Перейти к:
Изменения параметров набора пациентов и их деривативов под влиянием внешних факторов – численности населения и плотности проживания на определенной площади
https://doi.org/10.17749/2070-4909/farmakoekonomika.2024.233
Аннотация
Актуальность. Отсутствие таргетного набора пациентов в клинических исследованиях достигает 90%, что приводит к неудачам исследования в целом и недопоступлению необходимого метода лечения или диагностики к пациентам. Для выяснения причин неэффективного рекруитмента учитывают множество факторов, оценка действия которых затруднена из-за их большого разнообразия и высокой вариативности. В основном называют факторы, уменьшающие набор пациентов, в то время как факторов, увеличивающих его, известно значительно меньше.
Цель: исследовать изменение параметров и показателей набора пациентов в клинические исследования в зависимости от влияния внешних факторов.
Материал и методы. Проведен ретроспективный анализ четырех международных мультицентровых клинических исследований II–III фаз по 16 параметрам набора пациентов и их 6 деривативам (показателям) – как широко распространенным в литературе, так и вновь предложенным. Всего в работу вошли 622 пациента из 70 клинических центров, расположенных в 59 городах России, Украины и Белоруссии. В анализе использованы методы описательной статистики и типирования. Для оценки влияния факторов выделены внутренние и внешние факторы и изучены внешние факторы (численность населения, площадь и плотность проживания населения), а также изменения параметров и показателей в зависимости от влияния каждого из факторов. Площадь и плотность проживания населения рассматривались в неразрывной связке.
Результаты. Предложена простая классификация факторов – внешние и внутренние по отношению к клиническому центру, в котором происходит набор пациентов. Факторы, классифицированные как внешние, проанализированы в зависимости от изменения предложенных параметров набора пациентов в клинические исследования и их соотношений – показателей (деривативов). Финальная скорость набора и финальное количество набранных пациентов в группе численности населения 1–2 млн чел. имели статистически достоверно (р<0,05) более высокие значения (0,57±0,20 и 15,08±5,06 соответственно), чем в группе с численностью до 1 млн чел. (0,14±0,05 и 3,75±1,24).
Заключение. Впервые предложена расширенная панель параметров и показателей, позволяющих оценивать влияние внешних факторов на набор пациентов в клинические исследования. Значение доли параметров и показателей, имевших статистические различия между собой в группе влияния фактора численности, более чем в два раза превышало величину доли аналогичных параметров и показателей в группе влияния площади и плотности проживания населения – 47% и 23% соответственно, что может говорить о более сильном влияния первого фактора.
Для цитирования:
Милованов С.С. Изменения параметров набора пациентов и их деривативов под влиянием внешних факторов – численности населения и плотности проживания на определенной площади. ФАРМАКОЭКОНОМИКА. Современная фармакоэкономика и фармакоэпидемиология. 2024;17(1):76-85. https://doi.org/10.17749/2070-4909/farmakoekonomika.2024.233
For citation:
Milovanov S.S. Changes in patient recruitment parameters and their derivatives under the influence of external factors – population size and density of residence in a certain area. FARMAKOEKONOMIKA. Modern Pharmacoeconomics and Pharmacoepidemiology. 2024;17(1):76-85. (In Russ.) https://doi.org/10.17749/2070-4909/farmakoekonomika.2024.233
ВВЕДЕНИЕ / INTRODUCTION
По данным литературы, влияние различных факторов на результаты признается как в медицине [1], так и в клинических исследованиях. Многие авторы указывают, что набор пациентов в клинические исследования определяется многочисленными факторами: финансовыми, регуляторными, социоэкономическими и др. [2–6], вплоть до наличия или отсутствия гражданства [7]. Для обозначения факторов используется также термин «барьеры» [8].
R.L. Frye [9] отмечает влияние факторов на понимание термина «успешный набор пациентов». Фактор численности населения должен приводить к большему набору пациентов при его больших значениях [10], однако E.Н. Westling et al. [11] указывают на необходимость учета правильной репрезентативной выборки для выбранной локации.
Сложность изучения факторов отмечена S.P. Chin Feman еt al. [12] из-за их большого разнообразия и крайней вариативности. Таким образом, исследование влияния факторов на набор пациентов и поиск критериев для оценки их воздействия остаются актуальными.
