ГОСТ Р ИСО 14155—2022
А.6.5 План мониторинга
Общее описание плана мониторинга, которому необходимо следовать, включая доступ к первичным данным
и глубину планируемой проверки первичных данных.
Допускается предоставлять подробный план мониторинга отдельно от CIP.
А.7 Статистический дизайн ианализ
l
С учетом А.5 иА.6, описание и обоснование статистического дизайна и анализа клинического исследования
должно охватывать следующее.
a) Анализируемую популяцию (например, выборка «все рандомизированные пациенты согласно назначен
ному лечению», выборка пациентов, выполнивших требования протокола, выборка пациентов, получившая лече
ние) и процедуры, учитывающие все эти данные.
b
) Описательную статистику первичных данных, условий лечения, данных по безопасности и, если примени
мо, первичных и вторичных конечных точек.
c) Аналитические процедуры, включающие меры точности, такие как доверительные интервалы, если при
менимо.
d) Уровень и статистическую значимость первичной конечной точки (точек) и общую стратегию статистиче
ского тестирования, если применимо.
Если проверяется гипотеза, то уровень значимости альфа 0,05 (двусторонний) и 0,025 (односторонний) и
степени между 0,8 и 1 минус альфа не нуждаются в обосновании. В зависимости от характеристик исследуемого
медицинского изделия или клинического исследования могут использоваться более высокие или более низкие
уровни значимости. Примеры обоснований включают (но не ограничиваются) стандарты на продукцию, научные
соображения или обсуждения с регулирующими органами.
e) Расчет и обоснование объема выборки с учетом:
1) всех соответствующих клинических данных о зависимых переменных и величине воздействия, если
применимо;
2) предположений об ожидаемых результатах по группам лечения, если применимо;
3) корректировок в связи с любыми заранее запланированными промежуточными анализами, если при
менимо;
4) величины обнаруживаемого воздействия (эффекта) и предела не меньшей результативности, который
должен быть меньше величины обнаруживаемого воздействия и обоснован со ссылкой эффект компаратора, если
применимо;
5) коэффициента отношения рандомизации (например, 1:1, 1:2), если применимо;
6) ожидаемой частоты исключения из исследования, например отказ от лечения, потеря возможности на
блюдения, смерть (если смерть не является конечной точкой).
Все статистические параметры и методы, используемые для расчета размера выборки или предела не мень
шей результативности, должны быть четко указаны.
Для поисковых и обсервационных клинических исследований (см. приложение I), в которых объем выборки
не требуется вычислять, должно быть предоставлено научное обоснование объема выборки.
f) Обоснование количества процедур, которое должен выполнять отдельный пользователь в рамках обуче
ния, и то, как эти данные должны быть проанализированы, если применимо.
д) Критерии успешного прохождения и непрохождения, применяемые к результатам клинического исследо
вания.
h) Положения о промежуточном анализе, критерии прекращения клинического исследования по статистиче
ским основаниям, если применимо.
i) Управление предвзятостью и, в случае применения рандомизации, сопоставление или слепой анализ,
план для оценки успешности.
j) Управление потенциальными смешивающими факторами (например, корректировкой, стратификацией
или стратифицированной рандомизацией).
k) Описания процедур контроля множественности и корректировки вероятностей ошибок, если применимо.
) Определение подгрупп для анализа, если это применимо или если ожидается, что ответ на лечение в этих
группах будет разным.
т) Управление, обоснование и документирование отсутствующих, неиспользуемых или ложных данных,
включая выпадение.
п) Поисковый анализ и анализ чувствительности (например, для изучения воспроизводимости результатов
первичного и вторичного анализа по отношению к различным методам, используемым для обработки недостающих
данных), если применимо.
о) Процедуры сообщения о любых отклонениях от первоначального плана статистического анализа.
р) Стратегии устранения потенциального дисбаланса количества субъектов в исследовательских центрах
для многоцентровых клинических исследований.
q) Стратегии обобщения данных, если применимо.
39