#КИ #ошибки #рандомизация #эксперимент #достоверность #Attia | Мета-Ф

#КИ #ошибки #рандомизация #эксперимент #достоверность #Attia

В недавней рассылке Peter Attia сделал выжимку работы David Allison, в которой последний вместе со своими коллегами разобрал наиболее частые ошибки в проведении, анализе и репортировании рандомизированных экспериментов. Выжимка приводится ниже

A) Ошибки при распределении в группы

1 | Представление неслучайных методов распределения как случайных

Иногда в исследованиях, стилизованных под «рандомизированные», участники распределяются в группы вмешательств с помощью методов, которые на самом деле не являются случайными.

Авторы обзора приводят пример исследования добавок витамина D, в котором контрольная группа была сформирована из нерандомизированной когорты из другой больницы.

Отсутствие надлежащей рандомизации может привести к систематической ошибке отбора: отбору в исследование субъектов, которые не являются репрезентативными для целевой популяции.

Анализ, проведенный в 2017 году John Carlisle, показал, что неслучайное распределение может быть проблемой во многих исследованиях, обозначенных как «рандомизированные». Одним из таких исследований было исследование PREDIMED. Участники исследования с высоким сердечно-сосудистым риском были рандомизированы на средиземноморскую диету, дополненную смесью орехов или оливковым маслом, или на диету с низким содержанием жира. В некоторых случаях целые семьи коллективно переводились на одну и ту же диету. Еще более проблематичным было то, что в одном из мест проведения исследования на одну и ту же диету были переведены целые клиники. Однако исследователи изначально не сообщили об этом и проанализировали свои данные на уровне отдельных участников, а не на уровне домохозяйства или клиники. После обнаружения этих проблем в ходе проверки, проведенной после публикации, исследователи PREDIMED отказались от исследования и провели его повторный анализ, что привело к изменениям в выводах.

2 | Неспособность адекватно скрыть распределение

Сокрытие распределения маскирует сортировку участников исследования по группам вмешательства, не позволяя исследователям узнать распределение следующего участника, а участникам — заранее узнать о своем распределении. Сокрытие распределения отличается от ослепления. Сокрытие распределения гарантирует, что назначаемое вмешательство не будет известно до того, как участник будет включен в исследование, в то время как ослепление гарантирует, что либо участник, либо исследователь (либо и тот и другой — в случае двойного ослепления) не узнает о распределении вмешательства после того, как участник будет включен в исследование. Исследования с плохим сокрытием распределения подвержены систематической ошибке отбора.

Плохое сокрытие распределения от участников может привести к систематической ошибке, когда, к примеру, некоторые участники исследования предпочитают одно возможное вмешательство другому. Эти участники могут отказаться от участия в исследовании, если узнают, что не получат предпочитаемое вмешательство, что может привести к скошенности в распределении групп.

Плохое сокрытие распределения от исследователей также может привести к систематической ошибке. Исследователи могут — сознательно или бессознательно — включать участников, от которых ожидают лучших результатов, в группу вмешательство, а участников, от которых ожидают худших результатов, в контрольную группу.

Продолжение следует