समाचार

उपचारको सुरक्षा र प्रभावकारिता मूल्याङ्कन गर्ने सुनौलो मानक अनियमित नियन्त्रित परीक्षणहरू (RCTS) हुन्। यद्यपि, केही अवस्थामा, RCT सम्भव छैन, त्यसैले केही विद्वानहरूले RCT को सिद्धान्त अनुसार अवलोकन अध्ययनहरू डिजाइन गर्ने विधि अगाडि सारेका छन्, अर्थात्, "लक्ष्य प्रयोग सिमुलेशन" मार्फत, अवलोकन अध्ययनहरूलाई यसको वैधता सुधार गर्न RCT मा सिमुलेट गरिन्छ।

अनियमित नियन्त्रित परीक्षणहरू (RCTS) चिकित्सा हस्तक्षेपहरूको सापेक्षिक सुरक्षा र प्रभावकारिताको मूल्याङ्कन गर्ने मापदण्ड हुन्। यद्यपि महामारी विज्ञान अध्ययनहरू र चिकित्सा डाटाबेसहरू (इलेक्ट्रोनिक चिकित्सा रेकर्ड [EHR] र चिकित्सा दावी डेटा सहित) बाट अवलोकन डेटाको विश्लेषणमा ठूलो नमूना आकार, डेटामा समयमै पहुँच, र "वास्तविक संसार" प्रभावहरूको मूल्याङ्कन गर्ने क्षमताको फाइदाहरू छन्, यी विश्लेषणहरू पूर्वाग्रहको प्रवण हुन्छन् जसले तिनीहरूले उत्पादन गर्ने प्रमाणको शक्तिलाई कमजोर बनाउँछ। लामो समयदेखि, निष्कर्षहरूको वैधता सुधार गर्न RCT को सिद्धान्तहरू अनुसार अवलोकन अध्ययनहरू डिजाइन गर्न सुझाव दिइएको छ। अवलोकन डेटाबाट कारणात्मक निष्कर्षहरू निकाल्ने प्रयास गर्ने धेरै विधिगत दृष्टिकोणहरू छन्, र बढ्दो संख्यामा अनुसन्धानकर्ताहरूले "लक्ष्य परीक्षण सिमुलेशन" मार्फत अवलोकन अध्ययनहरूको डिजाइनलाई काल्पनिक RCTS मा अनुकरण गरिरहेका छन्।

लक्षित परीक्षण सिमुलेशन ढाँचाको लागि अवलोकन अध्ययनहरूको डिजाइन र विश्लेषण उही अनुसन्धान प्रश्नलाई सम्बोधन गर्ने काल्पनिक RCTS सँग मिल्दोजुल्दो हुनु आवश्यक छ। यो दृष्टिकोणले डिजाइन, विश्लेषण र रिपोर्टिङको लागि एक संरचित दृष्टिकोण प्रदान गर्दछ जसमा अवलोकन अध्ययनहरूको गुणस्तर सुधार गर्ने क्षमता छ, यस तरिकाले गरिएका अध्ययनहरू अझै पनि धेरै स्रोतहरूबाट पूर्वाग्रहको जोखिममा छन्, जसमा अवलोकन नगरिएका कोभेरिएटहरूबाट भ्रामक प्रभावहरू समावेश छन्। यस्ता अध्ययनहरूलाई विस्तृत डिजाइन तत्वहरू, भ्रामक कारकहरूलाई सम्बोधन गर्न विश्लेषणात्मक विधिहरू, र संवेदनशीलता विश्लेषण रिपोर्टहरू आवश्यक पर्दछ।
लक्ष्य-परीक्षण सिमुलेशन दृष्टिकोण प्रयोग गर्ने अध्ययनहरूमा, अनुसन्धानकर्ताहरूले एक काल्पनिक RCTS सेट गरे जुन आदर्श रूपमा एक विशेष अनुसन्धान समस्या समाधान गर्न प्रदर्शन गरिनेछ, र त्यसपछि त्यो "लक्ष्य-परीक्षण" RCTS सँग मिल्दोजुल्दो अवलोकन अध्ययन डिजाइन तत्वहरू सेट गरे। आवश्यक डिजाइन तत्वहरूमा बहिष्कार मापदण्ड, सहभागी चयन, उपचार रणनीति, उपचार असाइनमेन्ट, फलो-अपको सुरुवात र अन्त्य, परिणाम मापन, प्रभावकारिता मूल्याङ्कन, र तथ्याङ्कीय विश्लेषण योजना (SAP) समावेश छन्। उदाहरणका लागि, डिकरम्यान एट अलले लक्ष्य-परीक्षण सिमुलेशन फ्रेमवर्क प्रयोग गरे र SARS-CoV-2 संक्रमण, अस्पताल भर्ना र मृत्युलाई रोक्न BNT162b2 र mRNA-1273 खोपहरूको प्रभावकारिता तुलना गर्न अमेरिकी भेटेरान्स अफेयर्स विभाग (VA) बाट EHR डेटा लागू गरे।

