QUINT: A tool to detect qualitative treatment–subgroup interactions in randomized controlled trials

Abstract

Objective: The detection of subgroups involved in qualitative treatment–subgroup interactions (i.e., for one subgroup of clients treatment A outperforms treatment B, whereas for another the reverse holds true) is crucial for personalized health. In typical Randomized Controlled Trials (RCTs), the combination of a lack of a priori hypotheses and a large number of possible moderators leaves current methods insufficient to detect subgroups involved in such interactions. A recently developed method, QUalitative INteraction Trees (QUINT), offers a solution. However, the paper in which QUINT has been introduced is not easily accessible for non-methodologists. In this paper, we want to review the conceptual basis of QUINT in a nontechnical way, and illustrate its relevance for psychological applications. Method: We present a concise introduction into QUINT along with a summary of available evidence on its performance. Subsequently, we subject RCT data on the effect of motivational interviewing in a treatment for substance abuse disorders to a reanalysis with QUINT. As outcome variables, we focus on measures of retention and substance use. Results: A qualitative treatment–subgroup interaction is found for retention. By contrast, no qualitative interaction is detected for substance use. Conclusions: QUINT may lead to insightful and well-interpretable results with straightforward implications for personalized treatment assignment.

Obiettivo: Il rilevamento dei sottogruppi coinvolti nelle interazioni qualitative tra sottogruppi in trattamento (ad esempio, per un sottogruppo di pazienti il trattamento è migliore del trattamento B, mentre per un altro è vero il contrario) è di fondamentale importanza per personalizzare il trattamento. Nei tipici studi randomizzati controllati (RCT), la combinazione di una mancanza di ipotesi a priori e di un gran numero di possibili moderatori rende i metodi attuali insufficienti ad individuare i sottogruppi coinvolti in tali interazioni. Un metodo recentemente sviluppato, QUalitative INteraction Trees (QUINT), offre una soluzione. Tuttavia, l'articolo in cui è stato presentato il QUINT non è facilmente accessibile per i non metodologi. In questo articolo, viene rivisto in concetto base di QUINT in un modo non tecnico, e illustra la sua rilevanza per le applicazioni psicologiche. Metodo: Viene presentata una breve introduzione del QUINT con una sintesi delle evidenze disponibili sulle sue prestazioni. Successivamente, abbiamo sottoposto i dati RCT sull'effetto del colloquio motivazionale nel trattamento dei disturbi da abuso di sostanze ad una rianalisi con QUINT. Come variabili di esito, ci concentriamo sulle misure di mantenimento e uso di sostanze. Risultati: E’ stata trovata un'interazione qualitativa tra sotto-gruppi in trattamento per il mantenimento. Al contrario, non è stata trovata alcuna interazione qualitativa per l'uso di sostanze. Conclusioni: QUINT può portare a risultati interessanti e ben interpretabili con implicazioni dirette per la scelta di un trattamento personalizzato.

Objetivo: A deteção de subgrupos envolvidos em interações qualitativas para tratamentos de subgrupos (i.e., para um subgrupo de clientes o tratamento A ultrapassa o tratamento B, enquanto que para outro o reverso se mostra verdadeiro) é crucial para uma saúde personalizada. Nos Ensaios Clínicos Randomizados (ECR) típicos, a combinação da ausência de hipóteses a priori e o elevado número de possíveis moderadores torna os métodos atuais insuficientes para detetarem os subgrupos envolvidos em tais interações. Um método recentemente desenvolvido, QUalitative INteraction Trees (QUINT), oferece a solução. Contudo, o artigo no qual o QUINT foi apresentado não é de fácil acesso para não-metodologistas. Neste artigo, queremos rever a base conceptual do QUINT de forma não-técnica, e ilustrar a sua relevância para aplicações psicológicas. Método: Apresentamos uma introdução concisa acerca do QUINT, assim como um sumário das evidências disponíveis acerca da sua performance. Subsequentemente sujeitámos dados ECR sobre os efeitos da entrevista motivacional num tratamento para perturbações de abuso de substâncias a uma reanálise com o QUINT. Como variáveis de resultado, focamo-nos em medidas de retenção e de abuso de substâncias. Resultados: Foi encontrada uma interação qualitativa ao nível do subgrupo de tratamento. Por contraste, não foi detetada qualquer interação qualitativa para o uso de substâncias. Conclusões: O QUINT pode conduzir a resultados úteis à interpretação e compreensão com implicações diretas para o exercício de tratamentos personalizados.