Цель – исследовать изменение параметров и показателей набора пациентов в клинические исследования в зависимости от влияния внешних факторов.
МАТЕРИАЛ И МЕТОДЫ / MATERIAL AND METHODS
Источники данных / Data sources
Результаты набора пациентов и связанные с ним данные получены из клинических центров (КЦ) России, Украины и Белоруссии (РУБ), участвовавших в четырех международных мультицентровых клинических исследованиях (ММКИ) [13]:
– рака головы и шеи III фазы (EudraCT 2010-019952-35);
– рака легких (EudraCT 2011-001084-42);
– колоректального рака (EudraCT 2006-004214-41);
– идиопатической пурпуры (EudraCT 2009-014842-28).
Все ММКИ завершены успешно по набору пациентов, и это явилось критерием для отбора данных в настоящее исследование.
Всего набрано 622 пациента из 70 КЦ, расположенных в 59 городах региона РУБ. Общее количество вовлеченных пациентов по всему миру – 1919.
Этические аспекты / Ethical aspects
Все исследования проведены в соответствии с Хельсинкской декларацией Всемирной медицинской ассоциации (Форталеза, Бразилия, 2013 г.), правилами надлежащей клинической практики (англ. good clinical practice, GCP), требованиями локальных законодательств и одобрены этическими комитетами на национальном и локальном уровнях.
Изучаемые в ходе настоящей работы данные вышеперечисленных исследований (время первого скрининга, время окончания периода набора пациентов и т.д.) не входили в статистические группы анализа эффективности и безопасности (intention-to-treat (ITT) пул) и использовались в обезличенном виде.
Типирование клинических центров / Site types
По фактической скорости набранных пациентов проведено типирование и выделено четыре группы (типа) КЦ:
– «молчащие» – со скоростью набора 0 рандомизированных пациентов в месяц (скрининг возможен);
– низкорекрутинговые – скорость набора от 0,01 до 0,19 пациентов в месяц, т.е. 1 пациент за 5 мес;
– среднерекрутинговые – скорость набора от 0,20 до 0,89 пациентов в месяц, т.е. 1 пациент за 5–1,4 мес;
– высокорекрутинговые – скорость набора от 0,90 до 3 пациентов в месяц, т.е. 1 пациент за 1,1–0,3 мес.
Внешние факторы / External factors
В исследовании рассмотрено два внешних фактора по отношению к КЦ [14]:
– численность населения;
– плотность проживания на определенной площади.
Параметры и показатели / Parameters and indicators
Выделены следующие 13 параметров [15]:
– тип КЦ по набору пациентов;
– время первичного ответа КЦ (время ответа КЦ на отосланный по электронной почте адрес главного исследователя);
– финальный период набора пациентов (период времени от активации КЦ до последнего набранного пациента);
– финальная скорость набора пациентов;
– финальное количество набранных пациентов;
– предполагаемый набор пациентов (план набора, спрогнозированный главным исследователем на этапе поиска КЦ для проведения клинического исследования);
– предполагаемая скорость необходимого по протоколу набора;
– выполнение предполагаемого набора пациентов;
– опыт исследователя;
– время первого скрининга (от активации КЦ до первого скрининга);
– количество КЦ в городе;
– площадь области локализации КЦ;
– плотность населения области локализации КЦ.
Деривативы набора пациентов – соотношения параметров (6 показателей) [14]:
– отношение предполагаемого и таргетного набора пациентов;
– отношение времени первичного ответа и предполагаемого набора пациентов;
– обратное отношение времени первичного ответа;
– обратное отношение предполагаемого набора пациентов;
– отношение обратных отношений времени первичного ответа и предполагаемого набора пациентов;
– отношение времени первого скрининга и времени первичного ответа.
Статистический анализ / Statistical analysis
Накопление данных и статистическая обработка проводились в программе Excel 2016 (Microsoft, США) домашней версии с помощью встроенного пакета анализа данных. Формулы расчета критерия Стьюдента вводились самостоятельно для ошибки 5% и меньше. При обработке данных использованы методы описательной статистики. Рассчитаны минимальные и максимальные значения, стандартные отклонения, средние значения, медианы, моды, коэффициенты вариации, доверительные интервалы для параметров и показателей до и после завершения набора пациентов. Различия между значениями считали достоверными при р≤0,05.
