NộI Dung
Khi được sử dụng trong các 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 yêu cầu. Nói cách khác, các bác sĩ xem xét kết quả của bệnh nhân dựa trên cách họ được cho là được điều trị, thay vì những gì thực sự đã xảy ra. Ví dụ, nếu một người trong một nghiên cứu được ngẫu nhiên điều trị y tế nhưng cuối cùng vẫn phải phẫu thuật hoặc không điều trị gì thì kết quả của họ vẫn được coi là một phần của nhóm điều trị y tế. Tất nhiên, trong một thế giới lý tưởng, 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 các mô hình này được sử dụng
Ý định xử lý các mô hình được sử dụng vì một số lý do. Điểm lớn nhất là, từ quan điểm thực tế, chúng đơn giản có ý nghĩa. Các nhà khoa học muốn biết các loại 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 đúng chỉ định. Không phải tất cả mọi người đều kết thúc cuộc phẫu thuật mà họ được đề nghị. Bằng cách sử dụng một mô hình có ý định điều trị, các nhà khoa học có thể phân tích cách thức hoạt động của một phương pháp điều trị trong bối cảnh thực tế hơn một chút. Mục đích điều trị thừa nhận một cách rõ ràng thực tế rằng cách thuốc hoạt động trong phòng thí nghiệm có thể liên quan rất ít đến cách chúng hoạt động tại hiện trường. Trên thực tế, một trong những lý do mà các loại thuốc hứa hẹn thường gây thất vọng khi chúng được phát hành là 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 đều 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 trước phơi nhiễm với HIV ở nam giới đồng tính cho thấy phương pháp điều trị này có vẻ tương đối hiệu quả ... nhưng chỉ ở những người dùng thuốc thường xuyên. Kết quả tổng thể được thể hiện bởi ý định xử lý các mô hình ít đáng khích lệ hơn rất nhiều. Một số người nói rằng một loại thuốc không có tác dụng nếu bệnh nhân không dùng nó. Những người khác nói rằng bạn không thể đánh giá một loại thuốc nếu bệnh nhân không dùng nó theo đúng chỉ định. Cả hai bên đều có lý. Không có câu trả lời hoàn hảo. Phân tích nào hợp lý nhất để sử dụng 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 việc phân tích phương pháp điều trị theo cả cách đó và theo từng quy trình. (Đối với phân tích theo từng giao thức, họ so sánh những người thực sự nhận được điều trị theo chỉ định với những người không thực hiện, bất kể ngẫu nhiên.) Điều này thường được thực hiện khi ý định điều trị phân tích không có tác dụng hoặc không có tác dụng đáng kể, nhưng có một số tác dụng được nhìn thấy cho những người thực sự đã điều trị. Tuy nhiên, kiểu phân tích chọn lọc, hậu kỳ này bị các nhà thống kê không đồng ý. Nó có thể cung cấp kết quả sai lệch vì một số lý do. Một trong những lý do đó là những người được điều trị có thể khác với những người không được điều trị.
Khi một ý định điều trị nghiên cứu kém hứa hẹn hơn so với các nghiên cứu trước đó, được quan sát chặt chẽ hơn, các nhà khoa học thường hỏi tại sao. Đây có thể là một nỗ lực để cứu vãn những gì đã được coi là một phương pháp điều trị đầy hứa hẹn. Ví dụ, nếu hóa ra mọi người không dùng thuốc vì nó có vị không tốt, vấn đề đó có thể dễ dàng khắc phục. Tuy nhiên, đôi khi kết quả trong các thử nghiệm nhỏ hơn không thể được lặp lại 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 được thấy giữa các thử nghiệm hiệu quả ban đầu và ý định điều trị các nghiên cứu, chính là lý do mà ý định điều trị các mô hình là quan trọng. Loại nghiên cứu này nhằm thu hẹp khoảng cách hiểu biết giữa cách hoạt động của thuốc trong các nghiên cứu và cách chúng hoạt động trong thế giới thực. Khoảng cách đó có thể là một khoảng cách lớn.
- Chia sẻ
- Lật