Křížová studie, označovaná také jako křížová studie, je podélná studie, ve které subjekty dostávají sekvenci různých léčebných postupů (nebo expozic). Zatímco křížové studie mohou být observačními studiemi, mnoho důležitých křížových studií jsou kontrolovanými experimenty, které jsou diskutovány v tomto článku. Křížové studie jsou běžné pro experimenty v mnoha vědeckých oborech, například v psychologii, vzdělávání, farmaceutické vědě a medicíně.
Randomizované, kontrolované zkřížené experimenty jsou zvláště důležité ve zdravotní péči. V randomizované klinické studii jsou subjekty náhodně přiřazeny do různých ramen studie, které dostávají různou léčbu. Je-li randomizovaná klinická studie návrhem opakovaných měření, jsou stejná měření sbírána vícekrát pro každý subjekt. Křížová klinická studie je návrhem opakovaných měření, v němž je každý pacient náhodně přiřazen k sekvenci léčby, která zahrnuje alespoň dvě léčby (z nichž jedna „léčba“ může být standardní léčbou nebo placebem).
Téměř všechny crossoverové návrhy mají „rovnováhu“, což znamená, že všechny subjekty by měly podstoupit stejný počet ošetření a že se všechny subjekty účastní stejného počtu období. Ve většině crossoverových zkoušek ve skutečnosti každý subjekt podstoupí všechna ošetření.
Statistici navrhují, aby návrhy měly čtyři období, což je návrh, který umožňuje zkrátit studie na tři období a přitom se stále těší větší efektivitě než návrh na dvě období. Nicméně návrh na dvě období je často vyučován v jiných než statistických učebnicích, částečně kvůli své jednoduchosti.
Protokol klinického hodnocení specifikuje statistickou analýzu
Data jsou analyzována pomocí statistické metody, která byla specifikována v protokolu klinického hodnocení a která musí být schválena příslušnými institucionálními revizními komisemi a regulačními agenturami před zahájením hodnocení. Protokoly klinického hodnocení opět specifikují metodu statistické analýzy. Většina klinických hodnocení je analyzována pomocí opakovaných měření anova (analýza rozptylu) nebo smíšených modelů, které zahrnují náhodné efekty.
Ve většině longitudinálních studií na lidských subjektech mohou pacienti ze studie odstoupit nebo se mohou stát „ztracenými pro sledování“ (např. kvůli stěhování do zahraničí nebo úmrtí na jinou nemoc). Existují statistické metody pro řešení takových problémů s chybějícími údaji a „cenzurováním“. Důležitá metoda analyzuje údaje podle principu úmyslu léčit.
Překřížená studie má oproti nepřekřížené longitudinální studii dvě výhody. Za prvé se snižuje vliv matoucích kovariát, protože každý zkřížený pacient slouží jako vlastní kontrola. V nekřížené studii, dokonce i randomizované, se často stává, že se u některých kovariát zjistí nevyváženost různých léčebných skupin. V kontrolovaných, randomizovaných zkřížených návrzích jsou takové nevyváženosti nevěrohodné (pokud by se kovariáty v průběhu studie systematicky neměnily).
Za druhé, optimální návrhy crossoverů jsou statisticky efektivní, a tak vyžadují méně předmětů než návrhy non-crossover (i jiné návrhy opakovaných opatření).
Optimální návrhy křížení jsou diskutovány v absolventské učebnici od Jonese a Kenwarda a v recenzním článku od Stufkena. Návrhy křížení jsou diskutovány spolu s obecnějšími návrhy opakovaných měření v absolventské učebnici od Voneše a Chinchilliho.
Omezení a nevýhody
Tyto studie jsou často prováděny za účelem zlepšení příznaků pacientů s chronickými onemocněními; u kurativní léčby nebo rychle se měnících podmínek mohou být zkřížené studie neproveditelné nebo neetické.
Crossover studie mají často dva problémy:
Prvním je otázka účinků „pořadí“, protože je možné, že pořadí, v jakém jsou léčba podávána, může ovlivnit výsledek. Příkladem může být lék s mnoha nežádoucími účinky podanými jako první, což činí pacienty užívající druhý, méně škodlivý lék, citlivějšími na jakékoli nežádoucí účinky.
Druhým je otázka „přenosu“ mezi jednotlivými léčbami, což odhady účinků léčby zpochybňuje. V praxi se lze „přenosu“ účinků vyhnout dostatečně dlouhou „vymývací“ dobou mezi jednotlivými léčbami. Plánování dostatečně dlouhých vymývacích období však vyžaduje odborné znalosti dynamiky léčby, které jsou často samozřejmě neznámé.
Také může dojít k „učícímu se“ efektu. To je důležité tam, kde máte kontrolní, kteří jsou vůči zamýšlené terapii naivní. V takovém případě např. nemůžete skupinu (typicky skupinu, která se naučila dovednost jako první) odnaučit dovednost, jako je jóga, a pak působit jako kontrolní ve druhé fázi studia.
Průměr (Aritmetika, Geometrie) – Medián – Režim – Výkon – Odchylka – Směrodatná odchylka
Testování hypotéz – Význam – Nullova hypotéza/Alternativní hypotéza – Chyba – Z-test – Studentův t-test – Maximální pravděpodobnost – Standardní skóre/Z skóre – P-hodnota – Analýza rozptylu
Funkce přežití – Kaplan-Meier – Logrank test – Četnost selhání – Proporcionální modely nebezpečnosti
Normal (zvonová křivka) – Poisson – Bernoulli
Matoucí veličina – Pearsonův korelační koeficient produktového momentu – Rank korelace (Spearmanův korelační koeficient hodnosti, Kendall tau korelační koeficient hodnosti)
Lineární regrese – Nelineární regrese – Logistická regrese