навіны

Рандамізаваныя кантраляваныя даследаванні (РКД) з'яўляюцца залатым стандартам ацэнкі бяспекі і эфектыўнасці лячэння. Аднак у некаторых выпадках РКД немагчымыя, таму некаторыя навукоўцы прапанавалі метад распрацоўкі назіральных даследаванняў у адпаведнасці з прынцыпам РКД, гэта значыць, праз «мадэляванне мэтавага эксперыменту» назіральныя даследаванні мадэлююцца ў РКД для павышэння іх валіднасці.

Рандамізаваныя кантраляваныя даследаванні (РКД) з'яўляюцца крытэрыямі для ацэнкі адноснай бяспекі і эфектыўнасці медыцынскіх умяшанняў. Нягледзячы на ​​тое, што аналіз дадзеных назіранняў з эпідэміялагічных даследаванняў і медыцынскіх баз дадзеных (у тым ліку электронных медыцынскіх запісаў [ЭМЗ] і дадзеных аб медыцынскіх прэтэнзіях) мае перавагі вялікіх памераў выбаркі, своечасовага доступу да дадзеных і магчымасці ацэнкі эфектаў "рэальнага свету", гэтыя аналізы схільныя да прадузятасці, што падрывае сілу доказаў, якія яны даюць. Доўгі час прапаноўвалася распрацоўваць назіральныя даследаванні ў адпаведнасці з прынцыпамі РКД, каб палепшыць валіднасць вынікаў. Існуе шэраг метадалагічных падыходаў, якія спрабуюць зрабіць прычынна-выніковыя высновы з дадзеных назіранняў, і ўсё большая колькасць даследчыкаў мадэлюе дызайн назіральных даследаванняў да гіпатэтычных РКД праз "мадэляванне мэтавага выпрабавання".

Структура мадэлявання мэтавых выпрабаванняў патрабуе, каб дызайн і аналіз назіральных даследаванняў былі сумяшчальныя з гіпатэтычнымі RCTS, якія разглядаюць тое ж даследчае пытанне. Хоць гэты падыход забяспечвае структураваны падыход да дызайну, аналізу і справаздачнасці, які мае патэнцыял для паляпшэння якасці назіральных даследаванняў, даследаванні, якія праводзяцца такім чынам, усё яшчэ схільныя да зрушэння з розных крыніц, у тым ліку да змешвальных эфектаў ад неназіраных каварыят. Такія даследаванні патрабуюць падрабязных элементаў дызайну, аналітычных метадаў для ўліку змешвальных фактараў і справаздач аб аналізе адчувальнасці.
У даследаваннях з выкарыстаннем падыходу мадэлявання мэтавага выпрабавання даследчыкі распрацоўваюць гіпатэтычны RCTS, які ідэальна быў бы праведзены для вырашэння пэўнай даследчай праблемы, а затым усталёўваюць элементы дызайну назіральнага даследавання, якія адпавядаюць гэтаму RCTS з «мэтавым выпрабаваннем». Неабходныя элементы дызайну ўключаюць уключэнне крытэрыяў выключэння, адбор удзельнікаў, стратэгію лячэння, прызначэнне лячэння, пачатак і канец назірання, паказчыкі вынікаў, ацэнку эфектыўнасці і план статыстычнага аналізу (SAP). Напрыклад, Дзікерман і інш. выкарысталі структуру мадэлявання мэтавага выпрабавання і ўжылі дадзеныя электронных медыцынскіх карт Міністэрства па справах ветэранаў ЗША (VA) для параўнання эфектыўнасці вакцын BNT162b2 і mRNA-1273 у прафілактыцы інфекцый SARS-CoV-2, шпіталізацый і смерцяў.

Ключом да мадэлявання мэтавага выпрабавання з'яўляецца ўстанаўленне «нулявога часу» — моманту часу, у які ацэньваецца права ўдзельніка на ўдзел, прызначаецца лячэнне і пачынаецца наступнае назіранне. У даследаванні вакцыны супраць Covid-19 у Міністэрстве па справах ветэранаў ЗША нулявы час быў вызначаны як дата першай дозы вакцыны. Аб'яднанне часу для вызначэння права на ўдзел, прызначэння лячэння і пачатку наступнага назірання з нулявым часам памяншае важныя крыніцы зрушэння, асабліва зрушэння бессмяротнага часу пры вызначэнні стратэгій лячэння пасля пачатку наступнага назірання і зрушэння выбару пры пачатку наступнага назірання пасля прызначэння лячэння. У Міністэрстве па справах ветэранаў ЗША
У даследаванні вакцыны супраць Covid-19, калі ўдзельнікі былі размеркаваны ў групу лячэння для аналізу на падставе таго, калі яны атрымалі другую дозу вакцыны, і назіранне пачыналася ў момант першай дозы вакцыны, існавала зрушэнне, не звязанае з часам смерці; калі група лячэння размеркавана ў момант першай дозы вакцыны, а назіранне пачынаецца ў момант другой дозы вакцыны, узнікае зрушэнне адбору, паколькі будуць уключаны толькі тыя, хто атрымаў дзве дозы вакцыны.

