चिकित्सा अनुसंधान में मॉडल का इलाज करने के इरादे को समझना

जब शोधकर्ता "इलाज करने का इरादा" के बारे में बात करते हैं

जब चिकित्सा अनुसंधान अध्ययनों में प्रयोग किया जाता है, तो उपचार के लिए वाक्यांश का उद्देश्य एक प्रकार के अध्ययन डिजाइन को संदर्भित करता है। इस प्रकार के अध्ययन में, वैज्ञानिकों ने अपने अध्ययन के परिणामों का विश्लेषण किया कि रोगियों को क्या करने के लिए कहा गया था। दूसरे शब्दों में, डॉक्टर वास्तव में क्या हुआ, इसके बजाए रोगी के नतीजे देखते हैं कि उनका इलाज कैसे किया जाना चाहिए।

उदाहरण के लिए, यदि किसी अध्ययन में एक व्यक्ति को चिकित्सा उपचार के लिए यादृच्छिक बनाया जाता है लेकिन सर्जरी होने से समाप्त होता है - या बिल्कुल कोई इलाज नहीं होता है- उनके परिणामों को अभी भी चिकित्सा उपचार समूह के हिस्से के रूप में माना जाता है। एक आदर्श दुनिया में, ज़ाहिर है, इलाज और वास्तविक उपचार का इरादा वही होगा। वास्तविक दुनिया में, अध्ययन की जा रही प्रकृति के आधार पर, यह बहुत भिन्न होता है।

इन मॉडलों का उपयोग क्यों किया जाता है

मॉडलों का इलाज करने का इरादा कई कारणों से उपयोग किया जाता है। सबसे बड़ा यह है कि, एक व्यावहारिक दृष्टिकोण से, वे बस समझ में आता है। वैज्ञानिक जानना चाहते हैं कि वास्तविक दुनिया में दवाएं या उपचार कैसे काम करेंगे। असली दुनिया में, हर कोई दवाओं को निर्धारित नहीं करता है । हर कोई शल्य चिकित्सा प्राप्त करने के लिए समाप्त नहीं होता है, उनकी सिफारिश की जाती है। मॉडल के इलाज के इरादे का उपयोग करके, वैज्ञानिक विश्लेषण कर सकते हैं कि उपचार थोड़ा और यथार्थवादी संदर्भ में कैसे काम करता है। इलाज के इरादे से इस तथ्य को स्पष्ट रूप से स्वीकार किया जाता है कि प्रयोगशाला में दवाएं कैसे काम करती हैं, इस क्षेत्र में काम करने के तरीके के साथ बहुत कम हो सकता है।

असल में, दवाओं का वादा करने के कारणों में से एक कारण अक्सर रिलीज़ होने पर इतनी निराशाजनक होता है कि लोग उन्हें अध्ययन में नहीं करते हैं। (वास्तविक दुनिया के मरीजों और शोध रोगियों के बीच अक्सर अन्य अंतर भी होते हैं।)

कमियां

परीक्षणों का इलाज करने के इरादे से सभी लोग नहीं।

एक कारण यह है कि वे दवा की संभावित प्रभावशीलता को कम से कम समझ सकते हैं। उदाहरण के लिए, समलैंगिक पुरुषों में एचआईवी के लिए प्री-एक्सपोजर प्रोफेलेक्सिस के शुरुआती परीक्षणों से पता चला कि उपचार अपेक्षाकृत प्रभावी लग रहा था ... लेकिन केवल उन व्यक्तियों में जिन्होंने नियमित रूप से इसे लिया था। मॉडलों के इलाज के इरादे से दिखाए गए कुल परिणाम बहुत कम उत्साहजनक थे। कुछ लोग कहते हैं कि यदि कोई रोगी इसे नहीं लेगा तो एक दवा काम नहीं करती है। अन्य कहते हैं कि यदि रोगी इसे निर्धारित नहीं कर रहे हैं तो आप दवा का न्याय नहीं कर सकते हैं। दोनों पक्षों के पास एक बिंदु है। कोई सही जवाब नहीं है। कौन सा विश्लेषण उपयोग करने का सबसे अधिक अर्थ है, इस सवाल पर कुछ हद तक निर्भर है।

