સમાચાર

સારવારની સલામતી અને અસરકારકતાનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે રેન્ડમાઇઝ્ડ કંટ્રોલ્ડ ટ્રાયલ્સ (RCTS) એ સુવર્ણ માનક છે. જો કે, કેટલાક કિસ્સાઓમાં, RCT શક્ય નથી, તેથી કેટલાક વિદ્વાનોએ RCT ના સિદ્ધાંત અનુસાર નિરીક્ષણ અભ્યાસ ડિઝાઇન કરવાની પદ્ધતિ આગળ ધપાવી, એટલે કે, "લક્ષ્ય પ્રયોગ સિમ્યુલેશન" દ્વારા, નિરીક્ષણ અભ્યાસોને RCT માં સિમ્યુલેટ કરવામાં આવે છે જેથી તેની માન્યતા સુધારી શકાય.

રેન્ડમાઇઝ્ડ કંટ્રોલ્ડ ટ્રાયલ્સ (RCTS) એ તબીબી હસ્તક્ષેપોની સંબંધિત સલામતી અને અસરકારકતાનું મૂલ્યાંકન કરવા માટેના માપદંડ છે. જોકે રોગચાળાના અભ્યાસો અને તબીબી ડેટાબેઝ (ઇલેક્ટ્રોનિક તબીબી રેકોર્ડ [EHR] અને તબીબી દાવાઓના ડેટા સહિત) માંથી નિરીક્ષણ ડેટાના વિશ્લેષણમાં મોટા નમૂના કદ, ડેટાની સમયસર ઍક્સેસ અને "વાસ્તવિક દુનિયા" અસરોનું મૂલ્યાંકન કરવાની ક્ષમતાના ફાયદા છે, આ વિશ્લેષણ પૂર્વગ્રહ માટે સંવેદનશીલ છે જે તેઓ ઉત્પન્ન કરેલા પુરાવાની શક્તિને નબળી પાડે છે. લાંબા સમયથી, તારણોની માન્યતા સુધારવા માટે RCT ના સિદ્ધાંતો અનુસાર નિરીક્ષણ અભ્યાસ ડિઝાઇન કરવાનું સૂચન કરવામાં આવ્યું છે. ઘણા પદ્ધતિસરના અભિગમો છે જે નિરીક્ષણ ડેટામાંથી કારણભૂત નિષ્કર્ષ કાઢવાનો પ્રયાસ કરે છે, અને વધતી જતી સંખ્યામાં સંશોધકો "લક્ષ્ય અજમાયશ સિમ્યુલેશન" દ્વારા નિરીક્ષણ અભ્યાસોની ડિઝાઇનને કાલ્પનિક RCTS સાથે અનુકરણ કરી રહ્યા છે.

લક્ષ્ય અજમાયશ સિમ્યુલેશન ફ્રેમવર્ક માટે જરૂરી છે કે નિરીક્ષણ અભ્યાસોની ડિઝાઇન અને વિશ્લેષણ કાલ્પનિક RCTS સાથે સુસંગત હોય જે સમાન સંશોધન પ્રશ્નને સંબોધિત કરે છે. જ્યારે આ અભિગમ ડિઝાઇન, વિશ્લેષણ અને રિપોર્ટિંગ માટે એક માળખાગત અભિગમ પૂરો પાડે છે જેમાં નિરીક્ષણ અભ્યાસોની ગુણવત્તા સુધારવાની ક્ષમતા છે, આ રીતે હાથ ધરવામાં આવેલા અભ્યાસો હજુ પણ બહુવિધ સ્ત્રોતોમાંથી પૂર્વગ્રહ માટે સંવેદનશીલ છે, જેમાં અવલોકન ન કરાયેલ કોવેરિયેટ્સની મૂંઝવણભરી અસરોનો સમાવેશ થાય છે. આવા અભ્યાસો માટે વિગતવાર ડિઝાઇન તત્વો, મૂંઝવણભર્યા પરિબળોને સંબોધવા માટે વિશ્લેષણાત્મક પદ્ધતિઓ અને સંવેદનશીલતા વિશ્લેષણ અહેવાલોની જરૂર પડે છે.
ટાર્ગેટ-ટ્રાયલ સિમ્યુલેશન અભિગમનો ઉપયોગ કરતા અભ્યાસોમાં, સંશોધકોએ એક કાલ્પનિક RCTS સેટ કર્યું જે આદર્શ રીતે ચોક્કસ સંશોધન સમસ્યાને ઉકેલવા માટે કરવામાં આવશે, અને પછી તે "ટાર્ગેટ-ટેસ્ટ" RCTS સાથે સુસંગત હોય તેવા નિરીક્ષણ અભ્યાસ ડિઝાઇન તત્વો સેટ કર્યા. જરૂરી ડિઝાઇન તત્વોમાં બાકાત માપદંડ, સહભાગી પસંદગી, સારવાર વ્યૂહરચના, સારવાર સોંપણી, ફોલો-અપની શરૂઆત અને અંત, પરિણામ માપદંડ, અસરકારકતા મૂલ્યાંકન અને આંકડાકીય વિશ્લેષણ યોજના (SAP)નો સમાવેશ થાય છે. ઉદાહરણ તરીકે, ડિકરમેન અને અન્યોએ SARS-CoV-2 ચેપ, હોસ્પિટલમાં દાખલ થવા અને મૃત્યુને રોકવામાં BNT162b2 અને mRNA-1273 રસીઓની અસરકારકતાની તુલના કરવા માટે ટાર્ગેટ-ટ્રાયલ સિમ્યુલેશન ફ્રેમવર્કનો ઉપયોગ કર્યો અને યુએસ ડિપાર્ટમેન્ટ ઓફ વેટરન્સ અફેર્સ (VA) ના EHR ડેટાનો ઉપયોગ કર્યો.

લક્ષ્ય અજમાયશના સિમ્યુલેશનની ચાવી "સમય શૂન્ય" સેટ કરવાનો છે, જે સમયનો બિંદુ છે જ્યારે સહભાગીની પાત્રતાનું મૂલ્યાંકન કરવામાં આવે છે, સારવાર સોંપવામાં આવે છે અને ફોલો-અપ શરૂ કરવામાં આવે છે. VA કોવિડ-19 રસી અભ્યાસમાં, સમય શૂન્યને રસીના પ્રથમ ડોઝની તારીખ તરીકે વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવ્યો હતો. યોગ્યતા નક્કી કરવા, સારવાર સોંપવા અને સમય શૂન્ય સુધી ફોલો-અપ શરૂ કરવા માટે સમયને એકીકૃત કરવાથી પૂર્વગ્રહના મહત્વપૂર્ણ સ્ત્રોતો ઘટે છે, ખાસ કરીને ફોલો-અપ શરૂ કર્યા પછી સારવાર વ્યૂહરચના નક્કી કરવામાં અમર સમય પૂર્વગ્રહ, અને સારવાર સોંપ્યા પછી ફોલો-અપ શરૂ કરવામાં પસંદગી પૂર્વગ્રહ. VA ખાતે
કોવિડ-૧૯ રસી અભ્યાસમાં, જો સહભાગીઓને રસીનો બીજો ડોઝ ક્યારે મળ્યો તેના આધારે વિશ્લેષણ માટે સારવાર જૂથમાં સોંપવામાં આવ્યા હોય, અને રસીના પ્રથમ ડોઝ સમયે ફોલો-અપ શરૂ કરવામાં આવ્યું હોય, તો મૃત્યુ-મુક્ત સમયનો પૂર્વગ્રહ હતો; જો સારવાર જૂથ રસીના પ્રથમ ડોઝ સમયે સોંપવામાં આવે અને રસીના બીજા ડોઝ સમયે ફોલો-અપ શરૂ થાય, તો પસંદગીનો પૂર્વગ્રહ ઉદ્ભવે છે કારણ કે ફક્ત તે જ લોકોનો સમાવેશ કરવામાં આવશે જેમણે રસીના બે ડોઝ મેળવ્યા હતા.

