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何かを変更するという判断は，盲検化した治療をオープンにした後に行われたか

何かを変更するという判断は，盲検化した治療をオープンにした後に行われたかという設問については、規制当局を含めた多くの人たちは，盲検化された割付けをオープンにする前に行う適応（変更）が，より本来の姿であると考えるため，妥当といえる．

全体のイベント発生率（例えば群を併合した）が期待より低かった時に，二値変数に基づくサンプルサイズを変更することは１つの例である．

基本的には，イベントを発生した患者の全体の率と事前に定義した治療群の効果（相対的に25％の低減など）から，各群のサンプルサイズを決定するそれぞれの群のイベント確率を推定することができる。

全体のイベント発生集団をこっそり見ているだけなので，実際には治療効果に関する情報は何も収集してはいない．

同様に，連続変数による試験では，すべての被験者（全部の群を１つにまとめた）の「一括化」分散(lumped variance)を求めて，想定した治療効果に関する情報を取り入れることでその分散を推定することができる.

これらの方法は，群毎のデータと観察された治療効果を見ることが許される方法とは極めて対照的なものである．

時には極端な変更も盲検化されたデータに基づいて行われる．

肺疾患患者を対象にしたある臨床試験では，信頼性のある観測ができないことが判明したために当初計画された結果変数が途中で変更された．

その変更が行われたのは，盲検化された肺スキャンの結果を調べた際に，これが帰無仮説の下では治療効果の観測には何の情報も与えないことがわかったことによる．

つまり．先の設問１に対する答えが「はい」であっても，治療割付をオープンにする前に行われた変更であったので変更は許容し得ると考えられたものであった．

変更を行うために用いる情報に関しては，それが盲検性を破る情報を全く含んでいないことを極めて慎重に担保しなければならない．

例えば，試験に参加した患者の被験薬の血中濃度レベルを調べることは，そのような情報は治療の割り付けを詳らかにしてしまうので盲検化が行われている場合においては適切ではない．

「何かを変更するという判断は盲検化した治療をオープンにした後に行われたか」というテーマに関して、治療割付が盲検化された臨床試験では、試験が終了するまで治療群が開示されないように設計されており、これにより患者や医師、データ解析者が治療割付の影響を受けずに客観的に試験を行えるようにしています。盲検化が施された試験の信頼性は非常に高く評価されており、特に治療効果や副作用の評価において偏りを排除するためには不可欠な要素とされています。しかし、盲検化を維持しつつ試験の途中で変更を行うことが必要になる場合もあります。例えば、サンプルサイズの再計算や集団の再評価、アウトカム変数の調整などが求められることがあります。このような変更が正当であるかどうかは、いかにして盲検化の原則を損なわないように行われるかにかかっています。具体的な例として、臨床試験におけるイベント発生率の低下により、事前の期待に基づいて設定したサンプルサイズが不十分であると判断された場合、適切な試験の統計的パワーを維持するためにサンプルサイズの増加が必要とされることがあります。このようなケースでは、全体のイベント発生率が低くても、試験の信頼性や解釈の妥当性を保つために、盲検化されたデータを参照しながら変更を加えます。ただし、この際も治療群ごとの具体的なデータや治療効果を直接観察するわけではなく、あくまで合併した全体のイベントデータに基づいて適応を行うようにしています。つまり、試験の実施者が盲検化を破ることなく情報を得られる範囲で変更が行われ、例えば治療割付や効果を解明するような直接的な情報が含まれないことが必須条件です。同様に、連続変数を用いた試験においても、群全体を統合した「一括化分散」（lumped variance）を用いて推定を行い、その情報から治療効果の検出に十分な検出力を保つための適応が実施されます。この手法では、治療群間の分散を直接比較せずに、全体の分散データをもとにして試験設計を調整するため、盲検化が損なわれるリスクを最小限に抑えることができます。さらに、このような方法が採用される背景には、規制当局や倫理審査委員会による慎重な検討が行われることもあります。臨床試験が科学的かつ倫理的に妥当であるためには、盲検化が維持され、治療割付に関する情報が外部に漏れるリスクがないことが重要です。このため、変更にあたっては、事前に規制当局からの承認を受け、変更後の試験設計が試験全体の有効性や解釈に与える影響を検証するプロセスが必要とされます。例えば、ある臨床試験では、予測される治療効果が事前の想定に比べて著しく異なることが試験途中で判明した場合、事前に定義された治療群の効果を再評価し、適切な調整を行うことが検討されます。ただし、この際も患者や治療者が試験の目的に影響を及ぼさない範囲でのみ適応が許されることになります。肺疾患患者を対象にした臨床試験のケースでは、盲検化された肺スキャンの結果に基づいて、信頼性のある観測が不可能であると判断されたため、当初のアウトカム変数が変更されることになりました。この変更は、盲検化されたデータに基づきながらも治療効果に関する直接的な情報は含まれておらず、試験の信頼性や解釈の妥当性を確保するために必要とされたものでした。つまり、盲検化された状態で得られる限られたデータを用いることにより、治療効果を事前に予測しにくい状況においても、試験の目的に応じた適応が可能であるということです。さらに、治療効果やサンプルサイズの調整に関する変更が行われる際には、治療の割付を直接推測することができるデータに基づくことがないよう、慎重な配慮が求められます。例えば、試験に参加する患者の被験薬の血中濃度レベルや特定のバイオマーカーに関する情報を使用してしまうと、治療割付が解明されてしまう可能性があるため、こうした情報の使用には厳重な制約が課されることが一般的です。このため、臨床試験において変更を行う際のデータ利用は、盲検化を維持するために「治療効果の推測に直接関与しない情報」に限定されるべきであると考えられています。