Ang biostatistics ay gumaganap ng isang kritikal na papel sa pang-eksperimentong disenyo para sa mga multi-center na pagsubok sa larangan ng biomedicine. Narito ang mga pangunahing pagsasaalang-alang para sa pagsasagawa ng mga multi-center na eksperimentong pagsubok sa biostatistics:
Pagpaplano ng Sample Size
Ang isa sa mga pangunahing pagsasaalang-alang sa mga multi-center na pagsubok ay ang pagtukoy ng laki ng sample. Dahil sa pagkakaiba-iba sa maraming site, mahalagang isaalang-alang ang mga potensyal na pagkakaiba sa mga epekto ng paggamot at mga katangian ng pasyente. Ang mga biostatistician ay dapat gumamit ng naaangkop na mga pamamaraang pang-istatistika upang kalkulahin ang laki ng sample na sumusuporta sa katumpakan at kapangyarihan ng pag-aaral habang isinasaalang-alang ang mga pagkakaiba-iba ng inter-site.
Randomization at Stratification
Ang randomization ay mahalaga para mabawasan ang bias at matiyak na ang mga pangkat ng paggamot ay maihahambing. Sa mga multi-center na pagsubok, ang proseso ng randomization ay dapat magsama ng stratification upang balansehin ang mga pangunahing katangian sa iba't ibang mga site. Kailangang maingat na idisenyo ng mga biostatistician ang randomization at stratification na mga protocol upang isaalang-alang ang pagkakaiba-iba sa pagitan ng mga site at mapanatili ang panloob na bisa.
Pangongolekta at Pagsubaybay ng Data
Ang mahusay na pangongolekta ng data at mga pamamaraan sa pagsubaybay ay mahalaga para sa mga multi-center na pagsubok. Ang mga eksperto sa biostatistics ay gumaganap ng isang mahalagang papel sa pagbuo ng mga tool sa pangongolekta ng data na pare-pareho sa mga site habang pinapadali din ang real-time na pagsubaybay sa data upang matiyak ang kalidad at integridad ng data. Kailangan nilang tugunan ang mga hamon ng nawawalang data at magpatupad ng mga diskarte para pangasiwaan ang mga variation sa antas ng site sa mga kasanayan sa pangongolekta ng data.
Pagsusuri at Interpretasyon ng Istatistika
Ang pagiging kumplikado ng mga multi-center na pagsubok ay nangangailangan ng mga sopistikadong pamamaraan ng istatistika para sa pagsusuri ng data. Dapat isaalang-alang ng mga biostatistician ang istruktura ng ugnayan na dulot ng maraming mga site at ayusin ang kanilang mga analytical approach nang naaayon. Dapat din silang gumamit ng matatag na mga diskarte sa istatistika upang isaalang-alang ang mga potensyal na epekto sa site at masuri ang pangkalahatang epekto ng paggamot habang tinutugunan ang mga isyu tulad ng multiplicity at subgroup na pagsusuri.
Site Heterogenity at Generalizability
Kailangang tugunan ng mga biostatistician ang heterogeneity sa pagitan ng mga site at ang epekto nito sa pagiging pangkalahatan ng mga natuklasan sa pag-aaral. Ang pag-unawa at pag-quantify sa lawak ng heterogeneity ng site ay mahalaga para sa pagguhit ng mga wastong inferences at pag-extrapolate ng mga resulta sa mas malawak na populasyon. Ang mga pamamaraang istatistika tulad ng meta-analysis at hierarchical modeling ay maaaring makatulong sa pagtatasa ng mga epektong partikular sa site at pagbutihin ang pagiging pangkalahatan ng mga resulta ng pag-aaral.