લક્ષ્યાંક અજમાયશ સિમ્યુલેશન એવી પરિસ્થિતિઓને ટાળવામાં પણ મદદ કરે છે જ્યાં ઉપચારાત્મક અસરો સ્પષ્ટ રીતે વ્યાખ્યાયિત ન હોય, જે નિરીક્ષણ અભ્યાસમાં એક સામાન્ય મુશ્કેલી છે. VA કોવિડ-19 રસી અભ્યાસમાં, સંશોધકોએ બેઝલાઇન લાક્ષણિકતાઓના આધારે સહભાગીઓ સાથે મેળ ખાધો અને 24 અઠવાડિયામાં પરિણામ જોખમમાં તફાવતના આધારે સારવારની અસરકારકતાનું મૂલ્યાંકન કર્યું. આ અભિગમ સ્પષ્ટપણે અસરકારકતા અંદાજોને સંતુલિત બેઝલાઇન સુવિધાઓ ધરાવતી રસીકરણ કરાયેલ વસ્તી વચ્ચે કોવિડ-19 પરિણામોમાં તફાવત તરીકે વ્યાખ્યાયિત કરે છે, જે સમાન સમસ્યા માટે RCT અસરકારકતા અંદાજો સમાન છે. જેમ અભ્યાસ લેખકો નિર્દેશ કરે છે, બે સમાન રસીઓના પરિણામોની તુલના રસીકરણ કરાયેલ અને રસી ન અપાયેલા લોકોના પરિણામોની તુલના કરતાં મૂંઝવણભર્યા પરિબળોથી ઓછી પ્રભાવિત થઈ શકે છે.

જો તત્વો સફળતાપૂર્વક RCTS સાથે સંરેખિત થાય તો પણ, લક્ષ્ય-અજમાયશ સિમ્યુલેશન ફ્રેમવર્કનો ઉપયોગ કરીને અભ્યાસની માન્યતા ધારણાઓની પસંદગી, ડિઝાઇન અને વિશ્લેષણ પદ્ધતિઓ અને અંતર્ગત ડેટાની ગુણવત્તા પર આધારિત છે. જોકે RCT પરિણામોની માન્યતા ડિઝાઇન અને વિશ્લેષણની ગુણવત્તા પર પણ આધાર રાખે છે, નિરીક્ષણ અભ્યાસોના પરિણામો પણ મૂંઝવણભર્યા પરિબળો દ્વારા જોખમમાં મુકાય છે. બિન-રેન્ડમાઇઝ્ડ અભ્યાસો તરીકે, નિરીક્ષણ અભ્યાસો RCTS જેવા મૂંઝવણભર્યા પરિબળોથી મુક્ત નથી, અને સહભાગીઓ અને ચિકિત્સકો અંધ નથી, જે પરિણામ મૂલ્યાંકન અને અભ્યાસ પરિણામોને અસર કરી શકે છે. VA કોવિડ-19 રસી અભ્યાસમાં, સંશોધકોએ સહભાગીઓના બે જૂથોની મૂળભૂત લાક્ષણિકતાઓના વિતરણને સંતુલિત કરવા માટે જોડી અભિગમનો ઉપયોગ કર્યો, જેમાં ઉંમર, લિંગ, વંશીયતા અને તેઓ જ્યાં રહેતા હતા ત્યાં શહેરીકરણની ડિગ્રીનો સમાવેશ થાય છે. વ્યવસાય જેવી અન્ય લાક્ષણિકતાઓના વિતરણમાં તફાવત પણ કોવિડ-19 ચેપના જોખમ સાથે સંકળાયેલા હોઈ શકે છે અને તે અવશેષ મૂંઝવણભર્યા હશે.