Мадэляванне мэтавых выпрабаванняў таксама дапамагае пазбегнуць сітуацый, калі тэрапеўтычныя эфекты не вызначаны выразна, што з'яўляецца распаўсюджанай цяжкасцю ў абсервацыйных даследаваннях. У даследаванні вакцыны супраць Covid-19, праведзеным Міністэрствам па справах вакцын VA, даследчыкі падбіралі ўдзельнікаў на аснове базавых характарыстык і ацэньвалі эфектыўнасць лячэння на аснове адрозненняў у рызыцы вынікаў праз 24 тыдні. Гэты падыход відавочна вызначае ацэнкі эфектыўнасці як адрозненні ў выніках Covid-19 паміж вакцынаванымі папуляцыямі са збалансаванымі базавымі характарыстыкамі, падобна ацэнкам эфектыўнасці рандомізірованных кантраляваных даследаванняў (РКД) для той жа праблемы. Як адзначаюць аўтары даследавання, параўнанне вынікаў дзвюх падобных вакцын можа менш залежыць ад змешваючых фактараў, чым параўнанне вынікаў вакцынаваных і невакцынаваных людзей.

Нават калі элементы паспяхова супастаўлены з RCTS (Рыдынгаванымі кантраляванымі тэстамі), валіднасць даследавання з выкарыстаннем мадэлявання мэтавага выпрабавання залежыць ад выбару здагадак, метадаў дызайну і аналізу, а таксама якасці зыходных дадзеных. Нягледзячы на ​​тое, што валіднасць вынікаў RCT таксама залежыць ад якасці дызайну і аналізу, вынікі назіральных даследаванняў таксама знаходзяцца пад пагрозай з-за змешваючых фактараў. Паколькі з'яўляюцца нерандамізаванымі даследаваннямі, назіральныя даследаванні не застрахаваны ад змешваючых фактараў, такіх як RCTS, і ўдзельнікі і клініцысты не сляпыя, што можа паўплываць на ацэнку вынікаў і вынікі даследавання. У даследаванні вакцыны супраць Covid-19 у VA даследчыкі выкарыстоўвалі падыход пар, каб збалансаваць размеркаванне базавых характарыстык дзвюх груп удзельнікаў, уключаючы ўзрост, пол, этнічную прыналежнасць і ступень урбанізацыі, дзе яны пражывалі. Розніца ў размеркаванні іншых характарыстык, такіх як занятак, таксама можа быць звязана з рызыкай заражэння Covid-19 і будзе астаткавымі змешваючымі фактарамі.

У многіх даследаваннях з выкарыстаннем метадаў мадэлявання мэтавых выпрабаванняў выкарыстоўваюцца «дадзеныя рэальнага свету» (RWD), такія як дадзеныя электронных медыцынскіх карт (EHR). Перавагі RWD ўключаюць своечасовасць, маштабаванасць і адлюстраванне мадэляў лячэння ў традыцыйнай медыцынскай дапамозе, але іх неабходна ўзважыць з улікам праблем якасці дадзеных, у тым ліку адсутнасці дадзеных, недакладнай і непаслядоўнай ідэнтыфікацыі і вызначэння характарыстык і вынікаў удзельнікаў, непаслядоўнага прызначэння лячэння, рознай частаты наступных ацэнак і страты доступу з-за пераводу ўдзельнікаў паміж рознымі сістэмамі аховы здароўя. У даследаванні VA выкарыстоўваліся дадзеныя з адной EHR, што змякчыла нашы асцярогі адносна неадпаведнасцей дадзеных. Аднак няпоўнае пацверджанне і дакументаванне паказчыкаў, у тым ліку спадарожных захворванняў і вынікаў, застаецца рызыкай.
Адбор удзельнікаў у аналітычных выбарках часта грунтуецца на рэтраспектыўных дадзеных, што можа прывесці да зрушэння адбору з-за выключэння людзей з адсутнай базавай інфармацыяй. Хоць гэтыя праблемы не характэрныя толькі для назіральных даследаванняў, яны з'яўляюцца крыніцамі рэшткавага зрушэння, якое мадэляванне мэтавых выпрабаванняў не можа непасрэдна вырашыць. Акрамя таго, назіральныя даследаванні часта не рэгіструюцца загадзя, што пагаршае такія праблемы, як адчувальнасць дызайну і зрушэнне публікацый. Паколькі розныя крыніцы дадзеных, дызайн і метады аналізу могуць даваць вельмі розныя вынікі, дызайн даследавання, метад аналізу і аснова выбару крыніц дадзеных павінны быць вызначаны загадзя.