लक्षित परीक्षणको सिमुलेशनको एउटा प्रमुख कुरा "समय शून्य" सेट गर्नु हो, जुन समय बिन्दुमा सहभागीको योग्यता मूल्याङ्कन गरिन्छ, उपचार तोकिन्छ र फलो-अप सुरु गरिन्छ। VA कोभिड-१९ खोप अध्ययनमा, समय शून्यलाई खोपको पहिलो खुराकको मितिको रूपमा परिभाषित गरिएको थियो। योग्यता निर्धारण गर्न, उपचार तोक्न र फलो-अप सुरु गर्न समयलाई शून्यमा एकीकृत गर्नाले पूर्वाग्रहका महत्त्वपूर्ण स्रोतहरूलाई कम गर्छ, विशेष गरी फलो-अप सुरु गरेपछि उपचार रणनीतिहरू निर्धारण गर्दा अमर समय पूर्वाग्रह, र उपचार तोकिएपछि फलो-अप सुरु गर्दा चयन पूर्वाग्रह। VA मा
कोभिड-१९ खोप अध्ययनमा, यदि सहभागीहरूलाई खोपको दोस्रो खुराक कहिले प्राप्त भयो भन्ने आधारमा विश्लेषणको लागि उपचार समूहमा तोकिएको थियो र खोपको पहिलो खुराकको समयमा फलो-अप सुरु गरिएको थियो भने, त्यहाँ मृत्यु नभएको समय पूर्वाग्रह थियो; यदि उपचार समूह खोपको पहिलो खुराकको समयमा तोकिएको छ र फलो-अप खोपको दोस्रो खुराकको समयमा सुरु हुन्छ भने, छनोट पूर्वाग्रह उत्पन्न हुन्छ किनभने खोपको दुई खुराक प्राप्त गर्नेहरूलाई मात्र समावेश गरिनेछ।

लक्षित परीक्षण सिमुलेशनले चिकित्सकीय प्रभावहरू स्पष्ट रूपमा परिभाषित नभएका अवस्थाहरूबाट बच्न पनि मद्दत गर्दछ, जुन अवलोकन अध्ययनहरूमा सामान्य कठिनाई हो। VA कोभिड-१९ खोप अध्ययनमा, अनुसन्धानकर्ताहरूले आधारभूत विशेषताहरूको आधारमा सहभागीहरूलाई मिलान गरे र २४ हप्तामा परिणाम जोखिममा भिन्नताको आधारमा उपचार प्रभावकारिताको मूल्याङ्कन गरे। यो दृष्टिकोणले प्रभावकारिता अनुमानलाई स्पष्ट रूपमा सन्तुलित आधारभूत विशेषताहरू भएका खोप लगाइएका जनसंख्याहरू बीचको कोभिड-१९ परिणामहरूमा भिन्नताको रूपमा परिभाषित गर्दछ, जुन समान समस्याको लागि RCT प्रभावकारिता अनुमानहरू जस्तै हो। अध्ययन लेखकहरूले औंल्याएझैं, दुई समान खोपहरूको परिणामहरूको तुलना गर्दा खोप लगाइएका र खोप नदिइएका व्यक्तिहरूको परिणामहरूको तुलना गर्नुभन्दा भ्रामक कारकहरूबाट कम प्रभावित हुन सक्छ।

