बातम्या

उपचारांच्या सुरक्षितता आणि परिणामकारकतेचे मूल्यांकन करण्यासाठी यादृच्छिक नियंत्रित चाचण्या (RCTS) हे सुवर्ण मानक आहेत. तथापि, काही प्रकरणांमध्ये, RCT शक्य नसते, म्हणून काही विद्वानांनी RCT च्या तत्त्वानुसार निरीक्षणात्मक अभ्यासांची रचना करण्याची पद्धत पुढे आणली, म्हणजेच, "लक्ष्य प्रयोग सिम्युलेशन" द्वारे, निरीक्षणात्मक अभ्यासांची वैधता सुधारण्यासाठी RCT मध्ये सिम्युलेट केले जातात.

वैद्यकीय हस्तक्षेपांच्या सापेक्ष सुरक्षितता आणि परिणामकारकतेचे मूल्यांकन करण्यासाठी यादृच्छिक नियंत्रित चाचण्या (RCTS) हे निकष आहेत. जरी महामारीविज्ञान अभ्यास आणि वैद्यकीय डेटाबेस (इलेक्ट्रॉनिक वैद्यकीय रेकॉर्ड [EHR] आणि वैद्यकीय दाव्यांच्या डेटासह) मधील निरीक्षणात्मक डेटाचे विश्लेषण मोठ्या नमुना आकाराचे, डेटावर वेळेवर प्रवेश आणि "वास्तविक जगाच्या" परिणामांचे मूल्यांकन करण्याची क्षमता यांचे फायदे आहेत, तरी ही विश्लेषणे पूर्वाग्रही असतात ज्यामुळे त्यांनी निर्माण केलेल्या पुराव्यांची ताकद कमी होते. बऱ्याच काळापासून, निष्कर्षांची वैधता सुधारण्यासाठी RCT च्या तत्त्वांनुसार निरीक्षणात्मक अभ्यासांची रचना करण्याचे सुचवले जात आहे. निरीक्षणात्मक डेटावरून कारणात्मक निष्कर्ष काढण्याचा प्रयत्न करणारे अनेक पद्धतशीर दृष्टिकोन आहेत आणि वाढत्या संख्येने संशोधक "लक्ष्य चाचणी सिम्युलेशन" द्वारे निरीक्षणात्मक अभ्यासांच्या डिझाइनचे काल्पनिक RCTS शी अनुकरण करत आहेत.

लक्ष्य चाचणी सिम्युलेशन फ्रेमवर्कसाठी निरीक्षणात्मक अभ्यासांचे डिझाइन आणि विश्लेषण समान संशोधन प्रश्नाचे निराकरण करणाऱ्या काल्पनिक RCTS शी सुसंगत असणे आवश्यक आहे. जरी हा दृष्टिकोन डिझाइन, विश्लेषण आणि अहवाल देण्यासाठी एक संरचित दृष्टिकोन प्रदान करतो ज्यामध्ये निरीक्षणात्मक अभ्यासांची गुणवत्ता सुधारण्याची क्षमता आहे, तरीही अशा प्रकारे केलेले अभ्यास अजूनही अनेक स्त्रोतांकडून पक्षपाती होण्याची शक्यता असते, ज्यामध्ये निरीक्षण न केलेल्या सह-परिवर्तनांचे गोंधळात टाकणारे परिणाम समाविष्ट आहेत. अशा अभ्यासांसाठी तपशीलवार डिझाइन घटक, गोंधळात टाकणारे घटक संबोधित करण्यासाठी विश्लेषणात्मक पद्धती आणि संवेदनशीलता विश्लेषण अहवाल आवश्यक असतात.
लक्ष्य-चाचणी सिम्युलेशन दृष्टिकोन वापरून केलेल्या अभ्यासांमध्ये, संशोधकांनी एक काल्पनिक RCTS सेट केले जे आदर्शपणे विशिष्ट संशोधन समस्येचे निराकरण करण्यासाठी केले जाईल आणि नंतर त्या "लक्ष्य-चाचणी" RCTS शी सुसंगत असलेले निरीक्षणात्मक अभ्यास डिझाइन घटक सेट केले. आवश्यक डिझाइन घटकांमध्ये बहिष्कार निकषांचा समावेश, सहभागी निवड, उपचार धोरण, उपचार असाइनमेंट, फॉलो-अपची सुरुवात आणि शेवट, परिणाम उपाय, परिणामकारकता मूल्यांकन आणि सांख्यिकीय विश्लेषण योजना (SAP) यांचा समावेश आहे. उदाहरणार्थ, डिकरमन आणि इतरांनी लक्ष्य-चाचणी सिम्युलेशन फ्रेमवर्क वापरला आणि SARS-CoV-2 संसर्ग, रुग्णालयात दाखल होणे आणि मृत्यू रोखण्यासाठी BNT162b2 आणि mRNA-1273 लसींच्या प्रभावीतेची तुलना करण्यासाठी यूएस डिपार्टमेंट ऑफ वेटरन्स अफेयर्स (VA) कडून EHR डेटा लागू केला.