Існуюць рэкамендацыі па правядзенні і справаздачнасці па даследаваннях з выкарыстаннем мадэлявання мэтавых выпрабаванняў, якія паляпшаюць якасць даследавання і гарантуюць, што справаздача дастаткова падрабязная, каб чытач мог яе крытычна ацаніць. Па-першае, пратаколы даследаванняў і SAP павінны быць падрыхтаваны загадзя перад аналізам дадзеных. SAP павінен уключаць падрабязныя статыстычныя метады для ліквідацыі зрушэння, выкліканага ўскладняльнымі фактарамі, а таксама аналіз адчувальнасці для ацэнкі надзейнасці вынікаў у адносінах да асноўных крыніц зрушэння, такіх як уплыўныя фактары і адсутнасць дадзеных.

У раздзелах «Назва», «Анатацыя» і «Метады» павінна быць выразна паказана, што дызайн даследавання з'яўляецца назіральным, каб пазбегнуць блытаніны з RCTS (Раскрытым кантраляваным мультымедыяваным даследаваннем), і павінна быць адрознена паміж назіральнымі даследаваннямі, якія ўжо былі праведзены, і гіпатэтычнымі выпрабаваннямі, якія спрабуюць мадэляваць. Даследчык павінен удакладніць такія паказчыкі якасці, як крыніца дадзеных, надзейнасць і валіднасць элементаў дадзеных, і, калі магчыма, пералічыць іншыя апублікаваныя даследаванні з выкарыстаннем крыніцы дадзеных. Даследчык таксама павінен прадставіць табліцу з апісаннем элементаў дызайну мэтавага даследавання і яго назіральнага мадэлявання, а таксама выразнае ўказанне таго, калі вызначаць права на ўдзел, пачынаць наступнае назіранне і прызначаць лячэнне.
У даследаваннях з выкарыстаннем мадэлявання мэтавых выпрабаванняў, дзе стратэгія лячэння не можа быць вызначана на пачатку даследавання (напрыклад, у даследаваннях працягласці лячэння або выкарыстання камбінаванай тэрапіі), неабходна апісаць рашэнне праблемы зрушэння, не звязанага з часам смерці. Даследчыкі павінны паведамляць пра значныя аналізы адчувальнасці для ацэнкі ўстойлівасці вынікаў да ключавых крыніц зрушэння, у тым ліку колькасна ацаніць патэнцыйны ўплыў непрыкметных фактараў, якія ўскладняюць сітуацыю, і вывучыць змены ў выніках, калі ключавыя элементы дызайну ўстаноўлены інакш. Выкарыстанне вынікаў адмоўнага кантролю (вынікі, якія не маюць цеснай сувязі з уздзеяннем праблемы) таксама можа дапамагчы колькасна ацаніць рэшткавае зрушэнне.

Нягледзячы на ​​тое, што абсервацыйныя даследаванні могуць аналізаваць праблемы, якія немагчыма правесці з дапамогай RCTS, і могуць выкарыстоўваць перавагі RWD, абсервацыйныя даследаванні таксама маюць шмат патэнцыйных крыніц зрушэння. Структура мадэлявання мэтавага выпрабавання спрабуе вырашыць некаторыя з гэтых зрушэнняў, але павінна мадэлявацца і апісвацца ўважліва. Паколькі змешвальныя фактары могуць прывесці да зрушэння, неабходна праводзіць аналіз адчувальнасці, каб ацаніць надзейнасць вынікаў у параўнанні з неназіранымі змешвальнымі фактарамі, і вынікі павінны інтэрпрэтавацца з улікам змяненняў у выніках, калі робяцца іншыя здагадкі адносна змешвальных фактараў. Структура мадэлявання мэтавага выпрабавання, калі яна строга рэалізуецца, можа быць карысным метадам для сістэматычнага распрацоўкі дызайну абсервацыйных даследаванняў, але яна не з'яўляецца панацэяй.