РЕЗУЛЬТАТЫ / RESULTS
Численность населения / Population size
По численности проживающего населения выделены три группы (рис. 1). Анализ показывает, что в локализации КЦ с населением более 1 млн чел. количество высокорекрутинговых центров в два раза выше, что, скорее всего, связано с развитой инфраструктурой.
Изменения параметров и показателей под влиянием численности проживающего населения представлены в таблице 1. Анализ продемонстрировал статистически достоверные изменения значений 9 параметров и показателей из 19 проанализированных (47%). Изменились:
– тип КЦ по набору пациентов (значение выше в регионе нахождения КЦ с численностью населения 1–2 млн чел.);
– время первичного ответа КЦ;
– финальная скорость набора пациентов (значение выше в регионе нахождения КЦ с численностью населения 1–2 млн чел.);
– финальное количество набранных пациентов (значение выше в регионе нахождения КЦ с численностью населения 1–2 млн чел.);
– предполагаемая скорость необходимого по протоколу набора;
– площадь области локализации КЦ (самая низкая в регионах с населением менее 1 млн чел.);
– плотность населения области локализации КЦ;
– отношение времени первичного ответа и предполагаемого набора пациентов;
– обратное отношение предполагаемого набора пациентов.
Рисунок 1. Распределение типов клинических центров (КЦ) в зависимости от численности населения
Figure 1. Distribution of site types depending on the population size
Таблица 1. Изменения параметров и показателей набора пациентов под влиянием численности проживающего в регионе населения
Table 1. Changes in parameters and indicators of patient recruitment under the influence of the population size in the region
№ / No. |
Параметр/показатель // |
Численность населения, млн чел. / |
p-значение / p-value |
||
I |
II |
III |
|||
<1 (32 КЦ) / |
1–2 (13 КЦ) / |
>2 (25 КЦ) / |
|||
1 |
Tип КЦ по набору пациентов / |
1,78±0,14 |
2,69±0,28 |
2,12±0,24 |
р I/II<0,01 |
2 |
Время первичного ответа КЦ, сут / |
24,16±3,10 |
11,00±1,48 |
31,00±5,53 |
р I/II<0,01; р II/III<0,01 |
3 |
Финальный период набора пациентов, сут / |
830,59±28,78 |
785,08±37,04 |
786,24±26,69 |
|
4 |
Финальная скорость набора пациентов, чел/мес // Final recruitment rate, persons per month |
0,14±0,05 |
0,57±0,20 |
0,46±0,16 |
р I/II<0,05 |
5 |
Финальное количество набранных пациентов, n / Final number of recruited patients, n |
3,75±1,24 |
15,08±5,06 |
12,24±4,15 |
р I/II<0,01 |
6 |
Предполагаемый набор пациентов, n / |
12,00±1,44 |
18,54±3,24 |
20,48±3,95 |
р I/II/III>0,05 |
7 |
Предполагаемая скорость необходимого по протоколу набора, чел/мес // Estimated rate of recruitment required by the protocol, persons per month |
0,96±0,08 |
1,31±0,18 |
1,36±0,15 |
р I/III<0,05 |
8 |
Выполнение предполагаемого набора пациентов, % / Estimated patient recruitment fulfillment, % |
30,19±9,56 |
111,74±42,54 |
81,20±25,02 |
р I/II/III>0,05 |
9 |
Опыт исследователя, лет / |
5,81±0,32 |
5,69±0,59 |
5,52±0,47 |
р I/II/III>0,05 |
10 |
Время первого скрининга, сут / |
89,03±23,11 |
92,62±25,65 |
51,60±13,19 |
р I/II/III>0,05 |
11 |
Количество КЦ в городе, n / |
н/р // n/c |
н/р // n/c |
2,16±0,24 |
р I/II/III>0,05 |
12 |
Площадь области локализации КЦ, км2 / |
248,98±23,61 |
462,08±42,91 |
1561,68±151,00 |
р I/II<0,01; р I/III<0,01; р II/III<0,01 |
13 |
Плотность населения области локализации КЦ, |
2550,57±169,29 |
3252,00±346,71 |
4541,00±353,00 |
