患者が報告した結果のキャリブレーションの影響を評価するランダム化臨床試験の結果に対する測定：Rasch測定理論に基づくシミュレーション研究

背景：無作為化臨床試験による患者報告の結果（PRO）の結果を有意に解釈するには、試験で得られたPROスコアが患者間で同じ意味を持ち、PRO機器の以前の応用が必要です。Pro Instrumentsのキャリブレーションは、このプロパティを保証します。Rasch測定理論（RMT）フレームワークでは、トライアルの個々のターゲット概念を測定するときにアイテムパラメーターの推定値を修正することにより、キャリブレーションが実行されます。この目的に使用されるアイテムパラメーターの推定値は、通常、以前の「キャリブレーション」研究から取得されます。しかし、アイテムパラメーターにこの制約を課すことは、試験の特定のサンプルでそれらを直接推定する代わりに、治療効果を検出する能力を妨げる可能性があります。このシミュレーション研究の目的は、さまざまな分析方法を使用して、治療グループ間の結果の比較にRMTを使用して開発されたPRO機器のキャリブレーションの潜在的な悪影響を調査することでした。 方法：Proの結果は、キャリブレーションと試行サンプルのために、多筋状のRaschモデルに従ってシミュレートされました。シナリオには、さまざまなサンプルサイズ、さまざまな数のアイテムとモダリティの機器、さまざまなアイテムパラメーター分布が含まれていました。2つの患者サンプルの異なる治療効果のサイズと分布も調査されました。ランダムエフェクトラッシュモデルに基づいたさまざまな方法を使用して、治療群の断面比較を実行しました。較正されたアプローチと非調整されたアプローチは、グループ間の違いの推定値のタイプI誤差、パワー、バイアス、および分散に基づいて比較されました。 結果：タイプIエラー、パワー、バイアス、および推定値の分散に校正アプローチに影響はありませんでした。他の発見の中でも、試験サンプルからのPRO機器と患者の間で（測定された概念のレベルに関して）誤って誤っていると、適切なターゲティングよりも低電力と位置バイアスが生じました。 結論：キャリブレーションは、ランダム化臨床試験でRMTパラダイム内で開発されたPro機器を使用して治療効果を正確に評価する能力を損なうものではありません。したがって、解釈可能な結果を​​生成する上でその重要な役割を考えると、ランダム化臨床試験でRMTをエンドポイントとして使用して開発したPro機器を使用する場合は、常にキャリブレーションを実行する必要があります。

BACKGROUND: Meaningfully interpreting patient-reported outcomes (PRO) results from randomized clinical trials requires that the PRO scores obtained in the trial have the same meaning across patients and previous applications of the PRO instrument. Calibration of PRO instruments warrants this property. In the Rasch measurement theory (RMT) framework, calibration is performed by fixing the item parameter estimates when measuring the targeted concept for each individual of the trial. The item parameter estimates used for this purpose are typically obtained from a previous "calibration" study. But imposing this constraint on item parameters, instead of freely estimating them directly in the specific sample of the trial, may hamper the ability to detect a treatment effect. The objective of this simulation study was to explore the potential negative impact of calibration of PRO instruments that were developed using RMT on the comparison of results between treatment groups, using different analysis methods. METHODS: PRO results were simulated following a polytomous Rasch model, for a calibration and a trial sample. Scenarios included varying sample sizes, with instrument of varying number of items and modalities, and varying item parameters distributions. Different treatment effect sizes and distributions of the two patient samples were also explored. Cross-sectional comparison of treatment groups was performed using different methods based on a random effect Rasch model. Calibrated and non-calibrated approaches were compared based on type-I error, power, bias, and variance of the estimates for the difference between groups. RESULTS: There was no impact of the calibration approach on type-I error, power, bias, and dispersion of the estimates. Among other findings, mistargeting between the PRO instrument and patients from the trial sample (regarding the level of measured concept) resulted in a lower power and higher position bias than appropriate targeting. CONCLUSIONS: Calibration does not compromise the ability to accurately assess a treatment effect using a PRO instrument developed within the RMT paradigm in randomized clinical trials. Thus, given its essential role in producing interpretable results, calibration should always be performed when using a PRO instrument developed using RMT as an endpoint in a randomized clinical trial.