Jornal de Ensaios Clínicos
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Abstrato

Interesses das abordagens bayesianas para a análise e resumo de dados de eventos adversos registados em ensaios clínicos randomizados de fase III

Louis Jacob, Marion Cáceres, Morgane Gilles, Léa Poulmarch e Sylvie Chevret

Objectivos: A análise de Eventos Adversos (EA) é um aspecto importante na avaliação de novos tratamentos. Os dados sobre a EA são frequentemente reportados através de taxas de frequência individuais, ignorando potenciais fontes de heterogeneidade devido ao curso de tratamento ou aos indivíduos. O nosso objetivo foi ilustrar como a modelação bayesiana pode obter informações fiáveis ​​utilizando dados de um ensaio clínico randomizado avaliando quimioterapias contra a leucemia promielocítica aguda (ensaio APL2006). Métodos: Realizamos pela primeira vez em 2015 uma pesquisa na literatura médica para ilustrar a necessidade de melhoria na notificação de EA. De seguida, utilizámos os dados do ensaio APL2006 para aplicar modelos hierárquicos bayesianos nas contagens de EA. Resultados: Apenas cinco dos 10 periódicos pretendidos publicaram resultados de ECR no período de estudo. O tamanho médio da amostra do ensaio foi de 523, variando entre 50 e 20.870, com resultados de eficácia maioritariamente positivos (em 61%). Embora 39 (89%) artigos relatem brevemente informação sobre a EA no resumo, a análise dos dados da EA foi mal reportada ou mesmo realizada. No ensaio APL2006, 522 (97%) dos 538 doentes receberam um total de 4.203 ciclos de quimioterapia . Um total de 3.584 EA foram registados em 2.242 (53,3%) cursos em 520 (99,6%) doentes, ou seja, em todos, exceto 2 doentes do braço A. Portanto, a taxa de doentes que sofreram EA foi pouco informativo, enquanto a média de EA conta por doente foram os preferidos. Para além do braço de randomização, as diversas exposições – resumidas pelo número de cursos administrados e pelo tipo de curso de quimioterapia, surgiram como potenciais fontes de variabilidade. A análise de Bayes destas contagens de EA, utilizando modelos Poisson-Gamma com antecedentes não informativos, permitiu retratar a heterogeneidade na contagem de EA entre braços. Conclusão: Mostramos o interesse da modelação Bayesiana em fornecer informação sobre a distribuição de eventos adversos num ensaio clínico randomizado. Número de registo de teste e registo de teste: APL2006, NCT00378365.