р I/II<0,1; р I/III<0,01; р II/III<0,01 |
14 |
Отношение предполагаемого и таргетного набора пациентов / Ratio of estimated to targeted patient recruitment |
5,37±0,71 |
5,68±1,11 |
5,58±0,75 |
р I/II/III>0,05 |
15 |
Отношение времени первичного ответа и предполагаемого набора пациентов / |
2,81±0,45 |
0,71±0,11 |
2,31±0,47 |
р I/II<0,01; р II/III<0,01 |
16 |
Обратное отношение времени первичного ответа / Inverse ratio of primary response time |
0,08±0,02 |
0,17±0,07 |
0,13±0,05 |
р I/II/III>0,05 |
17 |
Обратное отношение предполагаемого набора пациентов / Inverse ratio of estimated patient recruitment |
0,12±0,02 |
0,07±0,01 |
0,07±0,01 |
р I/II<0,01; р I/III<0,01 |
18 |
Отношение обратных отношений времени первичного ответа и предполагаемого набора пациентов / Ratio of inverse ratios of primary response time and estimated patient recruitment |
1,02±0,26 |
2,46±0,81 |
3,33±1,68 |
р I/II/III>0,05 |
19 |
Отношение времени первого скрининга и времени первичного ответа / Ratio of first screening time to primary response time |
4,06±1,01 |
10,10±2,9 |
4,05±1,34 |
р I/II/III>0,05 |
Примечание. КЦ – клинический центр; н/р – не рассчитывалось. Жирным шрифтом выделены значения, различия между которыми статистически значимы.
Note. n/c – not calculated. Values with statistically significant differences are highlighted in bold.
Плотность проживания населения на определенной площади / Population density in a certain area
Для анализа изменения параметров под влиянием площади и плотности проживания населения в области локализации КЦ мы типировали их на три группы (рис. 2). При плотности населения до 4 тыс. чел. количество средне- и высокорекрутинговых центров высокое, при плотности населения более 4 тыс. чел. количество «молчащих» КЦ меньше по сравнению с количеством средне- и высокорекрутинговых.
Изменения параметров под влиянием площади и плотности проживания населения в области локализации КЦ представлены в таблице 2. Изменились 4 параметра из 19 (21%):
– тип КЦ по набору пациентов;
– финальное количество набранных пациентов (значение выше в группе с высокой плотностью населения);
– отношение предполагаемого и таргетного набора пациентов (значение выше в группе с высокой плотностью населения);
– отношение времени первого скрининга и времени первичного ответа (значение выше в группе с высокой плотностью населения).
Рисунок 2. Распределение типов клинических центров (КЦ) в зависимости от плотности проживания населения на определенной площади
Figure 2. Distribution of site types depending on the density of population in a certain area
Таблица 2 (начало). Изменения параметров и показателей набора пациентов под влиянием плотности проживания населения в области локализации клинического центра
Table 2 (beginning). Changes in parameters and indicators of patient recruitment under the influence of population density in the area of site localization
№ / No. |
Параметр/показатель // |
Плотность проживания, тыс. чел/км2 / |
p-значение / p-value |
||
I |
II |
III |
|||
<2 (9 КЦ) / |
2–4 (44 КЦ) / |
>4 (27 КЦ) / |
|||
1 |
Tип КЦ по набору пациентов / Site type by patient recruitment |
1,56±0,17 |
2,00±0,15 |
2,50±0,280 |
р I/III<0,01 |
2 |
Время первичного ответа КЦ, сут / |
28,22±6,84 |
21,47±2,79 |
28,56±6,52 |
р I/II/III>0,05 |
3 |
Финальный период набора пациентов, сут / |
768,44±39,63 |
812,81±22,97 |
809,67±35,88 |
р I/II/III>0,05 |
4 |
