Etapa Estatística Planejamento Análise Estatística Efeito de sequência

Apresentação em tema: "Etapa Estatística Planejamento Análise Estatística Efeito de sequência"— Transcrição da apresentação:

1 Bioequivalência: Análise Estatística e Planos Experimentais específicos

2 Etapa Estatística Planejamento Análise Estatística Efeito de sequência
Outliers Poder do teste e tamanho da amostra

3 1. Planejamento Seleção do plano experimental adequado Selecionar um desenho apropriado ao planejar um estudo é uma questão importante, que depende de vários fatores: Número de formulações a serem comparadas; Características do fármaco; Objetivos do estudo Variabilidade inter e intra-individuais; Duração do estudo e número de períodos empregados; Custo de adição de um voluntário; Taxa de desistência.

4 1. Planejamento Recomendações da ANVISA sobre os delineamentos para estudos de bioequivalência: Para um estudo de biodisponibilidade relativa/ bioequivalência (dose simples ou múltipla) deve ser adotado um delineamento do tipo cruzado, a não ser que algum outro seja mais apropriado por razões científicas válidas. O planejamento adequado deve ter como objetivo minimizar a variabilidade que pode vir de várias fontes: inter ou intra-individual, ação residual de tratamentos precedentes ou erro associado a tratamentos diferentes (produtos ou dosagens).

5 1. Planejamento Vantagens do plano cruzado (ou crossover) - plano experimental mais usado: O indivíduo serve como seu próprio controle; A variabilidade inter-individual é removida; Teste entre formulações é mais poderoso; Com aleatorização apropriada, há menos viés nas estimativas.

6 Delineamento convencional cruzado, para dois medicamentos:
1. Planejamento Delineamento convencional cruzado, para dois medicamentos: Washout = período necessário para eliminação da droga. “O intervalo entre os períodos deverá ser de, no mínimo, sete meias-vidas de eliminação do fármaco”

7 1. Planejamento Delineamento cruzado, para três medicamentos (Delineamento de Williams )

8 Delineamento cruzado, para quatro medicamentos (Williams - 1949)
1. Planejamento Delineamento cruzado, para quatro medicamentos (Williams ) OBS.: Os desenhos deve ser balanceados, ou seja: a) cada medicamento é aplicado somente uma vez para cada voluntário; b) em cada período, o número de voluntários que recebem cada medicamento deve ser igual;

9 Desenho cruzado replicado
1. Planejamento Desenho cruzado replicado Recomendado para estudos de produtos com fármacos de alta variabilidade. Para estes desenhos os mesmos lotes dos medicamentos teste e referência devem ser utilizados para a administração replicada. Exemplo de desenho com duas seqüência e três períodos A administração de uma das duas drogas é repetida nos voluntários.

10 2. Análise Estatística – Determinação da Bioequivalência:
Através da concentração da droga ativa no plasma em função do tempo. Para cada voluntário é construída uma curva de concentração plasmática para cada droga

11 2. Análise Estatística Parâmetros farmacocinéticos para estabelecimento de Bioequivalência: (1) Área sob a curva (ASC0-t) - extensão da absorção até t (2) Concentração máxima (Cmáx) – pico da absorção (3) Tempo correspondente à Cmáx (Tmáx)

12 Outros parâmetros calculados:
2. Análise Estatística Outros parâmetros calculados: área sob a curva de zero a infinito (ASC0-∞) tempo de meia vida biológica da droga no plasma (T1/2) constante de velocidade de eliminação da droga (Kel)

13 Detalhes da análise estatística:
São apresentadas tabelas contendo: valores individuais; médias (aritmética e geométrica); desvio padrão e coeficiente de variação de todos os parâmetros farmacocinéticos relacionados à administração dos medicamentos teste e referência;

14 2. Análise Estatística É feita análise de variância (ANOVA) dos parâmetros farmacocinéticos ASC0-t e Cmax transformados para avaliar os efeitos de: seqüência; de voluntário dentro da seqüência; período; tratamento. Transformação logarítmica feita nos dados com o objetivo de aumentar a chance destes seguirem as suposições assumidas no modelo estatístico.

