в днях

0–480

9,5

76,33 ± 4,7

140,3

20

0

Table 5
Parameter values with statistical values

Parameters

Statistical values
N = 70

Мin-маx

s, confidence interval

X ± m

CV, %

Mediana

Moda

1

Site type for recruitment of patients

1–4

0.1

2.1 ± 0.05

50.9

2

1

2

Initial response time in days

1–120

1.9

24.16 ± 0.97

90.3

15

7

3

Estimated patient enrollment

2–25

0.4

10.6 ± 0.2

44.4

12

15

4

Final recruitment period in days

728–1092

13.3

806.3 ± 6.65

18.6

728

728

5

Final patient recruitment rate per month, pts per month

0–2.89

0.1

0.33 ± 0.03

187.1

0.077

0

6

Final number of recruited patients

0–75

1.4

8.89 ± 0.72

182.6

2

0

7

Researcher experience in years

0–12

0.2

5.69 ± 0.09

36.6

6

6

8

Time of first screening in days

0–480

9.5

76.33 ± 4.7

140.3

20

0

Соотношения параметров представлены в таблице 6.

Таблица 6
Значения показателей со статистическими показателями

Показатели

Статистические показатели

Мин-макс

s, доверительный интервал

X ± m

CV, %

Медиана

Мода

1

Отношение времени первичного ответа в дн/предполагаемому набору пациентов

0,2–22,5

0,3

2,99  ±  0,17

128,6

2

0,58

2

Отношение времени первого скрининга в днях/время первичного ответа в днях

0–38,57

0,7

5,18 ± 0,33

145,6

2,1

0

3

Отношение предполагаемого набора пациентов/таргетный набор пациентов

0,51–21,74

0,3

4,32 ± 0,17

86,4

3,1

3,1

Table 6
Values of indicators

Indicators

Statistical values
N  =  70

Min-мaxс

s, confidence interval

X ± m

CV, %

Mediana

Moda

1

Ratio of Primary Response Time in Days/Estimated Patient Enrollment

0.2–22.5

0.3

2.99 ± 0.17

128.6

2

0.58

2

Ratio of First Screening Time in days/Initial Response Time in days

0–38.57

0.7

5.18 ± 0.33

145.6

2.1

0

3

Intended Enrollment/Targeted
Enrollment Ratio

0.51–21.74

0.3

4.32 ± 0.17

86.4

3.1

3.1

Далее был проведен корреляционный анализ с финальным набором пациентов с помощью пакет Excel 2016 (таблица 7).

Таблица 7
Корреляционные связи параметров и показателей, r

Название параметра

Набранное количество пациентов в клиническом центре

финальная скорость набора пациентов

Фактическая продолжительность набора пациентов в днях

Опыт исследователя в клинических исследованиях в годах

Тип сайта

0,81

0,81

0,21

Время первичного отклика в днях

-0,26

0,27

-0,03

Отношение предполагаемого набора пациентов /таргетному набору пациентов

0,5

0,51

-0,27

Отношение время первичного ответа в дн/предполагаемому набору пациентов

-0,23

0,45

Table 7
Correlations of parameters and indicators, r

Parameters

Number of patients recruited at the clinical site

Final
recruitment rate

Actual duration of patient recruitment in days

Investigator experience in clinical trials in years

Site Type

0.81

0.81

0.21

-

Initial response time in days

-0.26

0.27

-0.03

-

Intended Enrollment/Targeted Enrollment Ratio

0.5

-

0.51

-0.27

Ratio of Primary Response Time in Days/Estimated Patient Enrollment

-

-0.23

0.45

-

Незначительное число параметров имеют статистическую корреляционную связь с финальным числом набранных пациентов, что требует дальнейшего изучения.

Протокол клинического исследования включает в себя прогноз набора пациентов в виде предуказания, и обязанность следовать протоколу закреплена GCP, поэтому задержка в наборе пациентов или недостижение таргентного набора, также является отклонением от протокола [15, 17, 18]. Саватеев А.В. с соавторами, а также другие исследователи считают, что при проведении оценки физибильности обязательным является изучение эпидемиологических параметров заболеваемости и распространенности болезней и GCP в разделе до исследования требует от сайта показать количество пациентов достаточную для достижения таргетного набора и рассчитать скорость набора пациентов, что на практике ограничивается только предполагаемым набором пациентов и наши данные подтверждают это — в клинические исследования включались центры, которые при проведении оценки физибильности заявляли набор пациентов больше нуля, хотя заболеваемость и распространенность болезни протокола не давала предпосылок к набору пациентов в локации от отобранного клинического центра [6, 16]. Аналогичные выводы по отбору клинических центров приводят L. Wynn, а также D. Gross, когда в клиническое исследование отбирались сайты на основании субъективного мнения специалистов клинических исследований [12, 19]. Для объективизации возможностей клинического центра по набору пациентов до старта рекрутингового периода авторы предлагают расчетные методы [20, 21], мы предлагаем расширить использование параметров и соотношения параметров — показателей с одного параметра — предполагаемый набор пациентов до включения в обязательную оценку сайтов расчетный параметр — тип сайта и время первичного отклика в днях.

Выводы

На основании многолетних наблюдений и последующего ретроспективного анализа четырёх международных мультицентровых клинических исследований, успешных по набору пациентов, были выявлены, изучены и впервые предложены объективные параметры и показатели, позволяющие спрогнозировать набор пациентов на этапе отбора клинических центров. В результате исследования сделаны выводы о необходимости расширения использования параметров и соотношения параметров: вместо показателей одного параметра — предполагаемый набор пациентов до включения в обязательную оценку сайтов расчетный параметр, необходимо дополнительно учитывать также следующие параметры: тип сайта и время первичного отклика в днях. Использование предложенных параметров и показателей уменьшит вероятность неудачи в наборе пациентов.