Финальная скорость набора пациентов, чел/мес // Final recruitment rate, persons per month |
0,30±0,02 |
0,34±0,01 |
0,35±0,03 |
р I/II/III>0,05 |
5 |
Финальное количество набранных пациентов, n / Final number of recruited patients, n |
0,89±0,34 |
8,33±2,38 |
14,22±4,38 |
р I/III<0,01; p I/III<0,01 |
6 |
Предполагаемый набор пациентов, n / |
11,22±2,08 |
16,70±2,34 |
17,67±3,35 |
р I/II/III>0,05 |
7 |
Предполагаемая скорость необходимого по протоколу набора, чел/мес // Estimated rate of recruitment required by the protocol, persons |
0,96±0,17 |
1,21±0,10 |
1,17±0,13 |
р I/II/III>0,05 |
8 |
Выполнение предполагаемого набора, % / |
7,56±3,47 |
56,39±14,84 |
108,65±33,68 |
р I/II<0,01; p I/III<0,01 |
9 |
Опыт исследователя, лет / Researcher experience, years |
5,89±0,30 |
5,60±0,30 |
5,78±0,61 |
р I/II/III>0,05 |
Таблица 2 (окончание). Изменения параметров и показателей набора пациентов под влиянием плотности проживания населения в области локализации клинического центра
Table 2 (end). Changes in parameters and indicators of patient recruitment under the influence of population density in the area of site localization
№ / No. |
Параметр/показатель // |
Плотность проживания, тыс. чел/км2 / |
p-значение / p-value |
||
I |
II |
III |
|||
<2 (9 КЦ) / |
2–4 (44 КЦ) / |
>4 (27 КЦ) / |
|||
10 |
Время первого скрининга, сут / Time to first screening, days |
45,22±25,17 |
84,33±17,92 |
72,78±18,91 |
р I/II/III>0,05 |
11 |
Количество КЦ в городе, n / Number of sites |
н/р // n/c |
1,33±0,10 |
1,83±0,32 |
р I/II/III>0,05 |
12 |
Площадь области локализации КЦ, км2 / |
854,3±218,2 |
758,8±128,8 |
679,01±150,74 |
р I/II/III>0,05 |
13 |
Плотность населения области локализации КЦ, |
4046,52±601,2 |
3046,57±188,4 |
3611,25±401 |
р I/II/III>0,05 |
14 |
Отношение предполагаемого набора к таргетному набору пациентов / Ratio of estimated to targeted patient recruitment |
4,38±1,23 |
5,91±0,60 |
5,09±0,89 |
р I/II/III>0,05 |
15 |
Отношение времени первичного ответа к предполагаемому набору пациентов / Ratio of primary response time to estimated patient recruitment |
3,66±1,22 |
1,87±0,28 |
2,42±0,55 |
р I/II/III>0,05 |
16 |
Обратное отношение времени первичного ответа / Inverse ratio of primary response time |
0,06±0,01 |
0,13±0,03 |
0,11±0,05 |
р I/II/III>0,05 |
17 |
Обратное отношение предполагаемого набора пациентов / Inverse ratio of estimated patient recruitment |
0,13±0,03 |
0,08±0,01 |
0,1±0,02 |
р I/II/III>0,05 |
18 |
Отношение обратных отношений времени первичного ответа и предполагаемого набора пациентов / Ratio of inverse ratios of primary response time and estimated patient recruitment |
0,64±0,16 |
2,47±0,92 |
2,01±1,05 |
р I/II/III>0,05 |
19 |
Отношение времени первого скрининга к времени первичного ответа / Ratio of first screening time to primary response time |
1,81±0,90 |
5,50±1,05 |
6,10±2,25 |
р I/II<0,01; p I/III<0,01 |
Примечание. КЦ – клинический центр; н/р – не рассчитывалось. Жирным шрифтом выделены значения, различия между которыми статистически значимы.
Note. n/c – not calculated. Values with statistically significant differences are highlighted in bold.
Обобщение результатов / Summarizing the results
Кумулятивные значения количества параметров и показателей, подверженных изменениям под влиянием внешних факторов, показано на рисунке 3.
Параметры, подверженные изменению под влиянием всех трех внешних факторов, представлены на рисунке 4.
