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ゆずさごちょう
5 years ago
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1 ADaM 留意点 1 ADSL と BDS 解析 VISIT 関連 (AVISIT,DTYPE,BASETYPE) CJUG ADaM ( ファイザー株式会社 ) 堀田真一 CJUG ADaM ( アストラゼネカ株式会社 ) 宮浦千香子 1

2 ADaM 留意点 1 ADSLとBDS 解析 VISIT 関連 (AVISIT,DTYPE,BASETYPE) 2

3 ADSL 概要 ADSL(subject-level analysis dataset) 被験者情報や解析フラグ情報などを含む 1 被験者 1 レコードのデータセット ADaM IG では作成が必須 FDA 等の規制当局への申請でも提出が必須他の ADaM データセットを作る際に ADSL と各 SDTM データセットとをマージすることが多い 3

4 ADaM IG で必須 (Req) とされる変数 STUDYID( 試験識別 ID) USUBJID, SUBJID( 被験者識別 ID) SITEID( 施設識別 ID) AGE( 年齢 ) AGEU( 年齢単位 ) SEX( 性別 ) RACE( 人種 ) ARM( 計画された投与群 ) TRTxxP( 投与時期ごとの計画された投与群 ) <xx は 01, 02 等の時期を示す > 4

5 ADSL に含まれる主な変数 ( その 1) 実際に投与された群の変数ランダム化層別因子サブグループ変数投与開始日投与終了日等解析上の観点から ADSL へ含めておくことが多い変数 5

6 ADSL に含まれる主な変数 ( その 2) 共変量地域国解析集団を示すフラグ重要なベースラインに関する被験者背景承認申請時の電子データ提出等に関する技術的ガイドについてで ADSL に含めるよう記載されている変数 6

7 ADSL に含まれる治療群関係の変数 USUBJID ARM TRT01P TRT01A TR01SDT TR01EDT 1001 Drug X 5 mg Drug X 5 mg Drug X 5 mg 23OCT DEC Placebo Placebo Placebo 19JUL SEP Drug X 5 mg Drug X 5 mg Placebo 01NOV NOV2007 USUBJID TRTSEQP TRT01P TRT02P TRTSEQA TRT01A TRT02A TR01SDT TR01EDT TR02SDT TR02EDT Placebo Drug X Placebo Drug X Drug X Placebo Placebo Drug X Placebo Drug X Placebo Drug X 15FEB MAY MAY AUG2006 Placebo Drug X Placebo Placebo Placebo Placebo 01MAR JUN JUN SEP2006 Drug X Placebo Placebo Placebo Placebo Placebo 03FEB APR MAY AUG2006 USUBJID TRTSEQP TRT01P TRT02P TR01SDT TR01EDT TR02SDT TR02EDT 1001 Drug X 5 mg - Drug X 5 mg Drug X 5 mg Drug X 5 mg 14AUG SEP SEP MAR Placebo - Drug X 5 mg Placebo Drug X 5 mg 05JUL AUG AUG FEB2008 7

8 ADSL 利用例 Analysis Data Reviewer s Guide Completion Guidelines v1.1: 4.2 Data Dependencies Example 2 より 8

9 BDS 概要 BDS (Basic Data Structure) ADaMの基本となるデータ構造被験者解析パラメータ解析時点毎にシングルもしくは複数レコードの構造 9

10 BDS の例 PARAM, PARAMCD: パラメータ AVISIT, AVISITN: Analysis Visit AVAL: 各時点の測定値 BASE: Baseline 時の測定値 CHG: 変化量 (AVAL-BASE) PCHG: 変化率 ((AVAL-BASE)/BASE*100) Row PARAM PARAMCD AVISIT AVISITN VISITNUM ABLFL AVAL BASE CHG PARAMTYP 1 Weight (kg) WEIGHT Screening Weight (kg) WEIGHT Run-In Weight (kg) WEIGHT Baseline 0 3 Y Weight (kg) WEIGHT Week Weight (kg) WEIGHT Week Weight (kg) WEIGHT Week Log10(Weight (kg)) L10WT Screening DERIVED 8 Log10(Weight (kg)) L10WT Run-In DERIVED 9 Log10(Weight (kg)) L10WT Baseline 0 3 Y DERIVED 10 Log10(Weight (kg)) L10WT Week DERIVED 11 Log10(Weight (kg)) L10WT Week DERIVED 12 Log10(Weight (kg)) L10WT Week DERIVED ADaM IG: Rule 2 Table より 10

11 ADaM 留意点 1 ADSLとBDS 解析 VISIT 関連 (AVISIT,DTYPE,BASETYPE) 11

12 AVISIT とはレコードごとの解析 VISIT を表わす変数としてスポンサーが定義 < AVISIT と AVISITN は One-One が原則 > 解析要件上から導出された Visit 名時点の許容範囲 (Time Window) 概念的な記述 ( 例 : Average, Endpoint) などを含む * SDTM に格納されている観察された Visit 名が入る場合もあり 12

13 AVISIT 作成ルール例プロトコル or 解析計画書で規定例 1. 検査時点の許容範囲 (Time Window) Day8±2 で測定された検査値 Week1 Row PARAMCD AVISIT AVISITN VISITNUM LBDY ANL01FL AVAL ABLFL BASE CHG 1 ALP Screening Y ALP Baseline Y 309 Y ALP Week Y ALP Week ALP Week Y

14 AVISIT 作成ルール例プロトコル or 解析計画書で規定例 2. 解析要件上の時点追加 Week48 と Week52 の検査値の平均値を算出したレコードの追加 Endpoint Row PARAM AVISIT AVISITN VISITNUM VSSEQ ABLFL AVAL BASE CHG PARAMTYP DTYPE 1 Weight (kg) Run-In Weight (kg) Baseline Y Weight (kg) Week Weight (kg) Week Weight (kg) Endpoint AVERAGE ADaM IG: Rule 3 Table より 14