×

Об авторах

С. С. Милованов

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова

Автор, ответственный за переписку.
Email: milovanovss@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-9843-6096
Москва, Российская Федерация

Список литературы

  1. Hill AB. The clinical trial. British Medical Bull. 1951;7(4):278-282, doi: 10.1093/oxfordjournals.bmb.a073919
  2. Byar DP, Simon RM, Friedewald WT, Schlesselman JJ, DeMets DL, Ellenberg JH, Gail MH, Ware JH. Randomized clinical trials. Perspectives on some recent ideas. N Engl J Med. 1976;295(2):74-80. doi: 10.1056/NEJM197607082950204
  3. Zelen M. The randomization and stratification of patients to clinical trials. J Chronic Dis. 1974;27:365-375.
  4. Friedman LM, Furberg CD, DeMets DL. Fundamentals of Clinical Trials. Springer New York, NY. 2010. 456 p. doi: 10.1007/978-1-4419-1586-3
  5. Lievre M. Premature discontinuation of clinical trial for reasons not related to efficacy, safety, or feasibility Commentary: Early discontinuation violates Helsinki principles. BMJ. 2001;322(7286):603-606. doi: 10.1136/bmj.322.7286.603
  6. Саватеев А.В., Белоцерковский М.В., Мосчицка К., Палумбо Д. Оценка физибильности как краеугольный камень успешного клинического исследования // Качественная клиническая практика № 2: 2013; С. 37-46.
  7. Parke J. Tips and tricks for successful participant recruitment a diversified, equitable & inclusive guide to patient recruitment. 2022, 20p. https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:6972052 976576147456?utm_source=share&utm_medium=member_desktop (Access date 02.07. 2023).
  8. Hunninghake DB. (Workshop Chairman): Workshop on recruitment experience in NHLBI-supported clinical trials. National Heart, Lung, and Blood Institute. Bethesda, MD.1986. 486 p.
  9. Probstfield JL, Wittes JT, Hunninghake DB. Recruitment in NHLBI population-based studies and randomized clinical trials: data analysis and survey results. Control Clin Trials. 1987;8(4 Suppl):141S-149S. doi: 10.1016/0197-2456(87)90017-1
  10. Hunninghake DB, Darby CA, Probstfield JL. Recruitment experience in clinical trials: literature summary and annotated bibliography. Control Clin Trials. 1987;8(4 Suppl):6S-30S. doi: 10.1016/0197-2456(87)90004-3
  11. Guideline for good clinical practice E6(R2) EMA/CHMP/ICH/135. 1995. 68 p.
  12. Gross CP, Mallory R, Heiat A, Krumholz HM. Reporting the recruitment process in clinical trials: who are these patients and how did they get there? Ann Intern Med. 2002;137(1):10-6. doi: 10.732/0003-4819-137-1-200207020-00007
  13. Каприн А.Д., Старинский В.В., Шахзадова А.О. Злокачественные новообразования в России в 2020 году (заболеваемость и смертность). М.: МНИОИ им. П.А. Герцена - филиал ФГБУ «НМИЦ радиологии» Минздрава России. 2021. 252 с.
  14. Provan D, Arnold DM, Bussel JB, Chong BH, Cooper N, Gernsheimer T, Ghanima W, Godeau B, González-López TJ, Grainger J, Hou M, Kruse C, McDonald V, Michel M, Newland AC, Pavord S, Rodeghiero F, Scully M, Tomiyama Y, Wong RS, Zaja F, Kuter DJ. Updated international consensus report on the investigation and management of primary immune thrombocytopenia. Blood Adv. 2019;3(22):3780-3817. doi: 10.1182/bloodadvances.2019000812
  15. Бестужев-Лада И.В. Впереди XXI век: перспективы, прогнозы, футурологии. Антология современной классической прогностики 1959-1999. 2000. Издательство: М.: Academia. Москва. 480 с.
  16. Kibby M. Patient recruitment feasibility. Applied Clinical Trials. 2011;20(6):80-87
  17. Пирожкова С.В. Предсказание, прогноз, сценарий: к вопросу о разнообразии результатов исследования будущего // Философия науки и техники. 2016. № 2. https://cyberleninka.ru/article/n/predskazanie-prognoz-stsenariy-k-voprosu-o-raznoobrazii-rezultatov-issledovaniya-buduschego (дата обращения: 03.08.2023).
  18. Wager E, Tooley PJ, Emanuel MB, Wood SF. How to do it. Get patients’ consent to enter clinical trials. BMJ. 1995;311(7007):734-7. doi: 10.1136/bmj.311.7007.734
  19. Wynn L, Miller S, Faughnan L, Luo Z, Debenham E, Adix L, Fish B, Hustace T, Kelly T, Macdermott M, Marasciulo J, Martin B, McDuffie J, Murphy M, Rackoff B, Reed C, Seaman P, Thomas G, Wang W. Recruitment of infants with sickle cell anemia to a Phase III trial: data from the BABY HUG study. Contemp Clin Trials. 2010;31(6):558-63. doi: 10.1016/j.cct.2010.08.007
  20. Woodin KE, Schneider JC. The CRA’s Guide to Monitoring Clinical Research. Third Edition, CenterWatch. 2003. P. 447
  21. Segal JB, Powe NR. Prevalence of immune thrombocytopenia: analyses of administrative data. Journal of Thrombosis and Haemostasis. 2006;4:2377-2383. doi: 10.1111/j.1538-7836.2006.02147.x

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. Рис.1. Соотношение предполагаемого набора пациентов и фактического выполненного набора.

Скачать (47KB)

© Милованов С.С., 2023

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах