ಸುದ್ದಿ

ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ನಿಯಂತ್ರಿತ ಪ್ರಯೋಗಗಳು (RCTS) ಚಿನ್ನದ ಮಾನದಂಡವಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, RCT ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಲ್ಲ, ಆದ್ದರಿಂದ ಕೆಲವು ವಿದ್ವಾಂಸರು RCT ತತ್ವದ ಪ್ರಕಾರ ವೀಕ್ಷಣಾ ಅಧ್ಯಯನಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಮುಂದಿಡುತ್ತಾರೆ, ಅಂದರೆ, "ಗುರಿ ಪ್ರಯೋಗ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್" ಮೂಲಕ, ವೀಕ್ಷಣಾ ಅಧ್ಯಯನಗಳನ್ನು ಅದರ ಸಿಂಧುತ್ವವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು RCT ಆಗಿ ಅನುಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ನಿಯಂತ್ರಿತ ಪ್ರಯೋಗಗಳು (RCTS) ವೈದ್ಯಕೀಯ ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆಗಳ ಸಾಪೇಕ್ಷ ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವ ಮಾನದಂಡಗಳಾಗಿವೆ. ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕ ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಮತ್ತು ವೈದ್ಯಕೀಯ ದತ್ತಸಂಚಯಗಳಿಂದ (ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ವೈದ್ಯಕೀಯ ದಾಖಲೆ [EHR] ಮತ್ತು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಹಕ್ಕುಗಳ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ) ವೀಕ್ಷಣಾ ದತ್ತಾಂಶದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳು ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರಗಳು, ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ಸಕಾಲಿಕ ಪ್ರವೇಶ ಮತ್ತು "ನೈಜ ಪ್ರಪಂಚದ" ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಅನುಕೂಲಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೂ, ಈ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳು ಅವು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಪುರಾವೆಗಳ ಬಲವನ್ನು ದುರ್ಬಲಗೊಳಿಸುವ ಪಕ್ಷಪಾತಕ್ಕೆ ಗುರಿಯಾಗುತ್ತವೆ. ದೀರ್ಘಕಾಲದವರೆಗೆ, ಸಂಶೋಧನೆಗಳ ಸಿಂಧುತ್ವವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು RCT ಯ ತತ್ವಗಳ ಪ್ರಕಾರ ವೀಕ್ಷಣಾ ಅಧ್ಯಯನಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲು ಸೂಚಿಸಲಾಗಿದೆ. ವೀಕ್ಷಣಾ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಸಾಂದರ್ಭಿಕ ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ಸೆಳೆಯಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವ ಹಲವಾರು ಕ್ರಮಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಧಾನಗಳಿವೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಸಂಶೋಧಕರು ವೀಕ್ಷಣಾ ಅಧ್ಯಯನಗಳ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು "ಗುರಿ ಪ್ರಯೋಗ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್" ಮೂಲಕ ಕಾಲ್ಪನಿಕ RCTS ಗೆ ಅನುಕರಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ.

ಗುರಿ ಪ್ರಯೋಗ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಚೌಕಟ್ಟು, ವೀಕ್ಷಣಾ ಅಧ್ಯಯನಗಳ ವಿನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಅದೇ ಸಂಶೋಧನಾ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಕಾಲ್ಪನಿಕ RCTS ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸ್ಥಿರವಾಗಿರಬೇಕು ಎಂದು ಬಯಸುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ವೀಕ್ಷಣಾ ಅಧ್ಯಯನಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ವಿನ್ಯಾಸ, ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ವರದಿ ಮಾಡುವಿಕೆಗೆ ರಚನಾತ್ಮಕ ವಿಧಾನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆಯಾದರೂ, ಈ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ನಡೆಸಲಾದ ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಇನ್ನೂ ಬಹು ಮೂಲಗಳಿಂದ ಪಕ್ಷಪಾತಕ್ಕೆ ಗುರಿಯಾಗುತ್ತವೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಗಮನಿಸದ ಕೋವೇರಿಯೇಟ್‌ಗಳಿಂದ ಗೊಂದಲಮಯ ಪರಿಣಾಮಗಳು ಸೇರಿವೆ. ಅಂತಹ ಅಧ್ಯಯನಗಳಿಗೆ ವಿವರವಾದ ವಿನ್ಯಾಸ ಅಂಶಗಳು, ಗೊಂದಲಮಯ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ವರದಿಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ.
