Fattori che il ricercatore intende imporre o osservare in base allo scopo della ricerca, che possono agire sull'oggetto della ricerca e causare effetti diretti o indiretti

Imposizione soggettiva o esistenza oggettiva

Idealmente, in uno studio dovrebbe essere coinvolto un solo fattore di trattamento e gli altri fattori influenti dovrebbero essere controllati come fattori confondenti.

I fattori di elaborazione dovrebbero essere standardizzati, ovvero i fattori di elaborazione dovrebbero essere coerenti durante l'intero processo di uno studio e non possono essere modificati a piacimento.

Unità di base per ricevere l'elaborazione

Ad eccezione degli studi clinici sui farmaci di fase I, che utilizzano persone sane come soggetti di ricerca, altri studi clinici sui farmaci e studi clinici sui dispositivi medici utilizzano i pazienti come soggetti di ricerca.

Il piano sperimentale deve definire chiaramente le condizioni per l'inclusione dei soggetti di ricerca e includere chiari criteri di inclusione ed esclusione per garantire l'omogeneità dei soggetti di ricerca.

Tutti gli oggetti di ricerca che soddisfano i criteri di inclusione costituiscono la popolazione dello studio e quelli selezionati per lo studio sono campioni. È necessario garantire che i campioni siano rappresentativi.

Negli studi clinici che utilizzano persone o pazienti sani come soggetti di ricerca, è inoltre necessario garantire che i soggetti di ricerca abbiano una buona compliance.

Le reazioni oggettive e i risultati dei fattori di elaborazione che agiscono sull'oggetto della ricerca sono generalmente espressi attraverso una sorta di indice di osservazione.

Gli indicatori di osservazione selezionati dovrebbero essere in grado di riflettere in modo obiettivo, efficace e accurato gli effetti dei fattori di trattamento. Indicatori inadeguati renderanno i risultati privi di scientificità e affidabilità.

È meglio scegliere indicatori oggettivi come principali indicatori di efficacia negli studi sperimentali per ridurre gli effetti negativi delle impressioni soggettive sia dei medici che dei pazienti.

Gli indicatori soggettivi possono essere quantificati o classificati

Scala/punteggio analogo visivo (VAS): tracciare una linea orizzontale di 10 cm sul foglio. Il lato sinistro della linea orizzontale è 0, che indica assenza di dolore, l'estremità destra è 10, che indica il dolore più grave, e la parte centrale è variabile gradi di dolore

Sensibilità: quando esiste il fattore di trattamento, l'indice di osservazione può riflettere il suo effetto sperimentale

Specificità: l'indicatore di osservazione non mostra il suo effetto sperimentale quando il fattore di trattamento non esiste

Scopo: come livello di riferimento per compensare l'effetto del fattore di trattamento del gruppo sperimentale

Il gruppo di controllo stabilito nello studio deve essere equilibrato e coerente con il gruppo sperimentale. Oltre ai diversi fattori di trattamento, la composizione della distribuzione di altri importanti fattori non terapeutici nel gruppo di controllo deve essere il più coerente possibile con il gruppo sperimentale. la distribuzione del gruppo di controllo e del gruppo sperimentale deve essere coerente. La suscettibilità e la possibilità di insorgenza della malattia in studio devono essere uguali tra i soggetti di ricerca. Anche i metodi di rilevamento, osservazione, standard diagnostici e metodi di randomizzazione essere coerente.

Tipo di controllo

Garantire la rappresentatività del campione e garantire che la distribuzione di un gran numero di fattori non controllabili non legati al trattamento tra ciascun gruppo di trattamento sia quanto più equilibrata e comparabile possibile.

Campionamento casuale: significa che ogni soggetto della popolazione ha la stessa probabilità di essere selezionato, in modo che il campione possa essere rappresentativo della popolazione

Assegnazione casuale: la caratteristica fondamentale della ricerca sperimentale, diversa dalla ricerca osservativa, è che ciascun soggetto di ricerca ha la stessa opportunità di entrare in ciascun gruppo, il che è un mezzo importante per garantire equilibrio e coerenza tra i gruppi di soggetti sperimentali. Non solo può garantire che i soggetti della ricerca in ciascun gruppo di trattamento siano equilibrati e comparabili in termini di vari fattori non terapeutici come le caratteristiche demografiche e la gravità della malattia, ma anche evitare che i fattori soggettivi del ricercatore interferiscano con il raggruppamento dello studio.