कभी-कभी वैज्ञानिक जो इरादे से इलाज के लिए अध्ययन तैयार करते हैं, वे इस तरह और प्रति-प्रोटोकॉल दोनों के उपचार का विश्लेषण करेंगे। (एक प्रति-प्रोटोकॉल विश्लेषण के लिए, वे उन लोगों की तुलना करते हैं जो वास्तव में उन उपचारों को प्राप्त करते हैं जो यादृच्छिकता के बावजूद उन लोगों को निर्दिष्ट नहीं करते हैं।) आमतौर पर ऐसा किया जाता है जब विश्लेषण का इलाज करने का इरादा कोई प्रभाव या कोई महत्वपूर्ण प्रभाव नहीं दिखाता है, लेकिन कुछ प्रभाव वास्तव में इलाज करने वाले लोगों के लिए देखा जाता है। हालांकि, इस तरह के चुनिंदा, पोस्ट-हाॉक विश्लेषण सांख्यिकीविदों द्वारा फेंक दिया गया है। यह कई कारणों से भ्रामक परिणाम प्रदान कर सकता है।

ऐसा एक कारण यह है कि जिन लोगों ने उपचार किया है वे उन लोगों से अलग हो सकते हैं जो नहीं थे।

जब अध्ययन का इलाज करने का इरादा पहले की तुलना में कम आशाजनक होता है, तो अधिक बारीकी से अध्ययन किए जाने वाले अध्ययन, वैज्ञानिक अक्सर पूछेंगे क्यों। यह एक वादा करने का प्रयास हो सकता है जिसे एक आशाजनक उपचार माना जाता था। यदि यह पता चला है, उदाहरण के लिए, लोग दवा नहीं ले रहे थे क्योंकि यह बुरा स्वाद लेता है, तो समस्या आसानी से ठीक हो सकती है। हालांकि, कभी-कभी छोटे परीक्षणों के परिणामस्वरूप बड़े अध्ययन में डुप्लिकेट नहीं किया जा सकता है, और डॉक्टर कभी भी कारण के बारे में पूरी तरह से सुनिश्चित नहीं होते हैं।

सच्चाई यह है कि शुरुआती प्रभावकारिता परीक्षणों और अध्ययनों के इलाज के इरादे के बीच अंतर, मॉडल के इलाज के लिए बहुत ही महत्वपूर्ण इरादे हैं।

इस प्रकार का अध्ययन अनुसंधान अध्ययनों में कैसे काम करता है और असली दुनिया में कैसे काम करता है, इस बीच समझने के अंतर को बंद करना चाहता है। वह अंतर एक बड़ा हो सकता है।

> स्रोत:

> कीन चालू ऑफ-ट्रीटमेंट या लापता डेटा की उपस्थिति में इरादा से इलाज का विश्लेषण। फार्मा स्टेट 2011 मई-जून; 10 (3): 1 9 1-5। दोई: 10.1002 / पीएसटी 421।

> मत्सुयामा वाई। गैर-यादृच्छिक उपचार की उपस्थिति में इरादे से इलाज, प्रति-प्रोटोकॉल, और जी-अनुमान के परिणामों की तुलना समय-दर-घटना गैर-न्यूनता परीक्षण में बदल जाती है। स्टेट मेड 2010 10 सितंबर; 2 9 (20): 2107-16। doi: 10.1002 / sim.3987

> मेन्श बीएस, ब्राउन ईआर, लियू के, मारराज़ो जे, चिरेन्जे जेएम, गोमेज़ के, पाइपर जे, पैटरसन के, वैन डेर स्ट्रैटन ए। आवाज परीक्षण में अनुपालन की रिपोर्टिंग: समाप्ति पर उत्पाद नॉन्यूज वृद्धि का प्रकटीकरण हुआ? एड्स भाव। 2016 नवंबर; 20 (11): 2654-2661।

> राजनीति डीएफ, गिलेस्पी बीएम। यादृच्छिक नियंत्रित परीक्षणों में इरादा-से-इलाज: कुल परीक्षण रणनीति के लिए सिफारिशें। रेस नर्स स्वास्थ्य। 2010 अगस्त; 33 (4): 355-68। doi: 10.1002 / nur.20386।