ಗುರಿ-ಪ್ರಯೋಗ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸುವ ಅಧ್ಯಯನಗಳಲ್ಲಿ, ಸಂಶೋಧಕರು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂಶೋಧನಾ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಆದರ್ಶಪ್ರಾಯವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದಾದ ಕಾಲ್ಪನಿಕ RCTS ಅನ್ನು ಹೊಂದಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಆ "ಗುರಿ-ಪರೀಕ್ಷೆ" RCTS ಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವ ವೀಕ್ಷಣಾ ಅಧ್ಯಯನ ವಿನ್ಯಾಸ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುತ್ತಾರೆ. ಅಗತ್ಯ ವಿನ್ಯಾಸ ಅಂಶಗಳಲ್ಲಿ ಹೊರಗಿಡುವ ಮಾನದಂಡಗಳ ಸೇರ್ಪಡೆ, ಭಾಗವಹಿಸುವವರ ಆಯ್ಕೆ, ಚಿಕಿತ್ಸಾ ತಂತ್ರ, ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ನಿಯೋಜನೆ, ಅನುಸರಣೆಯ ಪ್ರಾರಂಭ ಮತ್ತು ಅಂತ್ಯ, ಫಲಿತಾಂಶದ ಕ್ರಮಗಳು, ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಯೋಜನೆ (SAP) ಸೇರಿವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಡಿಕರ್‌ಮನ್ ಮತ್ತು ಇತರರು ಗುರಿ-ಪ್ರಯೋಗ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಬಳಸಿದರು ಮತ್ತು SARS-CoV-2 ಸೋಂಕುಗಳು, ಆಸ್ಪತ್ರೆಗೆ ದಾಖಲುಗಳು ಮತ್ತು ಸಾವುಗಳನ್ನು ತಡೆಗಟ್ಟುವಲ್ಲಿ BNT162b2 ಮತ್ತು mRNA-1273 ಲಸಿಕೆಗಳ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ಹೋಲಿಸಲು US ಡಿಪಾರ್ಟ್‌ಮೆಂಟ್ ಆಫ್ ವೆಟರನ್ಸ್ ಅಫೇರ್ಸ್ (VA) ನಿಂದ EHR ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿದರು.

ಗುರಿ ಪ್ರಯೋಗದ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ಗೆ ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವೆಂದರೆ "ಶೂನ್ಯ ಸಮಯ"ವನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವುದು, ಭಾಗವಹಿಸುವವರ ಅರ್ಹತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುವ, ಚಿಕಿತ್ಸೆಯನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸುವ ಮತ್ತು ಅನುಸರಣೆಯನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವ ಸಮಯದ ಬಿಂದು. VA ಕೋವಿಡ್-19 ಲಸಿಕೆ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ, ಸಮಯ ಶೂನ್ಯವನ್ನು ಲಸಿಕೆಯ ಮೊದಲ ಡೋಸ್‌ನ ದಿನಾಂಕ ಎಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ. ಅರ್ಹತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು, ಚಿಕಿತ್ಸೆಯನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಮಯ ಶೂನ್ಯಕ್ಕೆ ಅನುಸರಣೆಯನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಸಮಯವನ್ನು ಏಕೀಕರಿಸುವುದು ಪಕ್ಷಪಾತದ ಪ್ರಮುಖ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಫಾಲೋ-ಅಪ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದ ನಂತರ ಚಿಕಿತ್ಸಾ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವಲ್ಲಿ ಅಮರ ಸಮಯ ಪಕ್ಷಪಾತ ಮತ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸೆಯನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಿದ ನಂತರ ಅನುಸರಣೆಯನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವಲ್ಲಿ ಆಯ್ಕೆ ಪಕ್ಷಪಾತ. VA ನಲ್ಲಿ
ಕೋವಿಡ್-19 ಲಸಿಕೆ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ, ಭಾಗವಹಿಸುವವರನ್ನು ಎರಡನೇ ಡೋಸ್ ಲಸಿಕೆಯನ್ನು ಯಾವಾಗ ಪಡೆದರು ಎಂಬುದರ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಚಿಕಿತ್ಸಾ ಗುಂಪಿಗೆ ನಿಯೋಜಿಸಿದರೆ ಮತ್ತು ಲಸಿಕೆಯ ಮೊದಲ ಡೋಸ್ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಅನುಸರಣೆಯನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದರೆ, ಮರಣ-ರಹಿತ ಸಮಯದ ಪಕ್ಷಪಾತವಿರುತ್ತದೆ; ಲಸಿಕೆಯ ಮೊದಲ ಡೋಸ್ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಚಿಕಿತ್ಸಾ ಗುಂಪನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಿದರೆ ಮತ್ತು ಲಸಿಕೆಯ ಎರಡನೇ ಡೋಸ್ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಅನುಸರಣೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾದರೆ, ಆಯ್ಕೆ ಪಕ್ಷಪಾತವು ಉದ್ಭವಿಸುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಎರಡು ಡೋಸ್ ಲಸಿಕೆಯನ್ನು ಪಡೆದವರನ್ನು ಮಾತ್ರ ಸೇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ವೀಕ್ಷಣಾ ಅಧ್ಯಯನಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ತೊಂದರೆಯಾಗಿರುವ ಚಿಕಿತ್ಸಕ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸದ ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಗುರಿ ಪ್ರಯೋಗ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ಗಳು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ. VA ಕೋವಿಡ್-19 ಲಸಿಕೆ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ, ಸಂಶೋಧಕರು ಮೂಲ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಭಾಗವಹಿಸುವವರನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿದರು ಮತ್ತು 24 ವಾರಗಳಲ್ಲಿ ಫಲಿತಾಂಶದ ಅಪಾಯದಲ್ಲಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಿದರು. ಈ ವಿಧಾನವು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವದ ಅಂದಾಜುಗಳನ್ನು ಲಸಿಕೆ ಹಾಕಿದ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ನಡುವಿನ ಕೋವಿಡ್-19 ಫಲಿತಾಂಶಗಳಲ್ಲಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಾಗಿ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಒಂದೇ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ RCT ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವದ ಅಂದಾಜುಗಳಂತೆಯೇ ಇರುತ್ತದೆ. ಅಧ್ಯಯನ ಲೇಖಕರು ಗಮನಿಸಿದಂತೆ, ಲಸಿಕೆ ಹಾಕಿದ ಮತ್ತು ಲಸಿಕೆ ಹಾಕದ ಜನರ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಎರಡು ರೀತಿಯ ಲಸಿಕೆಗಳ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುವುದು ಗೊಂದಲಮಯ ಅಂಶಗಳಿಂದ ಕಡಿಮೆ ಪ್ರಭಾವಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ.

RCTS ನೊಂದಿಗೆ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಜೋಡಿಸಿದರೂ ಸಹ, ಗುರಿ-ಪ್ರಯೋಗ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಬಳಸುವ ಅಧ್ಯಯನದ ಸಿಂಧುತ್ವವು ಊಹೆಗಳ ಆಯ್ಕೆ, ವಿನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಡೇಟಾದ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. RCT ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಸಿಂಧುತ್ವವು ವಿನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆಯಾದರೂ, ವೀಕ್ಷಣಾ ಅಧ್ಯಯನಗಳ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಗೊಂದಲಮಯ ಅಂಶಗಳಿಂದ ಕೂಡ ಬೆದರಿಕೆಗೆ ಒಳಗಾಗುತ್ತವೆ. ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಲ್ಲದ ಅಧ್ಯಯನಗಳಂತೆ, ವೀಕ್ಷಣಾ ಅಧ್ಯಯನಗಳು RCTS ನಂತಹ ಗೊಂದಲಮಯ ಅಂಶಗಳಿಗೆ ನಿರೋಧಕವಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಭಾಗವಹಿಸುವವರು ಮತ್ತು ವೈದ್ಯರು ಕುರುಡರಲ್ಲ, ಇದು ಫಲಿತಾಂಶದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ಅಧ್ಯಯನ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು. VA ಕೋವಿಡ್-19 ಲಸಿಕೆ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ, ವಯಸ್ಸು, ಲಿಂಗ, ಜನಾಂಗೀಯತೆ ಮತ್ತು ಅವರು ವಾಸಿಸುತ್ತಿದ್ದ ನಗರೀಕರಣದ ಮಟ್ಟ ಸೇರಿದಂತೆ ಭಾಗವಹಿಸುವವರ ಎರಡು ಗುಂಪುಗಳ ಮೂಲ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಸಮತೋಲನಗೊಳಿಸಲು ಸಂಶೋಧಕರು ಜೋಡಣೆ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿದರು. ಉದ್ಯೋಗದಂತಹ ಇತರ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ವಿತರಣೆಯಲ್ಲಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ಸಹ ಕೋವಿಡ್-19 ಸೋಂಕಿನ ಅಪಾಯದೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿರಬಹುದು ಮತ್ತು ಉಳಿದ ಗೊಂದಲಕಾರಿಗಳಾಗಿರುತ್ತವೆ.

