Interventionsstudier – Tidningen SKF

Kolorektala levermetastaser – abladera eller resecera?! Från palliation till bot

JOHAN SUNDSTRÖM
johan.sundstrom@ucr.uu.se
Uppsala

I förrförra kolumnen diskuterades behovet av att observera en mängd försökspersoner under två kontrafaktiska omständigheter (t ex att samtidigt få en experimentell behandling och att inte få den) för att kunna fastställa kausalitet. Det är ju omöjligt, men vi har ändå bestämt oss för att tolka behandlingseffekter i vissa studier som kausala, om studierna är tillräckligt bra designade. Här har den randomiserade kontrollerade interventionsstudien (randomized controlled trial, RCT) en särställning.

Den enklaste formen av interventionsstudie är att behandla en grupp personer på ett visst sätt och efter en viss tid utvärdera resultatet i form av en variabel som man även mätte innan behandlingen påbörjades. detta är en öppen, okontrollerad studie. användningen av kontrollgrupper i interventionsstudier har avsevärt höjt den vetenskapliga kvaliteten. det är ju förstås så att en mängd olika variabler kan förändras av de omständigheter som uppstår i samband med att man utför en studie. Kontrollgruppens resultat visar då den spontana förändring som sker under studietiden.

Lite socker i botten så går medicinen ner

dessutom är det ju så att bara det faktum att man får en behandling, oavsett om det är ett piller, en injektion, ett kirurgiskt ingrepp, en livsstilsbehandling eller något annat, kan leda till att den variabel som studeras förändras även om behandlingen i sig är verkningslös. denna placeboeffekt kan vara ganska stor, och brukar så långt som möjligt hanteras genom att man behandlar kontrollgruppen med en overksam placebo-behandling som är så lik den experimentella behandlingen som möjligt. det kan till exempel röra sig om ett sockerpiller, en koksaltinjektion eller en sham-operation. På detta sätt får man en placebokontrollerad studie, som ger ett bättre mått på den experimentella behandlingens effekt än studier med en obehandlad kontrollgrupp. En förutsättning är förstås att försökspersonen inte vet om hen får den experimentella behandlingen eller placebobehandlingen.

Därför är placebokontrollerade studier nästan undan- tagslöst blindade för försökspersonen.

För att bäst kunna närma sig frågan om kausalitet och de ouppnåeliga kontrafaktiska omständigheter vi tjatar om, så bör de personer som får den experimentella behandlingen och de som får kontrollbehandlingen vara så lika varandra som möjligt. Det uppnås bäst genom randomisering. Det finns förstås andra sätt att skapa grupper som är lika varandra avseende några mätbara variabler, men den stora fördelen med randomisering
är att grupperna blir lika varandra även avseende alla de viktiga faktorer som man inte känner till eller inte kan mäta.

Parallella grupper eller cross-over

I en parallellgruppsdesign randomiseras patienten antingen till den experimentella behandlingen eller till kontrollbehandlingen. denna medicinering behåller man sedan studietiden ut. I en cross-overdesign får patienten experimentell behandling under en viss period och kontrollbehandling under en annan. oftast har man en kort period utan någon intervention däremellan, så kallad wash-out. Patienterna randomiseras ofta till att få behandlingsperioderna i olika ordning.

Fallgropar i interventionsstudier

Två viktiga faktorer som kan snedvrida resultaten är oföljsamhet (non-compliance) och bortfall (loss to follow-up). det första innebär att försökspersonerna av olika

Grace Murray Hopper (1906-1992) var matematiker, datorforskare och programmerare. Hon är mest känd för a ha utvecklat den första kompilatorn. Känd som ”grandma COBOL” och ”Amazing Grace”, ledde hon ett arbete som resulterade i utvecklingen av COBOL, ett av de allra första programmeringsspråken. Hon myntade även u rycket ”debugging” för att fixa datorproblem, efter att ha tagit bort en mal ur en dator. Bland många utmärkelser blev hon den första “computer sciences man of the year” 1969. Hon var den första amerikanen och den första kvinnan att bli en Distinguished Fellow vid British Computer Society. År 1997 uppkallade den amerikanska marinen jagarskeppet USS Hopper ll hennes ära.

anledningar inte får avsedd behandling. Patienterna kanske inte tar de tabletter eller följer de livsstilsråd de ordinerats. Om den genomsnittliga dosen läkemedel de får i sig är mycket lägre än den tänkta blir de möjliga kausala sambanden därefter, det vill säga de hänför sig till den lägre dosen. Det är därför viktigt att ha bra mått på följsamheten till behandlingen, till exempel genom att räkna tabletterna i patienternas burkar, för att rätt kunna förstå de kausala sambanden.

Bortfall är ett liknande problem som innebär att patienter faller ur studien under studietiden (något de förstås alltid har rätt att göra). Om det drabbar studiearmarna differentiellt så introducerar det bias. Om patienterna i den experimentella armen till exempel på grund av biverkningar avbryter studien i förtid kommer man inte att ha samma chans som i kontrollgruppen att mäta utfallet och andra effekter under uppföljningstiden. Ett annat vanligt scenario är utebliven effekt i kontroll-armen. om interventionen var smärtlindring för smärtpatienter, viktminskning hos överviktiga eller depressionslindring hos deprimerade, kan det ju hända att utebliven effekt i placebogruppen gör att dessa patienter hoppar av studien. Återigen är det viktigt att ha bra mått på detta, så att man kan handskas med det i analysfasen.

Johan Sundström
Professor i epidemiologi, Scientific Director Uppsala Clinical Research Center (www.ucr.uu.se)

Denna kolumn är ett utdrag ur boken Handbok i biomedicinsk forskning, av Johan Sundström och Lars Lind, som under 2015 utkommit på Liber förlag med ISBN 47-11399-6. Under temaåret Forskningens år kommer denna kolumn, Klinisk forskning, att regelbundet återkomma i Svensk Kirurgi med handfasta metodologiska tips för den kliniska forskaren inom olika fält såsom evidensbaserad medicin, studiedesign, epidemiologiska begrepp, praktiskt genomförande av studier, statistisk analys, och skrivande av vetenskapliga artiklar.