balita

Ang randomized controlled trials (RCTS) mao ang bulawan nga sumbanan alang sa pagtimbang-timbang sa kaluwasan ug kaepektibo sa usa ka pagtambal. Bisan pa, sa pipila ka mga kaso, ang RCT dili mahimo, mao nga ang pipila ka mga eskolar nagbutang sa unahan sa pamaagi sa pagdesinyo sa mga pagtuon sa obserbasyon sumala sa prinsipyo sa RCT, nga mao, pinaagi sa "target nga simulation sa eksperimento", ang mga pagtuon sa obserbasyon gi-simulate sa RCT aron mapauswag ang pagkabalido niini.

Ang randomized controlled trials (RCTS) maoy mga sukdanan sa pagtimbang-timbang sa relatibong kaluwasan ug kaepektibo sa mga medikal nga interbensyon. Bisan kung ang mga pag-analisar sa datos sa obserbasyon gikan sa mga pagtuon sa epidemiological ug mga database sa medikal (lakip ang elektronik nga rekord sa medikal [EHR] ug datos sa medikal nga pag-angkon) adunay mga bentaha sa daghang mga gidak-on sa sample, tukma sa panahon nga pag-access sa datos, ug ang abilidad sa pag-assess sa mga epekto sa "tinuod nga kalibutan", kini nga mga pag-analisar dali nga mapihigon nga makapahuyang sa kusog sa ebidensya nga ilang gihimo. Sulod sa dugay nga panahon, gisugyot ang pagdesinyo sa mga pagtuon sa obserbasyon sumala sa mga prinsipyo sa RCT aron mapauswag ang pagkabalido sa mga nahibal-an. Adunay ubay-ubay nga metodolohikal nga mga pamaagi nga misulay sa pagdrowing og hinungdan nga mga inferences gikan sa obserbasyonal nga datos, ug nagkadaghang mga tigdukiduki ang nagsundog sa disenyo sa obserbasyonal nga mga pagtuon ngadto sa hypothetical RCTS pinaagi sa "target trial simulation."

Ang target trial simulation framework nagkinahanglan nga ang disenyo ug pagtuki sa obserbasyonal nga mga pagtuon mahiuyon sa hypothetical RCTS nga nagtubag sa samang pangutana sa panukiduki. Samtang kini nga pamaagi naghatag usa ka structured nga pamaagi sa pagdesinyo, pag-analisa, ug pagreport nga adunay potensyal sa pagpauswag sa kalidad sa obserbasyonal nga mga pagtuon, ang mga pagtuon nga gihimo sa niini nga paagi prone gihapon sa pagpihig gikan sa daghang mga tinubdan, lakip na ang makapalibog nga mga epekto gikan sa wala maobserbahan nga mga covariates. Ang ingon nga mga pagtuon nanginahanglan detalyado nga mga elemento sa disenyo, mga pamaagi sa analitikal aron matubag ang mga hinungdan nga makalibog, ug mga taho sa pagtuki sa pagkasensitibo.
Sa mga pagtuon gamit ang target-trial simulation approach, ang mga researcher nagbutang ug hypothetical RCTS nga mas maayo nga himoon aron masulbad ang usa ka partikular nga research problem, ug unya magbutang ug observational study design elements nga nahiuyon sa maong "target-test" RCTS. Ang gikinahanglan nga mga elemento sa disenyo naglakip sa paglakip sa mga kriterya sa pag-apil, pagpili sa partisipante, estratehiya sa pagtambal, pagtudlo sa pagtambal, pagsugod ug pagtapos sa pag-follow-up, mga lakang sa resulta, pagtimbang-timbang sa kaepektibo, ug statistical analysis plan (SAP). Pananglitan, si Dickerman et al. migamit ug target-trial simulation framework ug mi-apply sa EHR data gikan sa US Department of Veterans Affairs (VA) aron itandi ang pagka-epektibo sa BNT162b2 ug mRNA-1273 nga mga bakuna sa pagpugong sa mga impeksyon sa SARS-CoV-2, pagpaospital, ug kamatayon.

Usa ka yawe sa simulation sa usa ka target nga pagsulay mao ang pagtakda sa "oras nga zero," ang punto sa oras diin ang kwalipikasyon sa partisipante gi-assess, gi-assign ang pagtambal, ug gisugdan ang follow-up. Sa pagtuon sa vaccine sa VA Covid-19, ang time zero gihubit isip petsa sa unang dosis sa bakuna. Ang paghiusa sa oras aron mahibal-an ang pagka-kwalipikado, pag-assign sa pagtambal, ug pagsugod sa pag-follow-up hangtod sa oras nga zero makapakunhod sa hinungdanon nga mga gigikanan sa pagpihig, labi na ang imortal nga pagpihig sa oras sa pagtino sa mga estratehiya sa pagtambal pagkahuman magsugod sa pag-follow-up, ug pagpili sa bias sa pagsugod sa pag-follow-up pagkahuman sa pag-assign sa pagtambal. Sa VA
Sa pagtuon sa bakuna sa Covid-19, kung ang mga partisipante gi-assign sa grupo sa pagtambal alang sa pagtuki base sa kung kanus-a nila nadawat ang ikaduhang dosis sa bakuna, ug gisugdan ang pag-follow-up sa oras sa una nga dosis sa bakuna, adunay dili pagpihig sa oras sa kamatayon; Kung ang grupo sa pagtambal gi-assign sa panahon sa unang dosis sa bakuna ug ang follow-up magsugod sa panahon sa ikaduhang dosis sa bakuna, mutungha ang pagpihig sa pagpili tungod kay kadto lang nakadawat ug duha ka dosis sa bakuna ang iapil.

Ang mga simulation sa pagsulay sa target makatabang usab sa paglikay sa mga sitwasyon diin ang mga epekto sa terapyutik dili klaro nga gihubit, usa ka kasagaran nga kalisud sa mga pagtuon sa obserbasyon. Sa pagtuon sa vaccine sa VA Covid-19, gipares sa mga tigdukiduki ang mga partisipante base sa mga kinaiya sa baseline ug gisusi ang pagkaepektibo sa pagtambal base sa mga kalainan sa peligro sa sangputanan sa 24 ka semana. Kini nga pamaagi tin-aw nga naghubit sa mga banabana sa kaepektibo ingon mga kalainan sa mga resulta sa Covid-19 tali sa mga nabakunahan nga populasyon nga adunay balanse nga mga bahin sa baseline, parehas sa mga banabana sa pagkaepektibo sa RCT alang sa parehas nga problema. Sama sa gipunting sa mga tagsulat sa pagtuon, ang pagtandi sa mga sangputanan sa duha ka parehas nga mga bakuna mahimong dili kaayo maimpluwensyahan sa mga hinungdan nga makalibog kaysa pagtandi sa mga sangputanan sa nabakunahan ug wala nabakunahan nga mga tawo.

Bisan kung ang mga elemento malampuson nga nahiuyon sa RCTS, ang balido sa usa ka pagtuon gamit ang target-trial simulation framework nagdepende sa pagpili sa mga pangagpas, disenyo ug mga pamaagi sa pagtuki, ug ang kalidad sa nagpahiping datos. Bisan kung ang kabalido sa mga resulta sa RCT nagdepende usab sa kalidad sa disenyo ug pagtuki, ang mga resulta sa mga pagtuon sa obserbasyon gihulga usab sa mga hinungdan nga makalibog. Ingon nga dili random nga mga pagtuon, ang mga pagtuon sa obserbasyon dili immune sa makalibog nga mga hinungdan sama sa RCTS, ug ang mga partisipante ug mga clinician dili buta, nga mahimong makaapekto sa pagtan-aw sa sangputanan ug mga resulta sa pagtuon. Sa pagtuon sa vaccine sa VA Covid-19, gigamit sa mga tigdukiduki ang usa ka paagi sa pagpares aron mabalanse ang pag-apod-apod sa mga kinaiya sa baseline sa duha ka grupo sa mga partisipante, lakip ang edad, sekso, etnisidad, ug lebel sa urbanisasyon kung diin sila nagpuyo. Ang mga kalainan sa pag-apod-apod sa ubang mga kinaiya, sama sa trabaho, mahimo usab nga adunay kalabotan sa peligro sa impeksyon sa Covid-19 ug mahimong nahabilin nga mga confounder.

Daghang mga pagtuon nga naggamit sa target-trial simulation nga mga pamaagi naggamit sa "tinuod nga datos sa kalibutan" (RWD), sama sa datos sa EHR. Ang mga benepisyo sa RWD naglakip sa pagkahimong tukma sa panahon, scalable, ug pagpamalandong sa mga pattern sa pagtambal sa naandan nga pag-atiman, apan kinahanglan nga timbangon batok sa mga isyu sa kalidad sa datos, lakip ang nawala nga datos, dili tukma ug dili makanunayon nga pag-ila ug kahulugan sa mga kinaiya ug resulta sa partisipante, dili managsama nga pagdumala sa pagtambal, lainlain nga frequency sa pag-follow-up nga mga pagsusi, ug pagkawala sa pag-access tungod sa pagbalhin sa mga sistema sa pag-atiman sa kahimsog. Ang pagtuon sa VA migamit sa datos gikan sa usa ka EHR, nga nagpamenos sa among mga kabalaka mahitungod sa mga inconsistency sa datos. Bisan pa, ang dili kompleto nga pagkumpirma ug dokumentasyon sa mga timailhan, lakip ang mga komorbididad ug mga sangputanan, nagpabilin nga peligro.
Ang pagpili sa partisipante sa analytical samples kasagaran gibase sa retrospective data, nga mahimong mosangpot sa pagpili bias pinaagi sa dili pag-apil sa mga tawo nga kulang sa baseline nga impormasyon. Samtang kini nga mga problema dili talagsaon sa mga pagtuon sa obserbasyon, kini mga tinubdan sa nahabilin nga pagpihig nga ang target nga mga simulation sa pagsulay dili direktang matubag. Dugang pa, ang mga pagtuon sa obserbasyon kasagaran dili pre-rehistro, nga nagpasamot sa mga isyu sama sa pagkasensitibo sa disenyo ug pagpihig sa publikasyon. Tungod kay ang lain-laing mga tinubdan sa datos, mga disenyo, ug mga pamaagi sa pag-analisa makahatag ug lahi kaayo nga mga resulta, ang disenyo sa pagtuon, pamaagi sa pagtuki, ug basehanan sa pagpili sa tinubdan sa datos kinahanglang matino nang daan.