15 DTYPE とは解析パラメータごとに既存の AVAL (or AVALC) から補完導出した結果を新規レコードとして追加する場合にその導出方法を示すために必須導出方法に応じてCT (Extensible=Yes) で定められている値を格納 [ 例 : LOCF, WOCF, AVERAGE など ] * 既存の解析パラメータの値から別の計算結果を算出した場合新しい解析パラメータとして PARAMTYP に DERIVED を格納 15

16 例 1 導出した Endpoint のレコード及び新規パラメータ追加 1. Week48 と Week52 の平均値から Endpoint となるレコード (Row6,12) を追加し DTYPE に AVERAGE を格納 2. Weight に対数をとった Log10 (Weight) を時点毎に算出 < 新規パラメータのため PARAMTYP に DERIVED を格納 > Row PARAM AVISIT AVISITN VISITNUM VSSEQ ABLFL AVAL BASE CHG PARAMTYP DTYPE 1 Weight (kg) Run-In Weight (kg) Baseline Y Weight (kg) Week Weight (kg) Week Weight (kg) Week Weight (kg) Endpoint AVERAGE 7 Log10 (Weight (kg)) Run-In DERIVED 8 Log10 (Weight (kg)) Baseline Y DERIVED 9 Log10 (Weight (kg)) Week DERIVED 10 Log10 (Weight (kg)) Week DERIVED 11 Log10 (Weight (kg)) Week DERIVED 12 Log10 (Weight (kg)) Endpoint DERIVED AVERAGE ADaM IG: Rule 3 Table より 16

17 BASETYPE とは 1つの解析パラメータについて複数のベースライン定義が存在する場合に必須 [ 例 : クロスオーバー試験 Ph3から長期試験へのExtension 試験 ] ベースラインの定義 ( 時点など ) を格納 * 特定のパラメータに対してのみ BASETYPE を使用する場合そのパラメータの全レコードの BASETYPE にベースライン定義を格納 17

18 例 2 クロスオーバー試験 (3 剤 3 期ランダム化二重盲検 ) 持ち越し効果についてもバランスをとる Williams Design Day1,12,24,36,48,60 に Endpoint となる検査項目を測定 18

19 例 2 クロスオーバー試験 (3 剤 3 期ランダム化二重盲検 ) BASETYPE を用いた各期のベースラインからの変化量を格納する例 Row SUBJID BASETYPE APERIODC AVISIT AVAL ANRLO ANRHI ANRIND ABLFL BASE CHG BNRIND PERIOD 1 PERIOD 1 Day NORMAL Y NORMAL PERIOD 1 PERIOD 1 Day NORMAL NORMAL PERIOD 2 PERIOD 2 Day NORMAL Y NORMAL PERIOD 2 PERIOD 2 Day HIGH NORMAL PERIOD 3 PERIOD 3 Day LOW Y LOW PERIOD 3 PERIOD 3 Day NORMAL LOW * BASETYPE にベースライン定義を格納し BASE と ABLFL を使用することで変化量の起点となるベースラインの時点と値が特定可能 19

20 例 3 Phase3 から長期試験への Extension 試験二重盲検比較試験の後に非盲検長期投与試験を実施以下の時点でEndpointとなる検査項目を測定 Run-In : Baseline, Week8, Week14 Double Blind : Baseline(DB), Week12(DB) Open Label : Baseline(OPEN), Week24(OPEN) RUN IN DOUBLE BLIND OPEN LABEL BASELINE 8W 14W BASELINE(DB) 12W(DB) BASELINE(OPEN) 24W(OPEN) 実薬群実薬群プラセボ群 20

21 例 3 Phase3 から長期試験への Extension 試験 BASETYPE を用いた各時期のベースラインからの変化量を格納する例 Row SUBJID BASETYPE EPOCH AVISIT AVAL ANRLO ANRHI ANRIND ABLFL BASE CHG BNRIND RUN-IN RUN-IN BASELINE(RUN-IN) NORMAL Y NORMAL RUN-IN RUN-IN WEEK8(RUN-IN) LOW NORMAL RUN-IN DOUBL BLIND BASELINE(DB) LOW NORMAL RUN-IN DOUBL BLIND WEEK12(DB) NORMAL NORMAL RUN-IN OPEN LABEL BASELINE(OPEN) NORMAL NORMAL RUN-IN OPEN LABEL WEEK24(OPEN) NORMAL NORMAL DOUBLE BLIND DOUBL BLIND BASELINE(DB) LOW Y LOW DOUBLE BLIND DOUBL BLIND WEEK12(DB) NORMAL LOW DOUBLE BLIND OPEN LABEL BASELINE(OPEN) NORMAL LOW DOUBLE BLIND OPEN LABEL WEEK24(OPEN) NORMAL LOW OPEN LABEL OPEN LABEL BASELINE(OPEN) NORMAL Y NORMAL OPEN LABEL OPEN LABEL WEEK24(OPEN) NORMAL NORMAL ADaM IG: Rule 6 Table より < 解析時には BASETYPE= XXXX という条件を追加する必要があります > 21

22 References CDISC ADaM The ADaM Implementation Guide, Version PhUSE Analysis Data Reviewer s Guide Completion Guidance, Version CJUG ADaM ADSL BDS Analysis Visit Team 内部資料 ( 後日公開予定 ) 22

スライド 1

スライド 1 医薬品製造販売承認申請に必要な ADaM データセットと関連書類プログラム ~ 準備と教育における SAS の活用 ~ 浅見由美子第一三共株式会社データサイエンス部 CDISC ADaM datasets and the related deliverables including documents and programs for Japan PMDA submission Yumiko Asami