Zrozumienie zamiaru leczenia modeli w badaniach medycznych

Posted on
Autor: Tamara Smith
Data Utworzenia: 21 Styczeń 2021
Data Aktualizacji: 21 Listopad 2024
Anonim
Akupunktura - badania naukowe
Wideo: Akupunktura - badania naukowe

Zawartość

W przypadku badań medycznych wyrażenie Zamiar leczyć odnosi się do typu projektu badania. W tego typu badaniach naukowcy analizują wyniki swoich badań na podstawie tego, co powiedziano pacjentom. Innymi słowy, lekarze patrzą na wyniki pacjentów na podstawie tego, jak powinni być leczeni, a nie tego, co faktycznie się wydarzyło. Na przykład, jeśli osoba biorąca udział w badaniu jest losowo przydzielana do leczenia, ale kończy się zabiegiem chirurgicznym lub całkowitym brakiem leczenia, jej wyniki są nadal traktowane jako część grupy leczenia. W idealnym świecie, oczywiście, zamiar leczenia i faktyczne leczenie byłyby takie same. W prawdziwym świecie jest to bardzo zróżnicowane, w zależności od charakteru tego, co jest badane.

Dlaczego te modele są używane

Zamiar traktowania modeli jest używany z wielu powodów. Największą z nich jest to, że z praktycznego punktu widzenia mają one po prostu sens. Naukowcy chcą wiedzieć, jak leki lub terapie będą działać w prawdziwym świecie. W prawdziwym świecie nie każdy przyjmuje leki zgodnie z zaleceniami. Nie każdemu kończy się zalecana operacja. Korzystając z modelu zamiaru leczenia, naukowcy mogą analizować działanie leczenia w nieco bardziej realistycznym kontekście. Zamiar leczenia wyraźnie potwierdza fakt, że sposób działania leków w laboratorium może mieć bardzo niewiele wspólnego z ich działaniem w terenie. W rzeczywistości jednym z powodów, dla których obiecujące leki są często tak rozczarowujące po ich wypuszczeniu, jest to, że ludzie nie biorą ich tak, jak robią to podczas badań. (Często istnieją również inne różnice między pacjentami w świecie rzeczywistym a pacjentami badawczymi).


Wady

Nie wszyscy ludzie lubią zamiar leczyć próby. Jednym z powodów jest to, że mogą nie doceniać potencjalnej skuteczności leku. Na przykład wczesne badania profilaktyki HIV przed ekspozycją u gejów wykazały, że leczenie wydawało się stosunkowo skuteczne ... ale tylko u osób, które przyjmowały je regularnie. Ogólne wyniki pokazane przez zamiar traktowania modeli były dużo mniej zachęcające. Niektórzy mówią, że lek nie działa, jeśli pacjenci go nie przyjmują. Inni mówią, że nie można ocenić leku, jeśli pacjent nie przyjmuje go zgodnie z zaleceniami. Obie strony mają rację. Nie ma idealnej odpowiedzi. To, która analiza jest najbardziej sensowna, zależy w pewnym stopniu od pytania.

Czasami naukowcy, którzy początkowo projektują badanie pod kątem analizy zamiaru leczenia, w końcu analizują leczenie zarówno w ten sposób, jak i zgodnie z protokołem. (W przypadku analizy zgodnie z protokołem porównują osoby, które faktycznie otrzymały leczenie zgodnie z opisem, z tymi, które tego nie zrobiły, niezależnie od randomizacji). Jest to zwykle wykonywane, gdy analiza zamiaru leczenia nie wykazuje żadnego efektu lub żadnego znaczącego efektu, ale pewien efekt dotyczy osób, które faktycznie poddały się leczeniu. Jednak ten rodzaj selektywnej analizy post-hoc jest mile widziany przez statystyków. Może dawać mylące wyniki z kilku powodów. Jednym z takich powodów jest to, że ci, którzy otrzymali leczenie, mogą być inni niż ci, którzy go nie otrzymali.


Kiedy zamiar leczenia jest mniej obiecujący niż wcześniejsze, dokładniej obserwowane badania, naukowcy często pytają dlaczego. Może to być próba uratowania tego, co uważano za obiecujące leczenie. Jeśli na przykład okaże się, że ludzie nie brali lekarstw, ponieważ źle smakują, problem ten można łatwo naprawić. Jednak czasami wyników mniejszych badań po prostu nie można powtórzyć w większym badaniu, a lekarze nigdy nie są do końca pewni powodu.

Prawda jest taka, że ​​różnice zaobserwowane między wczesnymi próbami skuteczności a zamiarem leczenia badań są właśnie powodem, dla którego zamiar leczenia modeli jest ważny. Ten rodzaj badań ma na celu zniwelowanie luki w rozumieniu między sposobem działania narkotyków w badaniach naukowych a tym, jak działają w prawdziwym świecie. Ta luka może być duża.

  • Dzielić
  • Trzepnięcie
  • E-mail