Ziel: Die Erkennung von Subgruppen, welche an qualitativen Behandlung-Subgruppe-Interaktionen beteiligt sind (z.B. bei einer Klientensubgruppe ist Behandlung A Behandlung B überlegen, wobei bei einer anderen das Gegenteil gilt), ist für die personalisierte Medizin entscheidend. Bei typischen randomisierten kontrollierten Studien (RCT) führt die Kombination von mangelnden a priori Hypothesen und einer hohen Anzahl von möglichen Moderatoren dazu, dass die aktuellen Methoden für die Erkennung von Subgruppen, die an solchen Interaktionen beteiligt sind, unzureichend sind. Eine neu entwickelte Methode, QUalitative INteraction Trees (QUINT) bietet eine Lösung. Jedoch ist die Arbeit, in der QUINT vorgestellt wurde, Nicht-Methodologen schlecht zugänglich. In der aktuellen Arbeit möchten wir einen Überblick über die konzeptuelle Basis von QUINT auf einer nicht-technischen Art und Weise verschaffen und seine Relevanz für psychologische Anwendungen verdeutlichen. Methode: Wir präsentieren eine prägnante Einführung in QUINT sowie eine Zusammenfassung der verfügbaren Belege bezüglich seiner Leistung. Anschließend werteten wir Daten von einer RCT zum Effekt von Motivational Interviewing bei einer Behandlung von Substanzmissbrauch mit QUINT erneut aus. Bei den Ergebnisvariablen lagen wir den Fokus auf die Beibehaltung der Therapie und dem Substanzkonsum. Ergebnisse: Eine qualitative Behandlung-Subgruppe-Interaktion wurde für die Beibehaltung der Therapie gefunden. Im Gegensatz dazu konnte keine qualitative Interaktion für Substanzkonsum gefunden werden. Schlussfolgerungen: QUINT könnte zu aufschlussreichen und gut interpretierbaren Befunden mit klaren Implikationen für die personalisierte Behandlungszuordnung führen.

摘要：在質性處遇-次團體交互作用中檢測次團體效果（例如：對某個次團體的個案而言，Ａ治療成效高於Ｂ治療，而另一個次團體則呈現相反的結果）對於個別化的健康處遇是重要的。在一般典型的隨機控制實驗研究（RCTs）中，由於既缺乏先驗假設（譯者：由原因來推論結果），再加上有太多可能的調節因子干擾，因此無法檢測此種交互作用的次團體效果。而最近發展的質性交互作用樹狀分析法（QUalitativeINteraction Trees，簡稱QUINT）提供了解決方法。然而有關QUINT的介紹性文獻對非方法論學者而言並不容易取得。本文想要以非技術性的方式回顧QUINT的概念基礎並描述其在心理學的相關應用。方法：我們呈現QUINT的簡要介紹以及摘要迄今的實證資料。接下來，我們將一份檢測物質濫用治療的動機晤談效果之RCT資料檔以QUINT重新分析。在結果變項方面，我們將焦點放在治療效果持續度和物質使用的測量。結果：在治療效果持續度方面具有質性處遇-次團體交互作用效果。反之，在物質濫用方面則無質性交互作用。結論：針對個別化處遇，QUINT可呈現具啟發性且容易解釋的結果。

Keywords:

• qualitative interaction
• subgroup analysis
• treatment efficacy
• QUINT

Parole chiave::

• interazione qualitativa
• analisi di sottogruppi
• efficacia del trattamento
• QUINT

Schlüsselwörter::

• qualitative Interaktion
• Subgruppenanalyse
• Behandlungswirksamkeit
• QUINT

關鍵詞：:

• 質性交互作用
• 次團體分析
• 處遇效能
• QUINT

Notes

1 The package posted on Comprehensive R Archive Network (CRAN) can handle continuous and dichotomous background characteristics. For the analyses in the present paper, we used a slightly extended version of this package that can also handle categorical background characteristics. This extension can be obtained from the first author.

2 Clinical Trials Network databases and information are available at www.ctndatashare.org.

Additional information

Funding

The research reported in this paper was supported in part by the Fund for Scientific Research Flanders (G.0546.09N), by the Research Fund of KU Leuven (GOA/15/003) and by the Interuniversity Attraction Poles program financed by the Belgian government (IAP/P7/06). The paper reported results from secondary analyses of data from clinical trials conducted as part of the National Drug Abuse Treatment Clinical Trials Network (CTN) sponsored by National Institute on Drug Abuse (NIDA). Specifically, we reanalyzed data from CTN-0005 entitled “MI (Motivational Interviewing) to Improve Treatment Engagement and Outcome in Subjects Seeking Treatment for Substance Abuse.”