Condurre più esperimenti nelle stesse condizioni sperimentali per migliorare l'affidabilità e l'accuratezza dell'esperimento

Riproducibilità: i risultati sperimentali affidabili dovrebbero essere riproducibili nelle stesse condizioni. I risultati sperimentali irripetibili non sono scientifici.

Dimensione del campione: non è possibile ottenere conclusioni sperimentali affidabili solo dai risultati di pochi esempi. I risultati accidentali ottenuti in singoli casi non possono essere considerati regole inevitabili. Deve esserci un numero sufficiente di unità di osservazione per rendere stabili i risultati.

Al fine di evitare l'interferenza di fattori soggettivi e psicologici di ricercatori, soggetti, valutatori dell'efficacia, valutatori dei risultati diagnostici, analisti statistici, ecc. sui risultati della ricerca e per controllare i bias generati durante il processo di sperimentazione clinica e l'interpretazione dei risultati.

Doppia cecità: né il ricercatore né i soggetti conoscono la situazione del raggruppamento dello studio, il che può veramente evitare l'influenza psicologica soggettiva sia del ricercatore che dei soggetti.

Cecità singola: solo il ricercatore conosce i raggruppamenti degli studi

Valutazione in terzo cieco (terza valutazione cieca): sia i ricercatori che i soggetti conoscono la situazione del raggruppamento dello studio, limitando principalmente i valutatori dell'efficacia o i valutatori dei risultati diagnostici (lettura del personale di impatto medico, comitato endpoint, ecc.)

Sperimentazione aperta (test di non cecità): studi clinici che non utilizzano metodi in cieco, come chirurgia e chemioterapia, ecc., in cui non è possibile utilizzare metodi in cieco.

Analisi cieca: dopo la prova viene rivelato solo il codice del gruppo di ciascun soggetto. Gli analisti statistici sanno solo se il soggetto è del gruppo A o del gruppo B, ma non sanno chi è nel gruppo A e nel gruppo B. Gruppo sperimentale, qual è il codice. gruppo di controllo, al fine di controllare l’ingerenza soggettiva degli analisti

Mezzi di implementazione: tecnologia placebo, tecnologia capsula, tecnologia doppia simulazione

Definizione: indipendentemente dalle differenze individuali, in un esperimento viene organizzato un solo fattore di trattamento, quindi è anche chiamato disegno a fattore singolo o disegno di gruppo. I soggetti di ricerca omogenei vengono assegnati in modo casuale a più gruppi di trattamento per la ricerca sperimentale o studi osservazionali comparativi utilizzando campioni casuali provenienti da diverse popolazioni

Un disegno completamente randomizzato prevede un solo fattore di trattamento, che può avere due o più livelli, e le dimensioni del campione di ciascun gruppo di trattamento possono essere uguali o disuguali. Il disegno è più efficiente quando le dimensioni del campione di ciascun gruppo sono uguali.

Vantaggi: il metodo è semplice, l'applicazione è flessibile, l'operabilità è elevata e il numero di gruppi di elaborazione e la dimensione del campione di ciascun gruppo non sono limitati. Se il soggetto cade, non influenzerà gli altri soggetti e la perdita dei risultati sperimentali sarà inferiore rispetto ad altri metodi di progettazione.

Svantaggi: è possibile progettare e analizzare un solo fattore di trattamento e la distribuzione dei vari fattori non di trattamento tra i gruppi può essere bilanciata solo facendo affidamento semplicemente sul raggruppamento casuale dei soggetti di ricerca. Pertanto, l'accuratezza dell'esperimento è bassa e talvolta l’equilibrio tra i gruppi sarà compromesso

Definizione: i soggetti vengono prima divisi in blocchi in base alle condizioni di corrispondenza, quindi i soggetti di ciascun blocco vengono assegnati in modo casuale a ciascun gruppo di trattamento.

Utilizzare i principali fattori non sperimentali come condizioni di abbinamento invece dei fattori sperimentali come condizioni di abbinamento

Ogni blocco può avere due o più soggetti. Quando in ciascun blocco sono presenti solo due soggetti si parla anche di disegno abbinato.

Vantaggi: i soggetti sono divisi in blocchi in base alle condizioni di accoppiamento, riducendo così l'influenza di molti fattori non terapeutici sull'esperimento, aumentando l'equilibrio tra i gruppi e riducendo l'errore sperimentale e aumentando le informazioni sui blocchi, riducendo la ricerca; tempo Le differenze individuali tra i soggetti possono ridurre la dimensione del campione e migliorare l’efficienza statistica

Svantaggi: Limitato da condizioni di corrispondenza o compatibilità, a volte è difficile abbinare i soggetti in blocchi, perdendo così alcune informazioni del soggetto. Inoltre, quando un soggetto esce da un blocco, la perdita di informazioni è relativamente grande.