यदि तत्वहरू RCTS सँग सफलतापूर्वक मिलाइए पनि, लक्ष्य-परीक्षण सिमुलेशन फ्रेमवर्क प्रयोग गरेर गरिएको अध्ययनको वैधता अनुमानहरूको चयन, डिजाइन र विश्लेषण विधिहरू, र अन्तर्निहित डेटाको गुणस्तरमा निर्भर गर्दछ। यद्यपि RCT परिणामहरूको वैधता डिजाइन र विश्लेषणको गुणस्तरमा पनि निर्भर गर्दछ, अवलोकन अध्ययनहरूको नतिजाहरू पनि भ्रामक कारकहरूद्वारा खतरामा छन्। गैर-अनियमित अध्ययनहरूको रूपमा, अवलोकन अध्ययनहरू RCTS जस्ता भ्रामक कारकहरूबाट मुक्त छैनन्, र सहभागीहरू र चिकित्सकहरू अन्धा छैनन्, जसले परिणाम मूल्याङ्कन र अध्ययन परिणामहरूलाई असर गर्न सक्छ। VA कोभिड-१९ खोप अध्ययनमा, अनुसन्धानकर्ताहरूले सहभागीहरूको दुई समूहहरूको आधारभूत विशेषताहरूको वितरण सन्तुलन गर्न जोडी दृष्टिकोण प्रयोग गरे, जसमा उमेर, लिङ्ग, जातीयता, र तिनीहरू बसोबास गर्ने शहरीकरणको डिग्री समावेश छ। पेशा जस्ता अन्य विशेषताहरूको वितरणमा भिन्नताहरू पनि कोभिड-१९ संक्रमणको जोखिमसँग सम्बन्धित हुन सक्छन् र अवशिष्ट भ्रामक हुनेछन्।

लक्ष्य-परीक्षण सिमुलेशन विधिहरू प्रयोग गर्ने धेरै अध्ययनहरूले EHR डेटा जस्ता "वास्तविक संसार डेटा" (RWD) प्रयोग गर्छन्। RWD का फाइदाहरूमा परम्परागत हेरचाहमा उपचार ढाँचाहरूको समयसापेक्ष, स्केलेबल, र प्रतिबिम्बित हुनु समावेश छ, तर डेटा गुणस्तर मुद्दाहरू विरुद्ध तौल गरिनुपर्छ, जसमा हराएको डेटा, सहभागी विशेषताहरू र परिणामहरूको गलत र असंगत पहिचान र परिभाषा, उपचारको असंगत प्रशासन, अनुगमन मूल्याङ्कनको फरक आवृत्ति, र विभिन्न स्वास्थ्य सेवा प्रणालीहरू बीच सहभागीहरूको स्थानान्तरणको कारण पहुँच गुमाउनु समावेश छ। VA अध्ययनले एकल EHR बाट डेटा प्रयोग गर्‍यो, जसले डेटा असंगतिहरूको बारेमा हाम्रो चिन्ताहरूलाई कम गर्‍यो। यद्यपि, सह-रोग र परिणामहरू सहित संकेतकहरूको अपूर्ण पुष्टिकरण र कागजात, जोखिम रहन्छ।
विश्लेषणात्मक नमूनाहरूमा सहभागी छनोट प्रायः पूर्वव्यापी डेटामा आधारित हुन्छ, जसले आधारभूत जानकारी हराएका मानिसहरूलाई बहिष्कार गरेर चयन पूर्वाग्रह निम्त्याउन सक्छ। यद्यपि यी समस्याहरू अवलोकन अध्ययनहरूमा अद्वितीय छैनन्, तिनीहरू अवशिष्ट पूर्वाग्रहका स्रोतहरू हुन् जुन लक्षित परीक्षण सिमुलेशनहरूले प्रत्यक्ष रूपमा सम्बोधन गर्न सक्दैनन्। थप रूपमा, अवलोकन अध्ययनहरू प्रायः पूर्व-दर्ता हुँदैनन्, जसले डिजाइन संवेदनशीलता र प्रकाशन पूर्वाग्रह जस्ता समस्याहरूलाई बढाउँछ। किनभने विभिन्न डेटा स्रोतहरू, डिजाइनहरू, र विश्लेषण विधिहरूले धेरै फरक परिणामहरू दिन सक्छन्, अध्ययन डिजाइन, विश्लेषण विधि, र डेटा स्रोत चयन आधार पूर्व-निर्धारित हुनुपर्छ।

लक्षित परीक्षण सिमुलेशन फ्रेमवर्क प्रयोग गरेर अध्ययन सञ्चालन र रिपोर्टिङका ​​लागि दिशानिर्देशहरू छन् जसले अध्ययनको गुणस्तर सुधार गर्दछ र पाठकलाई आलोचनात्मक रूपमा मूल्याङ्कन गर्न पर्याप्त विस्तृत रिपोर्ट सुनिश्चित गर्दछ। पहिलो, अनुसन्धान प्रोटोकल र SAP डेटा विश्लेषण गर्नु अघि अग्रिम तयार हुनुपर्छ। SAP ले कन्फाउन्डरहरूको कारणले हुने पूर्वाग्रहलाई सम्बोधन गर्न विस्तृत सांख्यिकीय विधिहरू समावेश गर्नुपर्छ, साथै कन्फाउन्डरहरू र हराएको डेटा जस्ता पूर्वाग्रहका प्रमुख स्रोतहरू विरुद्ध परिणामहरूको बलियोपन मूल्याङ्कन गर्न संवेदनशीलता विश्लेषणहरू समावेश गर्नुपर्छ।