ಗುರಿ-ಪ್ರಯೋಗ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಅನೇಕ ಅಧ್ಯಯನಗಳು EHR ಡೇಟಾದಂತಹ "ನೈಜ ಪ್ರಪಂಚದ ಡೇಟಾ" (RWD) ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. RWD ಯ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಆರೈಕೆಯಲ್ಲಿ ಚಿಕಿತ್ಸಾ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸಕಾಲಿಕವಾಗಿ, ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುವಂತಹವುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ, ಆದರೆ ಕಾಣೆಯಾದ ಡೇಟಾ, ತಪ್ಪಾದ ಮತ್ತು ಅಸಮಂಜಸ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಭಾಗವಹಿಸುವವರ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ, ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಅಸಮಂಜಸ ಆಡಳಿತ, ಅನುಸರಣಾ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳ ವಿಭಿನ್ನ ಆವರ್ತನ ಮತ್ತು ವಿಭಿನ್ನ ಆರೋಗ್ಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ನಡುವೆ ಭಾಗವಹಿಸುವವರ ವರ್ಗಾವಣೆಯಿಂದಾಗಿ ಪ್ರವೇಶದ ನಷ್ಟ ಸೇರಿದಂತೆ ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ವಿರುದ್ಧ ತೂಗಬೇಕು. VA ಅಧ್ಯಯನವು ಒಂದೇ EHR ನಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿದೆ, ಇದು ಡೇಟಾ ಅಸಂಗತತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ನಮ್ಮ ಕಳವಳಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿತು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಸಹ-ಅಸ್ವಸ್ಥತೆಗಳು ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಸೂಚಕಗಳ ಅಪೂರ್ಣ ದೃಢೀಕರಣ ಮತ್ತು ದಾಖಲಾತಿಯು ಅಪಾಯವಾಗಿ ಉಳಿದಿದೆ.
ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಭಾಗವಹಿಸುವವರ ಆಯ್ಕೆಯು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಹಿಂದಿನ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಆಧರಿಸಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ಕಾಣೆಯಾದ ಮೂಲ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಜನರನ್ನು ಹೊರಗಿಡುವ ಮೂಲಕ ಆಯ್ಕೆ ಪಕ್ಷಪಾತಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಈ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ವೀಕ್ಷಣಾ ಅಧ್ಯಯನಗಳಿಗೆ ವಿಶಿಷ್ಟವಲ್ಲದಿದ್ದರೂ, ಅವು ಗುರಿ ಪ್ರಯೋಗ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ಗಳು ನೇರವಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದ ಉಳಿದ ಪಕ್ಷಪಾತದ ಮೂಲಗಳಾಗಿವೆ. ಇದರ ಜೊತೆಗೆ, ವೀಕ್ಷಣಾ ಅಧ್ಯಯನಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಪೂರ್ವ-ನೋಂದಣಿ ಮಾಡಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಇದು ವಿನ್ಯಾಸ ಸಂವೇದನೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಕಟಣೆ ಪಕ್ಷಪಾತದಂತಹ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಉಲ್ಬಣಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ವಿಭಿನ್ನ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳು, ವಿನ್ಯಾಸಗಳು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ವಿಧಾನಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡಬಹುದಾದ್ದರಿಂದ, ಅಧ್ಯಯನ ವಿನ್ಯಾಸ, ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ವಿಧಾನ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಮೂಲ ಆಯ್ಕೆ ಆಧಾರವನ್ನು ಮೊದಲೇ ನಿರ್ಧರಿಸಬೇಕು.

ಗುರಿ ಪ್ರಯೋಗ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅಧ್ಯಯನಗಳನ್ನು ನಡೆಸಲು ಮತ್ತು ವರದಿ ಮಾಡಲು ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳಿವೆ, ಅದು ಅಧ್ಯಯನದ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಓದುಗರು ಅದನ್ನು ವಿಮರ್ಶಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ವರದಿಯು ಸಾಕಷ್ಟು ವಿವರವಾಗಿರುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ಸಂಶೋಧನಾ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್‌ಗಳು ಮತ್ತು SAP ಅನ್ನು ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಬೇಕು. SAP ಗೊಂದಲಕಾರರಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ವಿವರವಾದ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬೇಕು, ಜೊತೆಗೆ ಗೊಂದಲಕಾರರು ಮತ್ತು ಕಾಣೆಯಾದ ಡೇಟಾದಂತಹ ಪಕ್ಷಪಾತದ ಪ್ರಮುಖ ಮೂಲಗಳ ವಿರುದ್ಧ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ದೃಢತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬೇಕು.