Il disegno sperimentale a tre fattori organizza un fattore in base alle righe, alle colonne e alle lettere del quadrato latino. Generalmente, diversi livelli dei fattori di trattamento sono rappresentati da lettere diverse. I fattori di riga e i fattori di colonna vengono solitamente utilizzati per considerare il controllo dei blocchi in due direzioni , quindi il design del quadrato latino è un design a compartimenti bidirezionali

Il quadrato latino è una matrice quadrata k*k organizzata da k lettere latine. Ogni lettera in ogni riga o colonna appare solo una volta. Tale matrice quadrata è chiamata tabella quadrata latina di ordine k.

Vantaggi: tre fattori possono essere analizzati contemporaneamente, due importanti fattori non sperimentali vengono controllati, l'errore sperimentale viene ulteriormente ridotto, la dimensione del campione viene salvata e l'efficienza sperimentale è maggiore

Svantaggi: il livello di ciascun fattore deve essere uguale e non deve esserci alcuna interazione tra i tre fattori. Quando si verificano dati mancanti, la perdita di informazioni sperimentali sarà maggiore.

È stato considerato un fattore di trattamento ed è stato considerato l'impatto di due fattori non di trattamento (stadio sperimentale e soggetti) che non hanno avuto alcuna interazione con il fattore di trattamento sui risultati sperimentali.

Passaggi: supponiamo che il fattore di trattamento abbia due livelli A e B. Innanzitutto, i soggetti vengono divisi casualmente in due gruppi. I soggetti del primo gruppo ricevono il trattamento A nella fase I e i soggetti della fase II ricevono il trattamento B. I soggetti nel secondo gruppo il Soggetto riceve il trattamento B nella fase I e il trattamento A nella fase II

Periodo di washout: Il test prevede che tra le due fasi sia previsto un certo intervallo (periodo di washout) al fine di eliminare gli effetti residui del trattamento precedente e garantire che le condizioni iniziali delle due fasi siano coerenti. Generalmente richiede almeno un'emivita del farmaco superiore a 7

È adatto per malattie con condizioni relativamente stabili e decorsi che possono essere graduali. Non è adatto per malattie con tendenza all'autoguarigione o con un decorso breve.

Vantaggi: riduce l'impatto delle differenze individuali sui fattori di trattamento, riduce la dimensione del campione, può controllare l'impatto dei fattori temporali (fase di prova) sui metodi di trattamento, ogni soggetto riceve due misure di intervento ed è più in linea con i requisiti etici

Svantaggi: è adatto solo per malattie con condizioni relativamente stabili e decorsi che possono essere graduali. Poiché il trattamento deve essere interrotto durante il periodo di washout, i casi possono facilmente abbandonare o abbandonare. Una volta abbandonati, si verificherà una grande perdita dati.

Un disegno sperimentale multifattoriale che raggruppa completamente più fattori sperimentali a diversi livelli può non solo confrontare i livelli di ciascun fattore, ma anche analizzare l'interazione tra i fattori. Se c'è interazione tra fattori, significa che ciascun fattore non è indipendente, e i cambiamenti nel livello di un fattore influenzeranno gli effetti sperimentali di altri fattori, se non c'è interazione tra fattori, significa che ciascun fattore è indipendente, e il livello di un certo fattore cambia, non influenzerà gli effetti sperimentali di altri fattori

La differenza tra disegno fattoriale e disegno completamente casuale: il gruppo di trattamento del disegno fattoriale è una combinazione completa di diversi livelli di due o più fattori di trattamento, ovvero il numero di gruppi di trattamento è uguale al prodotto del numero di livelli di fattori da studiare

Il disegno fattoriale 2*2 significa che ci sono due fattori, ciascun fattore ha due livelli e ci sono 4 combinazioni. Il disegno sperimentale fattoriale a due fattori può essere utilizzato per studiare se ci sono differenze tra i diversi livelli all'interno dei due fattori, in particolare nella ricerca Esiste qualche interazione tra i due fattori?

Vantaggi: Alta efficienza. Non solo può analizzare se ci sono differenze tra i diversi livelli all'interno di ciascun fattore, ma ha anche la funzione di analizzare l'interazione di varie combinazioni.

Svantaggi: all'aumentare del numero di fattori e livelli, aumenta notevolmente il numero di soggetti e il carico di lavoro di analisi richiesto e anche l'interpretazione dei risultati dell'analisi delle interazioni di ordine superiore diventa più complicata.