ટાર્ગેટ-ટ્રાયલ સિમ્યુલેશન પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરતા ઘણા અભ્યાસો "વાસ્તવિક વિશ્વ ડેટા" (RWD) નો ઉપયોગ કરે છે, જેમ કે EHR ડેટા. RWD ના ફાયદાઓમાં પરંપરાગત સંભાળમાં સારવાર પેટર્નનું સમયસર, માપી શકાય તેવું અને પ્રતિબિંબિત થવાનો સમાવેશ થાય છે, પરંતુ ડેટા ગુણવત્તાના મુદ્દાઓ સામે તેનું વજન કરવું જોઈએ, જેમાં ગુમ થયેલ ડેટા, સહભાગી લાક્ષણિકતાઓ અને પરિણામોની અચોક્કસ અને અસંગત ઓળખ અને વ્યાખ્યા, સારવારનું અસંગત વહીવટ, ફોલો-અપ મૂલ્યાંકનની વિવિધ આવર્તન અને વિવિધ આરોગ્યસંભાળ પ્રણાલીઓ વચ્ચે સહભાગીઓના સ્થાનાંતરણને કારણે ઍક્સેસ ગુમાવવાનો સમાવેશ થાય છે. VA અભ્યાસમાં એક જ EHR માંથી ડેટાનો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો હતો, જેણે ડેટાની અસંગતતાઓ વિશેની અમારી ચિંતાઓને ઓછી કરી. જો કે, સહ-રોગ અને પરિણામો સહિત સૂચકોની અપૂર્ણ પુષ્ટિ અને દસ્તાવેજીકરણ, જોખમ રહે છે.
વિશ્લેષણાત્મક નમૂનાઓમાં સહભાગીઓની પસંદગી ઘણીવાર પૂર્વવર્તી ડેટા પર આધારિત હોય છે, જે ગુમ થયેલ બેઝલાઇન માહિતી ધરાવતા લોકોને બાકાત રાખીને પસંદગી પૂર્વગ્રહ તરફ દોરી શકે છે. જ્યારે આ સમસ્યાઓ અવલોકન અભ્યાસો માટે વિશિષ્ટ નથી, તે અવશેષ પૂર્વગ્રહના સ્ત્રોત છે જેને લક્ષ્ય ટ્રાયલ સિમ્યુલેશન સીધા સંબોધિત કરી શકતા નથી. વધુમાં, અવલોકન અભ્યાસો ઘણીવાર પૂર્વ-નોંધાયેલા નથી, જે ડિઝાઇન સંવેદનશીલતા અને પ્રકાશન પૂર્વગ્રહ જેવા મુદ્દાઓને વધારે છે. કારણ કે વિવિધ ડેટા સ્ત્રોતો, ડિઝાઇન અને વિશ્લેષણ પદ્ધતિઓ ખૂબ જ અલગ પરિણામો આપી શકે છે, અભ્યાસ ડિઝાઇન, વિશ્લેષણ પદ્ધતિ અને ડેટા સ્ત્રોત પસંદગીનો આધાર પૂર્વ-નિર્ધારિત હોવો જોઈએ.

ટાર્ગેટ ટ્રાયલ સિમ્યુલેશન ફ્રેમવર્કનો ઉપયોગ કરીને અભ્યાસ હાથ ધરવા અને રિપોર્ટ કરવા માટેની માર્ગદર્શિકા છે જે અભ્યાસની ગુણવત્તામાં સુધારો કરે છે અને ખાતરી કરે છે કે રિપોર્ટ વાચક માટે તેનું વિવેચનાત્મક મૂલ્યાંકન કરવા માટે પૂરતો વિગતવાર છે. પ્રથમ, ડેટા વિશ્લેષણ પહેલાં સંશોધન પ્રોટોકોલ અને SAP અગાઉથી તૈયાર કરવા જોઈએ. SAP માં ગૂંચવણોને કારણે થતા પૂર્વગ્રહને સંબોધવા માટે વિગતવાર આંકડાકીય પદ્ધતિઓનો સમાવેશ થવો જોઈએ, તેમજ ગૂંચવણો અને ગુમ થયેલ ડેટા જેવા પૂર્વગ્રહના મુખ્ય સ્ત્રોતો સામે પરિણામોની મજબૂતાઈનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે સંવેદનશીલતા વિશ્લેષણનો સમાવેશ થવો જોઈએ.