ಶೀರ್ಷಿಕೆ, ಸಾರಾಂಶ ಮತ್ತು ವಿಧಾನಗಳ ವಿಭಾಗಗಳು RCTS ನೊಂದಿಗೆ ಗೊಂದಲವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಅಧ್ಯಯನ ವಿನ್ಯಾಸವು ವೀಕ್ಷಣಾ ಅಧ್ಯಯನವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ನಡೆಸಲಾದ ವೀಕ್ಷಣಾ ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಮತ್ತು ಅನುಕರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಲಾಗುತ್ತಿರುವ ಕಾಲ್ಪನಿಕ ಪ್ರಯೋಗಗಳ ನಡುವೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ತೋರಿಸಬೇಕು. ಸಂಶೋಧಕರು ಡೇಟಾ ಮೂಲ, ಡೇಟಾ ಅಂಶಗಳ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ ಮತ್ತು ಸಿಂಧುತ್ವದಂತಹ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಅಳತೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಸಾಧ್ಯವಾದರೆ, ಡೇಟಾ ಮೂಲವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಇತರ ಪ್ರಕಟಿತ ಅಧ್ಯಯನಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಬೇಕು. ತನಿಖಾಧಿಕಾರಿ ಗುರಿ ಪ್ರಯೋಗದ ವಿನ್ಯಾಸ ಅಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಅದರ ವೀಕ್ಷಣಾ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಅನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಕೋಷ್ಟಕವನ್ನು ಸಹ ಒದಗಿಸಬೇಕು, ಜೊತೆಗೆ ಅರ್ಹತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು, ಅನುಸರಣೆಯನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸೆಯನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವುದರ ಸ್ಪಷ್ಟ ಸೂಚನೆಯನ್ನು ನೀಡಬೇಕು.
ಗುರಿ ಪ್ರಯೋಗ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಅಧ್ಯಯನಗಳಲ್ಲಿ, ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ತಂತ್ರವನ್ನು ಮೂಲದಲ್ಲಿ ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಗದಿದ್ದಾಗ (ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಅವಧಿ ಅಥವಾ ಸಂಯೋಜನೆಯ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳ ಬಳಕೆಯ ಮೇಲಿನ ಅಧ್ಯಯನಗಳು), ಮರಣವಿಲ್ಲದ ಸಮಯದ ಪಕ್ಷಪಾತಕ್ಕೆ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ವಿವರಿಸಬೇಕು. ಅಧ್ಯಯನದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ದೃಢತೆಯನ್ನು ಪಕ್ಷಪಾತದ ಪ್ರಮುಖ ಮೂಲಗಳಿಗೆ ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಸಂಶೋಧಕರು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡಬೇಕು, ಇದರಲ್ಲಿ ಅಡಚಣೆಯಿಲ್ಲದ ಗೊಂದಲಕಾರರ ಸಂಭಾವ್ಯ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಪ್ರಮುಖ ವಿನ್ಯಾಸ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿದಾಗ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುವುದು ಸೇರಿವೆ. ನಕಾರಾತ್ಮಕ ನಿಯಂತ್ರಣ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಬಳಕೆಯು (ಕಳವಳದ ಮಾನ್ಯತೆಗೆ ಬಲವಾಗಿ ಸಂಬಂಧವಿಲ್ಲದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು) ಉಳಿದ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು.

RCTS ನಡೆಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದ ಮತ್ತು RWD ಯ ಲಾಭವನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದಾದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ವೀಕ್ಷಣಾ ಅಧ್ಯಯನಗಳು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬಹುದಾದರೂ, ವೀಕ್ಷಣಾ ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಪಕ್ಷಪಾತದ ಹಲವು ಸಂಭಾವ್ಯ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಗುರಿ ಪ್ರಯೋಗ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಚೌಕಟ್ಟು ಈ ಕೆಲವು ಪಕ್ಷಪಾತಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ವರದಿ ಮಾಡಬೇಕು. ಗೊಂದಲಕಾರರು ಪಕ್ಷಪಾತಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು, ಗಮನಿಸದ ಗೊಂದಲಕಾರರ ವಿರುದ್ಧ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ದೃಢತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳನ್ನು ನಡೆಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಗೊಂದಲಕಾರರ ಬಗ್ಗೆ ಇತರ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಿದಾಗ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಂಡು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು. ಗುರಿ ಪ್ರಯೋಗ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಿದರೆ, ವೀಕ್ಷಣಾ ಅಧ್ಯಯನ ವಿನ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾಗಿ ಹೊಂದಿಸಲು ಉಪಯುಕ್ತ ವಿಧಾನವಾಗಬಹುದು, ಆದರೆ ಇದು ಸರ್ವರೋಗ ನಿವಾರಕವಲ್ಲ.