Hiểu ý định điều trị các mô hình trong nghiên cứu

Khi các nhà nghiên cứu nói về "Ý định điều trị"

Khi được sử dụng trong nghiên cứu y học, cụm từ ý định điều trị đề cập đến một loại thiết kế nghiên cứu. Trong loại nghiên cứu này, các nhà khoa học phân tích kết quả nghiên cứu của họ dựa trên những gì bệnh nhân được bảo phải làm. Nói cách khác, các bác sĩ nhìn vào kết quả của bệnh nhân dựa trên cách họ được cho là được điều trị, hơn là những gì thực sự đã xảy ra. Ví dụ, nếu một người trong một nghiên cứu được chọn ngẫu nhiên để điều trị y tế nhưng cuối cùng lại được phẫu thuật hoặc không điều trị gì cả thì kết quả của họ vẫn được coi là một phần của nhóm điều trị y tế. Trong một thế giới lý tưởng, tất nhiên, ý định điều trị và điều trị thực tế sẽ giống nhau. Trong thế giới thực, nó thay đổi rất nhiều, tùy thuộc vào bản chất của những gì đang được nghiên cứu.

Tại sao những mô hình này được sử dụng

Ý định điều trị mô hình được sử dụng vì một số lý do. Cái lớn nhất là, từ quan điểm thực tế, họ chỉ đơn giản là có ý nghĩa. Các nhà khoa học muốn biết thuốc hoặc phương pháp điều trị sẽ hoạt động như thế nào trong thế giới thực. Trong thế giới thực, không phải ai cũng dùng thuốc theo quy định. Không phải tất cả mọi người kết thúc việc phẫu thuật họ được đề nghị. Bằng cách sử dụng một ý định để điều trị mô hình, các nhà khoa học có thể phân tích cách điều trị hoạt động trong bối cảnh thực tế hơn một chút.Ý định điều trị rõ ràng thừa nhận thực tế rằng làm thế nào các loại thuốc hoạt động trong phòng thí nghiệm có thể có rất ít liên quan đến cách chúng hoạt động trong lĩnh vực này. Trên thực tế, một trong những lý do khiến các loại thuốc đầy triển vọng thường gây thất vọng khi chúng được phát hành là do mọi người không sử dụng chúng theo cách họ làm trong các nghiên cứu. (Cũng thường có những khác biệt khác giữa bệnh nhân trong thế giới thực và bệnh nhân nghiên cứu.)

Hạn chế

Không phải tất cả mọi người thích ý định điều trị thử nghiệm. Một lý do là họ có thể đánh giá thấp hiệu quả tiềm năng của thuốc. Ví dụ, các thử nghiệm ban đầu về điều trị dự phòng phơi nhiễm HIV ở người đồng tính nam cho thấy việc điều trị có vẻ tương đối hiệu quả … nhưng chỉ ở những người dùng thuốc thường xuyên. Các kết quả tổng thể thể hiện qua ý định điều trị các mô hình ít đáng khích lệ hơn nhiều. Một số người nói rằng thuốc không có tác dụng nếu bệnh nhân không dùng. Những người khác nói rằng bạn không thể đánh giá một loại thuốc nếu bệnh nhân không dùng thuốc theo quy định. Cả hai bên đều có một điểm. Không có câu trả lời hoàn hảo. Phân tích nào có ý nghĩa nhất để sử dụng là phần nào phụ thuộc vào câu hỏi.

Đôi khi các nhà khoa học ban đầu thiết kế một nghiên cứu để phân tích ý định điều trị sẽ kết thúc phân tích phương pháp điều trị theo cách đó và trên mỗi giao thức. (Đối với phân tích trên mỗi giao thức, họ so sánh những người thực sự được điều trị theo chỉ định với những người không, bất kể ngẫu nhiên.) Điều này thường được thực hiện khi ý định điều trị phân tích cho thấy không có hiệu quả hoặc không có hiệu quả rõ rệt, nhưng một số hiệu quả được nhìn thấy cho những người thực sự điều trị. Tuy nhiên, loại phân tích chọn lọc, hậu hoc này được các nhà thống kê cau mày. Nó có thể cung cấp kết quả sai lệch vì một số lý do. Một lý do như vậy là những người được điều trị có thể khác với những người không điều trị.

Khi một ý định điều trị nghiên cứu ít hứa hẹn hơn trước đó, các nghiên cứu được quan sát kỹ hơn, các nhà khoa học sẽ thường hỏi tại sao. Đây có thể là một nỗ lực để cứu vãn những gì đã được coi là một điều trị đầy hứa hẹn. Ví dụ, nếu mọi người không uống thuốc vì nó có vị rất tệ, vấn đề đó có thể dễ dàng khắc phục. Tuy nhiên, đôi khi kết quả trong các thử nghiệm nhỏ hơn chỉ đơn giản là không thể sao chép trong một nghiên cứu lớn hơn và các bác sĩ không bao giờ hoàn toàn chắc chắn về lý do.

Sự thật là, sự khác biệt nhìn thấy giữa các thử nghiệm hiệu quả sớm và ý định điều trị nghiên cứu, là lý do rất có lý do để điều trị các mô hình là quan trọng. Loại nghiên cứu này tìm cách thu hẹp khoảng cách hiểu giữa cách thức hoạt động của thuốc trong nghiên cứu và cách chúng hoạt động trong thế giới thực. Khoảng cách đó có thể là một lớn.