શીર્ષક, સારાંશ અને પદ્ધતિઓ વિભાગો સ્પષ્ટ કરે છે કે અભ્યાસ ડિઝાઇન RCTS સાથે મૂંઝવણ ટાળવા માટે એક નિરીક્ષણ અભ્યાસ છે, અને હાથ ધરવામાં આવેલા નિરીક્ષણ અભ્યાસો અને અનુકરણ કરવાનો પ્રયાસ કરવામાં આવી રહેલા કાલ્પનિક પરીક્ષણો વચ્ચે તફાવત હોવો જોઈએ. સંશોધકે ડેટા સ્ત્રોત, ડેટા તત્વોની વિશ્વસનીયતા અને માન્યતા જેવા ગુણવત્તા માપદંડોનો ઉલ્લેખ કરવો જોઈએ, અને જો શક્ય હોય તો, ડેટા સ્ત્રોતનો ઉપયોગ કરીને અન્ય પ્રકાશિત અભ્યાસોની યાદી આપવી જોઈએ. તપાસકર્તાએ લક્ષ્ય અજમાયશ અને તેના નિરીક્ષણ સિમ્યુલેશનના ડિઝાઇન તત્વોની રૂપરેખા આપતું કોષ્ટક પણ પ્રદાન કરવું જોઈએ, તેમજ યોગ્યતા ક્યારે નક્કી કરવી, ફોલો-અપ શરૂ કરવું અને સારવાર સોંપવી તેનો સ્પષ્ટ સંકેત આપવો જોઈએ.
લક્ષ્ય અજમાયશ સિમ્યુલેશનનો ઉપયોગ કરતા અભ્યાસોમાં, જ્યાં સારવારની વ્યૂહરચના બેઝલાઇન પર નક્કી કરી શકાતી નથી (જેમ કે સારવારના સમયગાળા પરના અભ્યાસો અથવા સંયોજન ઉપચારનો ઉપયોગ), બિન-મૃત્યુ સમય પૂર્વગ્રહના નિરાકરણનું વર્ણન કરવું જોઈએ. સંશોધકોએ પૂર્વગ્રહના મુખ્ય સ્ત્રોતોને અભ્યાસ પરિણામોની મજબૂતાઈનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે અર્થપૂર્ણ સંવેદનશીલતા વિશ્લેષણની જાણ કરવી જોઈએ, જેમાં સ્વાભાવિક ગૂંચવણોના સંભવિત પ્રભાવનું પ્રમાણ નક્કી કરવું અને જ્યારે મુખ્ય ડિઝાઇન તત્વો અન્યથા સેટ કરવામાં આવે ત્યારે પરિણામોમાં ફેરફારોનું અન્વેષણ કરવું શામેલ છે. નકારાત્મક નિયંત્રણ પરિણામોનો ઉપયોગ (ચિંતાના સંપર્ક સાથે મજબૂત રીતે અસંબંધિત પરિણામો) પણ શેષ પૂર્વગ્રહનું પ્રમાણ નક્કી કરવામાં મદદ કરી શકે છે.

જોકે નિરીક્ષણ અભ્યાસો એવા મુદ્દાઓનું વિશ્લેષણ કરી શકે છે જે RCTS હાથ ધરવા શક્ય ન હોય અને RWD નો લાભ લઈ શકે, નિરીક્ષણ અભ્યાસોમાં પૂર્વગ્રહના ઘણા સંભવિત સ્ત્રોતો પણ હોય છે. લક્ષ્ય અજમાયશ સિમ્યુલેશન માળખું આમાંના કેટલાક પૂર્વગ્રહોને સંબોધવાનો પ્રયાસ કરે છે, પરંતુ તેનું અનુકરણ અને કાળજીપૂર્વક અહેવાલ આપવો જોઈએ. કારણ કે ગૂંચવણો પૂર્વગ્રહ તરફ દોરી શકે છે, સંવેદનશીલતા વિશ્લેષણ અવલોકન ન કરાયેલ ગૂંચવણો સામે પરિણામોની મજબૂતાઈનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે કરવામાં આવવું જોઈએ, અને જ્યારે ગૂંચવણો વિશે અન્ય ધારણાઓ કરવામાં આવે ત્યારે પરિણામોમાં થતા ફેરફારોને ધ્યાનમાં લેવા માટે પરિણામોનું અર્થઘટન કરવું જોઈએ. લક્ષ્ય અજમાયશ સિમ્યુલેશન માળખું, જો સખત રીતે અમલમાં મૂકવામાં આવે, તો તે નિરીક્ષણ અભ્યાસ ડિઝાઇનને વ્યવસ્થિત રીતે સેટ કરવા માટે એક ઉપયોગી પદ્ધતિ બની શકે છે, પરંતુ તે રામબાણ નથી.