Adunay mga giya alang sa pagpahigayon ug pagreport sa mga pagtuon gamit ang target nga pagsulay simulation framework nga nagpauswag sa kalidad sa pagtuon ug nagsiguro nga ang taho igo nga detalyado alang sa magbabasa sa kritikal nga pagtimbangtimbang niini. Una, ang mga protocol sa panukiduki ug SAP kinahanglan nga andamon daan sa dili pa ang pagtuki sa datos. Ang SAP kinahanglan nga maglakip sa detalyado nga mga pamaagi sa istatistika aron matubag ang pagpihig tungod sa mga confounder, ingon man ang pag-analisar sa pagkasensitibo aron masusi ang kalig-on sa mga resulta batok sa mga dagkong tinubdan sa bias sama sa mga confounder ug nawala nga datos.

Ang mga seksyon sa titulo, abstract, ug mga pamaagi kinahanglan nga tin-aw nga ang disenyo sa pagtuon usa ka pagtuon sa obserbasyon aron malikayan ang kalibog sa RCTS, ug kinahanglan nga mailhan ang taliwala sa mga pagtuon sa obserbasyon nga gihimo ug mga pagsulay nga hypothetical nga gisulayan nga i-simulate. Ang tigdukiduki kinahanglan nga magtino sa kalidad nga mga lakang sama sa tinubdan sa datos, ang kasaligan ug kabalido sa mga elemento sa datos, ug, kung mahimo, ilista ang uban nga gipatik nga mga pagtuon gamit ang tinubdan sa datos. Ang imbestigador kinahanglan usab nga maghatag usa ka lamesa nga naglatid sa mga elemento sa disenyo sa target nga pagsulay ug ang obserbasyonal nga simulation niini, ingon man usa ka tin-aw nga timailhan kung kanus-a mahibal-an ang pagka-kwalipikado, pagsugod sa pag-follow-up, ug pagtudlo sa pagtambal.
Sa mga pagtuon nga naggamit sa target nga pagsulay nga mga simulation, diin ang usa ka estratehiya sa pagtambal dili matino sa baseline (sama sa mga pagtuon sa gidugayon sa pagtambal o paggamit sa kombinasyon nga mga terapiya), usa ka resolusyon sa non-death time bias kinahanglan ihulagway. Ang mga tigdukiduki kinahanglan nga magreport sa makahuluganon nga pag-analisa sa pagkasensitibo aron mahibal-an ang kalig-on sa mga resulta sa pagtuon sa panguna nga mga gigikanan sa pagpihig, lakip ang pag-ihap sa potensyal nga epekto sa dili makabalda nga mga confounder ug pagsuhid sa mga pagbag-o sa mga sangputanan kung ang panguna nga mga elemento sa disenyo gitakda. Ang paggamit sa negatibo nga mga resulta sa pagkontrol (mga resulta nga wala'y kalabutan sa pagkaladlad sa kabalaka) mahimo usab nga makatabang sa pag-ihap sa nahabilin nga bias.

Bisan tuod ang mga obserbasyonal nga mga pagtuon mahimong mag-analisar sa mga isyu nga mahimong dili posible sa pagpahigayon sa RCTS ug makapahimulos sa RWD, ang obserbasyonal nga mga pagtuon usab adunay daghang potensyal nga tinubdan sa pagpihig. Ang target trial simulation framework mosulay sa pagsulbad sa pipila niini nga mga biases, apan kinahanglang i-simulate ug ireport pag-ayo. Tungod kay ang mga confounder mahimong mosangpot sa pagpihig, ang pag-analisa sa pagkasensitibo kinahanglan nga ipahigayon aron masusi ang kalig-on sa mga resulta batok sa wala maobserbahan nga mga confounder, ug ang mga resulta kinahanglan nga hubaron aron makonsiderar ang mga pagbag-o sa mga resulta kung ang ubang mga pangagpas gihimo mahitungod sa mga confounder. Ang target trial simulation framework, kung hugot nga gipatuman, mahimong usa ka mapuslanon nga pamaagi alang sa sistematikong pagpahimutang sa mga disenyo sa pagtuon sa obserbasyon, apan kini dili usa ka panacea.