Some Methodological Aspects on the Statistical Analysis of Pharmaco-EEG Data

Summary

In pharmaco-EEG experiments it is necessary to investigate the behavior of relevant EEG parameters after drug applications. For testing the interesting hypotheses of time effects, treatment effects and their interactions, various parametric and non-parametric approaches are demonstrated with respect to their assumptions and to their practicability. For parallel group designs the MANOVA (multivariate analysis of variance) technique is proposed for a comparison of profiles for different treatment groups, taking the repeated measurement points as different variables.

Due to the lack of a sufficient number of patients, subjects-own-control trials are common in pharmaco-EEG experiments. For analysing such data structures, the two-period cross-over design and the Latin square – with and without grouping effect – are discussed. A steady state condition of the subjects and no prolonged drug effects must be presumed.

If the available number of subjects is restricted to the same number as the number of drugs and/or doses to be compared no appropriate statistical model is known that could deal with testing a multitude of hypotheses with the same set of correlated measurement points and correlated EEG variables. It is therefore recommended not to carry out an inferential statistical analysis for such situations, but rather to render a description of the results with a special consideration and strict control of all factors which may influence, mask or obscure the findings, with a special account of their relevance.

Zusammenfassung

In Pharmako-EEG-Untersuchungen ist das Verhalten relevanter EEG-Parameter nach Applikation verschiedener Präparate und/oder Dosen von besonderem Interesse. Hypothesen über Behandlungs- und Zeiteffekte und ihrer Interaktion lassen sich mit verschiedenen parametrischen und verteilungsunabhängigen Verfahren prüfen. Die Modelle werden vorgestellt, ihre Voraussetzungen und ihre Anwendungsmöglichkeiten diskutiert. Für den Parallelgruppenversuch wird die multivariate Varianzanalyse (MANOVA) zum Vergleich verschiedener Behandlungsprofile vorgeschlagen.

Cross-Over-Versuchspläne sind typische Versuchsanlagen in Pharmako-EEG-Studien, da Parallelgruppenprüfungen oft durch die begrenzte Anzahl von Probanden/Patienten nicht möglich sind. Modelle zur Analyse dieser Datenstrukturen wie Cross-Over-Pläne mit 2 Behandlungen und Lateinische Quadrate – mit und ohne Gruppierungseffekt – werden beschrieben und diskutiert.

Für Experimente, bei denen die Zahl der Probanden lediglich der Zahl der zu vergleichenden Präparate und/oder Dosen entspricht, wird vorgeschlagen, auf eine schließende Statistik zu verzichten und die Ergebnisse im Sinne einer deskriptiven Statistik, mit besonderer Berücksichtigung der Relevanz der Befunde, darzustellen. Statistische Modelle, die eine Überprüfung zahlreicher Hypothesen am gleichen Datensatz korrelierter Meßwerte und abhängiger EEG-Parameter ermöglichen, sind bis heute nicht bekannt.