लक्ष्य चाचणीच्या सिम्युलेशनची गुरुकिल्ली म्हणजे "शून्य वेळ" सेट करणे, ज्या वेळी सहभागींच्या पात्रतेचे मूल्यांकन केले जाते, उपचार नियुक्त केले जातात आणि फॉलो-अप सुरू केले जाते. VA कोविड-१९ लस अभ्यासात, लसीच्या पहिल्या डोसची तारीख ही वेळ शून्य म्हणून परिभाषित केली गेली होती. पात्रता निश्चित करण्यासाठी, उपचार नियुक्त करण्यासाठी आणि फॉलो-अप सुरू करण्यासाठी वेळेचे एकत्रीकरण वेळेच्या शून्यापर्यंत केल्याने पक्षपाताचे महत्त्वाचे स्रोत कमी होतात, विशेषतः फॉलो-अप सुरू केल्यानंतर उपचार धोरणे निश्चित करताना अमर वेळ पूर्वाग्रह आणि उपचार नियुक्त केल्यानंतर फॉलो-अप सुरू करताना निवड पूर्वाग्रह. VA मध्ये
कोविड-१९ लसीकरण अभ्यासात, जर सहभागींना लसीचा दुसरा डोस कधी मिळाला यावर आधारित विश्लेषणासाठी उपचार गटात नियुक्त केले गेले असेल आणि लसीच्या पहिल्या डोसच्या वेळी फॉलो-अप सुरू केले गेले असेल, तर मृत्यू नसलेला वेळ पूर्वाग्रह होता; जर उपचार गट लसीच्या पहिल्या डोसच्या वेळी नियुक्त केला गेला असेल आणि लसीच्या दुसऱ्या डोसच्या वेळी फॉलो-अप सुरू झाला असेल, तर निवड पूर्वाग्रह उद्भवतो कारण ज्यांना लसीचे दोन डोस मिळाले आहेत त्यांनाच समाविष्ट केले जाईल.

लक्ष्य चाचणी सिम्युलेशन अशा परिस्थिती टाळण्यास देखील मदत करतात जिथे उपचारात्मक परिणाम स्पष्टपणे परिभाषित केलेले नाहीत, निरीक्षण अभ्यासांमध्ये ही एक सामान्य अडचण आहे. VA कोविड-१९ लस अभ्यासात, संशोधकांनी बेसलाइन वैशिष्ट्यांवर आधारित सहभागींची जुळणी केली आणि २४ आठवड्यांनंतर परिणाम जोखमीतील फरकांवर आधारित उपचार प्रभावीतेचे मूल्यांकन केले. हा दृष्टिकोन स्पष्टपणे प्रभावीतेचे अंदाज परिभाषित करतो की संतुलित बेसलाइन वैशिष्ट्यांसह लसीकरण केलेल्या लोकसंख्येमधील कोविड-१९ परिणामांमधील फरक, समान समस्येसाठी RCT प्रभावीतेच्या अंदाजांसारखेच आहेत. अभ्यासाच्या लेखकांनी सांगितल्याप्रमाणे, दोन समान लसींच्या परिणामांची तुलना करणे लसीकरण केलेल्या आणि लसीकरण न केलेल्या लोकांच्या परिणामांची तुलना करण्यापेक्षा गोंधळात टाकणाऱ्या घटकांमुळे कमी प्रभावित होऊ शकते.