15 2. Análise Estatística É construído um intervalo de confiança (IC) de 90% para a diferença das médias dos dados transformados dos medicamentos teste e referência, para os parâmetros ASC0-t e Cmax. O antilogarítmo do IC obtido constitui o IC de 90% para a razão das médias geométricas dos parâmetros.

16 2. Análise Estatística Dois medicamentos serão considerados bioequivalentes se os valores extremos do intervalo de confiança de 90% da razão das médias geométricas: e forem maiores que 80% e menores que 125%. Outros limites de IC de 90% para Cmax, previamente estabelecidos no protocolo, poderão ser aceitos mediante justificativas científicas. Quando clinicamente relevante, Tmax deverá também ser considerado

17 3. Efeito de seqüência Efeito significativo de seqüência no estudo é indício de presença de resíduos da droga administrada no período anterior. Deve ser justificada. Para um estudo 2x2, a presença de efeitos seqüenciais pode ser aceita se alguns critérios forem observados. É necessário, por exemplo, que tenha sido estabelecido um período de eliminação (washout) adequado e que as amostras de pré-dosagem não apresentem qualquer nível de fármaco detectável em todos os voluntários.

18 4. Outliers A ocorrência de outliers é caracterizada através de valores de alguns voluntários que diferem notavelmente dos demais voluntários do estudo, observando teste e referência no mesmo voluntário. A existência de outlier sem violação do protocolo pode significar falha do produto ou “subpopulação” (o indivíduo representa uma população diferente da maioria, em relação à biodisponibilidade). Devido a esses fatos, em geral a exclusão de outliers não é recomendável. Devem ser apresentados os resultados do estudo com e sem a inclusão desses dados.

19 5. Poder do teste e tamanho da amostra
Em estudos de biodisponibilidade relativa/bioequivalência, o poder do teste é definido como a probabilidade de aceitar corretamente a bioequivalência entre os produtos. É possível determinar um tamanho de amostra adequado para se obter o poder do teste estipulado (comumente 80%). ! Esse cálculo estatístico é feito na fase de planejamento.

20 5. Poder do teste e tamanho da amostra
Texto em publicação da ANVISA: “ O número de voluntários pode ser calculado por meio do coeficiente de variação e poder do teste, não sendo permitida utilização de número inferior a 12. Na falta de dados relativos ao coeficiente de variação do fármaco, o pesquisador responsável pelo estudo pode optar por utilizar um número mínimo de 24 voluntários. O protocolo do estudo deve estabelecer número suficiente de voluntários prevendo possíveis "dropouts".”

21 Etapa Estatística Resultados (exemplo)

22 Resultados (exemplo) Aleatorização dos voluntários (crossover 2 x 2)

23 Resultados (exemplo) Dados brutos: concentrações plasmáticas (ng/mL) individuais ao longo do tempo.

24 Resultados (exemplo) Curvas de concentração plasmática média dos fármacos Referência e Teste.

25 Resultados (exemplo)

26 Resultados (exemplo) Concentrações máximas (Cmáx) individuais, para cada droga.

27 Resultados (exemplo) Áreas sob as curvas (ASC0-t) individuais, para cada droga.

28 Resultados (exemplo) Análise descritiva de todos os parâmetros farmacocinéticos

29 Resultados (exemplo) A 5% de significância, os efeitos de droga nos 3 parâmetros da tabela acima não foram significativos (o que não é suficiente para declarar a bioequivalência). Também não foi encontrada significância para os fatores período e sequência.

30 Resultados (exemplo) Os limites de confiança de 90% para o modelo multiplicativo estão dentro do intervalo de bioequivalência de 80% a 125%, indicando que as duas formulações T e R são bioequivalentes em média.

31 Resultados (exemplo) No caso de Tmáx, a análise foi feita através do método não paramétrico baseado no estimador de Hodges-Lehmann. Como os limites inferior e superior de bioequivalência especificados para a diferença entre médias são iguais a –0.223 e 0.223, podemos concluir pela bioequivalência da das drogas do estudo baseado em Tmáx. Como já foi dito antes, Tmax deve ser considerado quando for clinicamente relevante.