Justering for utgangsverdi i longitudinelle randomiserte studier

Ulike metoder

Det aktuelle forskningsspørsmålet er om det er forskjeller mellom gruppene etter ett, tre eller fem år. En lineær blandet effekt-modell er godt egnet til å analysere longitudinelle data (2). Det finnes flere mulige måter å angripe analysen på, og vi skal se på konsekvensene av forskjellige tilnærminger: én uten justering for utgangsverdien og to med justering.

Som faste effekter inkluderer vi treningsgruppe med tre kategorier og tid med fire tidspunkt som kategorier. I tillegg inkluderer vi interaksjonene mellom gruppe og tid, for å ta høyde for at endringene over tid kan være forskjellig i gruppene.

I en randomisert studie vil man få et mer presist estimat hvis man tar hensyn til utgangsverdien, såfremt man kan gå ut fra at det ikke er systematiske forskjeller i denne mellom gruppene (3). Dette kan gjøres ved å utelate hovedeffekten av eksponeringen ved starttidspunktet (4, 5). Det kan høres rart ut, men på denne måten justerer man faktisk for utgangsverdien av utfallsvariabelen. Coffman og medarbeidere (4) bruker betegnelsen constrained analysis om denne måten å justere på, fordi man legger på en føringsbetingelse (constraint) om at det ikke kan være systematiske forskjeller i utgangsverdien. Det er viktig å merke seg at anbefalingen om å justere for utgangsverdien bygger på at verdien må være målt blindet for hvilken gruppe deltakeren skulle randomiseres til. Anbefalingen er ikke basert på eventuelle observerte likheter eller forskjeller i utgangsverdi. Og utgangsverdien av utfallsvariabelen skal ikke være med som en uavhengig variabel, så lenge den er med som avhengig variabel.

En annen måte å justere for utgangsverdien på er longitudinell kovariansanalyse. Dette er også en lineær blandet effekt-modell, men man justerer her for utgangsverdien ved å ta denne med som uavhengig variabel istedenfor som en del av utfallsvariablene. Så inkluderes treningsgruppe med tre kategorier og tid med bare de tre oppfølgingstidspunktene som kategorier, men ikke deres interaksjoner, som faste effekter (5). Dette er en generalisering av kovariansanalyse med ett oppfølgingstidspunkt som beskrevet i (3).

Som vi ser av tabell 1, gir den ujusterte analysen det bredeste konfidensintervallet. De to andre metodene justerer for utgangsverdien og gir smalere konfidensintervall, og begge kan anbefales. I vår studie (1) justerte vi for utgangsverdien med føringsbetingelse som spesifisert i analyseplanen.