जरी घटक यशस्वीरित्या RCTS शी जुळले असले तरी, लक्ष्य-चाचणी सिम्युलेशन फ्रेमवर्क वापरून केलेल्या अभ्यासाची वैधता गृहीतके, डिझाइन आणि विश्लेषण पद्धती आणि अंतर्निहित डेटाच्या गुणवत्तेवर अवलंबून असते. जरी RCT निकालांची वैधता डिझाइन आणि विश्लेषणाच्या गुणवत्तेवर देखील अवलंबून असते, तरी निरीक्षण अभ्यासांचे निकाल देखील गोंधळात टाकणाऱ्या घटकांमुळे धोक्यात येतात. गैर-यादृच्छिक अभ्यास म्हणून, निरीक्षण अभ्यास RCTS सारख्या गोंधळात टाकणाऱ्या घटकांपासून मुक्त नाहीत आणि सहभागी आणि चिकित्सक अंध नाहीत, जे परिणाम मूल्यांकन आणि अभ्यास निकालांवर परिणाम करू शकतात. VA कोविड-१९ लस अभ्यासात, संशोधकांनी सहभागींच्या दोन गटांच्या मूलभूत वैशिष्ट्यांचे वितरण संतुलित करण्यासाठी जोडीदार दृष्टिकोन वापरला, ज्यामध्ये वय, लिंग, वांशिकता आणि ते राहत असलेल्या शहरीकरणाची डिग्री समाविष्ट आहे. व्यवसायासारख्या इतर वैशिष्ट्यांच्या वितरणातील फरक देखील कोविड-१९ संसर्गाच्या जोखमीशी संबंधित असू शकतात आणि अवशिष्ट गोंधळ निर्माण करतील.

लक्ष्य-चाचणी सिम्युलेशन पद्धती वापरणारे अनेक अभ्यास "वास्तविक जग डेटा" (RWD) वापरतात, जसे की EHR डेटा. RWD चे फायदे पारंपारिक काळजीमध्ये उपचार पद्धतींचे वेळेवर, स्केलेबल आणि प्रतिबिंबित करणे समाविष्ट आहेत, परंतु डेटा गुणवत्तेच्या समस्यांशी तुलना करणे आवश्यक आहे, ज्यामध्ये गहाळ डेटा, सहभागी वैशिष्ट्ये आणि परिणामांची चुकीची आणि विसंगत ओळख आणि व्याख्या, उपचारांचे विसंगत प्रशासन, फॉलो-अप मूल्यांकनांची भिन्न वारंवारता आणि वेगवेगळ्या आरोग्य सेवा प्रणालींमध्ये सहभागींच्या हस्तांतरणामुळे प्रवेश गमावणे यांचा समावेश आहे. VA अभ्यासात एकाच EHR मधील डेटा वापरण्यात आला, ज्यामुळे डेटा विसंगतींबद्दलच्या आमच्या चिंता कमी झाल्या. तथापि, सह-विकृती आणि परिणामांसह निर्देशकांची अपूर्ण पुष्टीकरण आणि दस्तऐवजीकरण, एक धोका आहे.
विश्लेषणात्मक नमुन्यांमध्ये सहभागींची निवड बहुतेकदा पूर्वलक्षी डेटावर आधारित असते, ज्यामुळे बेसलाइन माहिती नसलेल्या लोकांना वगळून निवड पूर्वग्रह होऊ शकतो. जरी या समस्या निरीक्षणात्मक अभ्यासांपुरत्याच मर्यादित नसल्या तरी, त्या अवशिष्ट पूर्वग्रहाचे स्रोत आहेत ज्यांचे लक्ष्य चाचणी सिम्युलेशन थेट निराकरण करू शकत नाहीत. याव्यतिरिक्त, निरीक्षणात्मक अभ्यास बहुतेकदा पूर्व-नोंदणीकृत नसतात, ज्यामुळे डिझाइन संवेदनशीलता आणि प्रकाशन पूर्वग्रह यासारख्या समस्या वाढतात. कारण भिन्न डेटा स्रोत, डिझाइन आणि विश्लेषण पद्धती खूप भिन्न परिणाम देऊ शकतात, अभ्यास डिझाइन, विश्लेषण पद्धत आणि डेटा स्रोत निवड आधार पूर्व-निर्धारित असणे आवश्यक आहे.

टार्गेट ट्रायल सिम्युलेशन फ्रेमवर्क वापरून अभ्यास आयोजित करण्यासाठी आणि अहवाल देण्यासाठी मार्गदर्शक तत्त्वे आहेत जी अभ्यासाची गुणवत्ता सुधारतात आणि वाचक त्याचे गंभीर मूल्यांकन करू शकतील यासाठी अहवाल पुरेसा तपशीलवार आहे याची खात्री करतात. प्रथम, डेटा विश्लेषणापूर्वी संशोधन प्रोटोकॉल आणि SAP आगाऊ तयार केले पाहिजेत. SAP मध्ये गोंधळामुळे होणारे पूर्वाग्रह दूर करण्यासाठी तपशीलवार सांख्यिकीय पद्धती तसेच गोंधळ आणि गहाळ डेटा सारख्या पूर्वाग्रहाच्या प्रमुख स्रोतांविरुद्ध निकालांच्या मजबूतीचे मूल्यांकन करण्यासाठी संवेदनशीलता विश्लेषणे समाविष्ट करावीत.