शीर्षक, सारांश, र विधि खण्डहरूले यो स्पष्ट पार्नु पर्छ कि अध्ययन डिजाइन RCTS सँग भ्रम हुनबाट बच्नको लागि एक अवलोकन अध्ययन हो, र सञ्चालन गरिएका अवलोकन अध्ययनहरू र अनुकरण गर्न प्रयास गरिएका काल्पनिक परीक्षणहरू बीच भिन्नता छुट्याउनु पर्छ। अनुसन्धानकर्ताले डेटा स्रोत, डेटा तत्वहरूको विश्वसनीयता र वैधता जस्ता गुणस्तर मापनहरू निर्दिष्ट गर्नुपर्छ, र, यदि सम्भव छ भने, डेटा स्रोत प्रयोग गरेर अन्य प्रकाशित अध्ययनहरू सूचीबद्ध गर्नुपर्छ। अन्वेषकले लक्षित परीक्षण र यसको अवलोकन सिमुलेशनको डिजाइन तत्वहरूको रूपरेखा सहितको तालिका पनि प्रदान गर्नुपर्छ, साथै योग्यता निर्धारण गर्ने, अनुगमन सुरु गर्ने र उपचार तोक्ने स्पष्ट संकेत पनि दिनुपर्छ।
लक्षित परीक्षण सिमुलेशनहरू प्रयोग गर्ने अध्ययनहरूमा, जहाँ उपचार रणनीति आधारभूत रूपमा निर्धारण गर्न सकिँदैन (जस्तै उपचारको अवधि वा संयोजन उपचारको प्रयोगमा अध्ययन), गैर-मृत्यु समय पूर्वाग्रहको समाधान वर्णन गरिनुपर्छ। अनुसन्धानकर्ताहरूले पूर्वाग्रहका प्रमुख स्रोतहरूमा अध्ययन परिणामहरूको बलियोपनको मूल्याङ्कन गर्न अर्थपूर्ण संवेदनशीलता विश्लेषणहरू रिपोर्ट गर्नुपर्छ, जसमा अव्यवस्थित भ्रमहरूको सम्भावित प्रभावको परिमाण निर्धारण गर्ने र प्रमुख डिजाइन तत्वहरू अन्यथा सेट गरिएको बेला परिणामहरूमा परिवर्तनहरू अन्वेषण गर्ने समावेश छ। नकारात्मक नियन्त्रण परिणामहरूको प्रयोग (चिन्ताको जोखिमसँग दृढ रूपमा असंबद्ध परिणामहरू) ले अवशिष्ट पूर्वाग्रहको मात्रा निर्धारण गर्न पनि मद्दत गर्न सक्छ।

यद्यपि अवलोकन अध्ययनहरूले RCTS सञ्चालन गर्न सम्भव नहुन सक्ने र RWD को फाइदा लिन सक्ने मुद्दाहरूको विश्लेषण गर्न सक्छन्, अवलोकन अध्ययनहरूमा पूर्वाग्रहका धेरै सम्भावित स्रोतहरू पनि छन्। लक्ष्य परीक्षण सिमुलेशन फ्रेमवर्कले यी केही पूर्वाग्रहहरूलाई सम्बोधन गर्ने प्रयास गर्दछ, तर नक्कल गरिएको हुनुपर्छ र सावधानीपूर्वक रिपोर्ट गर्नुपर्छ। कन्फाउन्डरहरूले पूर्वाग्रह निम्त्याउन सक्ने हुनाले, अवलोकन नगरिएका कन्फाउन्डरहरू विरुद्ध परिणामहरूको बलियोपनको मूल्याङ्कन गर्न संवेदनशीलता विश्लेषणहरू गरिनुपर्छ, र कन्फाउन्डरहरूको बारेमा अन्य धारणाहरू बनाइँदा परिणामहरूमा परिवर्तनहरूलाई ध्यानमा राख्न परिणामहरूको व्याख्या गरिनुपर्छ। लक्ष्य परीक्षण सिमुलेशन फ्रेमवर्क, यदि कडाइका साथ लागू गरियो भने, अवलोकन अध्ययन डिजाइनहरू व्यवस्थित रूपमा सेट गर्नको लागि एक उपयोगी विधि हुन सक्छ, तर यो एक रामबाण उपाय होइन।