Рисунок 3. Доли параметров и показателей набора пациентов в клинические исследования, подверженных изменениям в зависимости от внешних факторов (численности и плотности населения)
Figure 3. The proportions of parameters and indicators of patient recruitment for clinical trials that are subject to changes depending on external factors (population size and density)
Рисунок 4. Параметры, подверженные изменению под влиянием изученных внешних факторов: а – тип клинического центра (КЦ); b – время первичного ответа и первого скрининга; с – предполагаемый и финальный набор пациентов
Figure 4. Parameters subject to changes under the influence of the studied external factors: a – site type; b – time of the initial response and the first screening; с – estimated and final patient recruitment
ОБСУЖДЕНИЕ / DISCUSSION
По данным литературы, в городах с развитой инфраструктурой набор пациентов выше [16]. По результатам, полученным в нашем исследовании, при локализации КЦ с населением более 1 млн чел. количество высокорекрутинговых КЦ в два раза выше, что, скорее всего, связано именно с развитой инфраструктурой и подтверждает данные других авторов.
N.S. Hill et al. [17] указывают, что связь между скоростью набора пациентов и численностью населения неявна или отсутствует. По нашим данным, распределение выделенных типов КЦ имеет свои особенности. Типичное распределение с большим количеством «молчащих» и низкорекрутинговых КЦ и малым количеством высокорекрутинговых КЦ характерно для регионов со средней плотностью населения, в то время как равномерное распределение КЦ наблюдается при высокой плотности населения. Согласно A.B. Haidich [18] это более предпочтительно для клинического исследования. В локализациях с низкой плотностью населения не было КЦ с высокой скоростью набора.
Наши результаты совпадают с выводами R.M. van den Bor et al. [10], полученными при анализе перспективы ожидания большего набора пациентов при высокой численности населения. По данным литературы [18], первый скрининг происходит в пределах 5 мес. Наше исследование показало, что первый скрининг наиболее быстрый (в 1-й месяц после активации КЦ) при средней численности населения, в то время как при низкой плотности населения время первичного ответа также оставалось в пределах 1 мес. Выявлено, что при коротком времени первичного ответа время первого скрининга было наибольшим, а при наибольшем времени первичного ответа – наименьшим, что требует дальнейшего исследования. Однако, по нашим данным, значения предполагаемого набора пациентов были выше, чем финального набора.
Благодарность / Acknowledgment
Автор выражает благодарность рецензентам статьи.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ / CONCLUSION
Выраженное изменение параметров и показателей набора пациентов в клинические исследования под влиянием численности и плотности проживания населения отмечается и при низкой, и при высокой численности населения и требует дальнейшего изучения. Значение доли параметров и показателей, имевших статистические различия между собой в группе влияния фактора численности населения, более чем в два раза превышало величину доли аналогичных параметров и показателей в группе влияния площади и плотности проживания населения – 47% и 21% соответственно, что может говорить о более сильном воздействии первого фактора. Наши данные позволят в дальнейшем планировать клинические исследования с учетом изученных факторов, влияющих на набор пациентов.
Список литературы
1. GBD 2019 Cancer Risk Factors Collaborators. The global burden of cancer attributable to risk factors, 2010–19: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2019. Lancet. 2022; 400 (10352): 563–91. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(22)01438-6.
2. Berenson A. Big drug makers see sales decline with their image. The New York Times (Nov. 14, 2005). URL: https://www.nytimes.com/2005/11/14/business/big-drug-makers-see-sales-decline-withtheir-image.html (дата обращения 28.07.2023).
3. Hawthorne F. How big pharma blew it: bad choices and PR gaffes have finally caught up with the drug industry. The Free Library. URL: https://www.thefreelibrary.com/How+Big+Pharma+blew+it%3a+bad+choices+and+PR+gaffes+have+finally+caught...-a0126397385 (дата обращения 28.07.2023).
4. Kumar N., Crocker T., Smith T., et al. Challenges and potential solutions to meeting accrual goals in a phase II chemoprevention trial for prostate cancer. Contemp Clin Trials. 2012; 33 (2): 279–85. https://doi.org/10.1016/J.CCT.2011.11.004.
5. Nguyen T.T., Jayadeva V., Cizza G., et al. Challenging recruitment of youth with type 2 diabetes into clinical trials. J Adolesc Health. 2014: 54 (3): 247–54. https://doi.org/10.1016/j.jadohealth.2013.08.017.
6. Bayley P.J., Kong J.Y., Helmer D.A., et al. Challenges to be overcome using population-based sampling methods to recruit veterans for a study of post-traumatic stress disorder and traumatic brain injury. BMC Med Res Methodol. 2014; 14: 48. https://doi.org/10.1186/1471-2288-14-48.