शीर्षक, सारांश आणि पद्धती विभागांनी हे स्पष्ट केले पाहिजे की अभ्यास डिझाइन हा RCTS शी गोंधळ टाळण्यासाठी एक निरीक्षणात्मक अभ्यास आहे आणि आयोजित केलेल्या निरीक्षणात्मक अभ्यासांमध्ये आणि अनुकरण करण्याचा प्रयत्न केल्या जाणाऱ्या काल्पनिक चाचण्यांमध्ये फरक केला पाहिजे. संशोधकाने डेटा स्रोत, डेटा घटकांची विश्वासार्हता आणि वैधता यासारखे गुणवत्ता मापदंड निर्दिष्ट केले पाहिजेत आणि शक्य असल्यास, डेटा स्रोत वापरून इतर प्रकाशित अभ्यासांची यादी केली पाहिजे. अन्वेषकाने लक्ष्य चाचणीच्या डिझाइन घटकांची रूपरेषा आणि त्याचे निरीक्षणात्मक सिम्युलेशन दर्शविणारा एक तक्ता देखील प्रदान केला पाहिजे, तसेच पात्रता कधी निश्चित करायची, पाठपुरावा सुरू करायचा आणि उपचार नियुक्त करायचे याचे स्पष्ट संकेत दिले पाहिजेत.
लक्ष्य चाचणी सिम्युलेशन वापरणाऱ्या अभ्यासांमध्ये, जिथे उपचार धोरण बेसलाइनवर निश्चित केले जाऊ शकत नाही (जसे की उपचारांच्या कालावधीवरील अभ्यास किंवा संयोजन उपचारांचा वापर), मृत्यू-नसलेल्या वेळेच्या पूर्वाग्रहाचे निराकरण वर्णन केले पाहिजे. संशोधकांनी अभ्यासाच्या निकालांच्या मजबूतीचे मूल्यांकन करण्यासाठी अर्थपूर्ण संवेदनशीलता विश्लेषणांचा अहवाल द्यावा जेणेकरून पूर्वाग्रहाच्या प्रमुख स्रोतांना मिळेल, ज्यामध्ये गैर-आक्षेपार्ह गोंधळाच्या संभाव्य परिणामाचे प्रमाण निश्चित करणे आणि प्रमुख डिझाइन घटक अन्यथा सेट केले जातात तेव्हा परिणामांमधील बदलांचा शोध घेणे समाविष्ट आहे. नकारात्मक नियंत्रण परिणामांचा वापर (परिणाम चिंतेच्या प्रदर्शनाशी पूर्णपणे असंबंधित) देखील अवशिष्ट पूर्वाग्रह मोजण्यास मदत करू शकतो.

जरी निरीक्षणात्मक अभ्यास अशा समस्यांचे विश्लेषण करू शकतात जे RCTS करणे शक्य नसतील आणि RWD चा फायदा घेऊ शकतात, तरीही निरीक्षणात्मक अभ्यासांमध्ये पूर्वाग्रहाचे अनेक संभाव्य स्रोत देखील आहेत. लक्ष्य चाचणी सिम्युलेशन फ्रेमवर्क यापैकी काही पूर्वाग्रहांना संबोधित करण्याचा प्रयत्न करतो, परंतु त्याचे अनुकरण करणे आणि काळजीपूर्वक अहवाल देणे आवश्यक आहे. गोंधळ निर्माण करणारे पक्षपाती होऊ शकतात म्हणून, निरीक्षण न केलेल्या गोंधळ निर्माण करणाऱ्यांविरुद्ध निकालांच्या मजबूतीचे मूल्यांकन करण्यासाठी संवेदनशीलता विश्लेषणे करणे आवश्यक आहे आणि गोंधळ निर्माण करणाऱ्यांबद्दल इतर गृहीतके लावली जातात तेव्हा निकालांमधील बदल लक्षात घेऊन निकालांचा अर्थ लावणे आवश्यक आहे. लक्ष्य चाचणी सिम्युलेशन फ्रेमवर्क, जर काटेकोरपणे अंमलात आणले गेले तर, निरीक्षणात्मक अभ्यास डिझाइन पद्धतशीरपणे सेट करण्यासाठी एक उपयुक्त पद्धत असू शकते, परंतु ती एक रामबाण उपाय नाही.