7. Clinical trial site recruitment guide: a practical guidance tool for recruiting participants into clinical trials. URL: https://ctiq.com.au/wpcontent/uploads/Clinical-Trial-Recruitment-Guide-Final.pdf (дата обращения 28.07.2023).
8. Bull J., Uhlenbrauck G., Mahon E., et al. Barriers to trial recruitment and possible solutions. Appl Clin Trials. 2016; 25 (2).
9. Frye R.L. Success in recruitment to randomized clinic trials: keep it simple and close to home … or is there more to it? J Am Coll Cardiol. 2013: 61 (7): 770–1.
10. van den Bor R.M., Grobbee D.E., Oosterman B.J., et al. Predicting enrollment performance of investigational centers in phase III multicenter clinical trials. Contemp Clin Trials Commun. 2017; 7: 208– 16. https://doi.org/10.1016/j.conctc.2017.07.004.
11. Westling E.H., Hampson S.E., Strycker L.A., Toobert D.J. Use of voter registration records to recruit a representative sample. J Behav Med. 2011; 34 (5): 321–9. https://doi.org/10.1007/s10865-011-9317-9.
12. Chin Feman S.P., Nguyen L.T., Quilty M.T., et al. Effectiveness of recruitment in clinical trials: an analysis of methods used in a trial for irritable bowel syndrome patients. Contemp Clin Trials. 2008; 29 (2): 241–51. https://doi.org/10.1016/j.cct.2007.08.004.
13. Милованов С.С. Особенности набора пациентов в клинических исследованиях на примере международных мультицентровых клинических исследований (ММКИ). Разработка и регистрация лекарственных средств. 2023; 12 (3): 151–68. https://doi.org/10.33380/2305-2066-2023-12-3-151-168.
14. Милованов С.С. Факторы, влияющие на набор пациентов в международных мультицентровых клинических исследованиях II–III фаз. Качественная клиническая практика. 2022; 4: 13–23. https://doi.org/10.37489/2588-0519-2022-4-13-23.
15. Милованов С.С. Новые подходы к оценке и классификации параметров набора пациентов для проведения II–III фаз клинических исследований. Южно-Российский журнал терапевтической практики. 2023; 4 (3): 76–86. https://doi.org/10.21886/2712-8156-20234-3-76-86.
16. Lovato L.C., Hill K., Hertert S., et al. Recruitment for controlled clinical trials: Literature summary and annotated bibliography. Control Clin Trials. 1997; 18 (4): 328–52. https://doi.org/10.1016/s01972456(96)00236-x.
17. Hill N.S., Preston I.R., Roberts K.E. Patients with pulmonary arterial hypertension in clinical trials: who are they? Proc Am Thorac Soc. 2008; 5 (5): 603–9. https://doi.org/10.1513/pats.200803-032SK.
18. Haidich A.B. The Gini coefficient as a measure for understanding accrual inequalities in multicenter clinical studies. J Clin Epidemiol. 2004; 57 (4): 341–8. https://doi.org/10.1016/j.jclinepi.2003.09.011.
Об авторе
С. С. МиловановРоссия
Милованов Святослав Сергеевич – к.м.н., независимый исследователь; WoS ResearcherID: ACK-8622-2022; Scopus Author ID: 58575569000.
Ленинский пр-т, д. 73/8, Москва 119296
Рецензия
Для цитирования:
Милованов С.С. Изменения параметров набора пациентов и их деривативов под влиянием внешних факторов – численности населения и плотности проживания на определенной площади. ФАРМАКОЭКОНОМИКА. Современная фармакоэкономика и фармакоэпидемиология. 2024;17(1):76-85. https://doi.org/10.17749/2070-4909/farmakoekonomika.2024.233
For citation:
Milovanov S.S. Changes in patient recruitment parameters and their derivatives under the influence of external factors – population size and density of residence in a certain area. FARMAKOEKONOMIKA. Modern Pharmacoeconomics and Pharmacoepidemiology. 2024;17(1):76-85. (In Russ.) https://doi.org/10.17749/2070-4909/farmakoekonomika.2024.233

Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.