Verständnis der Absicht, Modelle in der Forschung zu behandeln

Wenn Forscher über "Intent to Treat" sprechen

Bei medizinischen Forschungsstudien der Satz Absicht zu behandeln bezieht sich auf eine Art Studiendesign. In dieser Art von Studie analysieren Wissenschaftler die Ergebnisse ihrer Studie basierend auf den Anweisungen der Patienten. Mit anderen Worten, die Ärzte betrachten die Ergebnisse der Patienten anhand der Art und Weise, wie sie behandelt werden sollten, und nicht anhand des tatsächlichen Geschehens. Wenn zum Beispiel eine Person in einer Studie zufällig einer medizinischen Behandlung unterzogen wird, aber schließlich operiert wird oder gar nicht behandelt wird, werden ihre Ergebnisse immer noch als Teil der medizinischen Behandlungsgruppe betrachtet. In einer idealen Welt wäre die Behandlungsabsicht und die tatsächliche Behandlung natürlich die gleiche. In der realen Welt ist dies sehr unterschiedlich, je nachdem, was studiert wird.

Warum werden diese Modelle verwendet?

Die Absicht, Modelle zu behandeln, wird aus verschiedenen Gründen verwendet. Das größte ist, dass sie aus praktischer Sicht einfach sinnvoll sind. Wissenschaftler möchten wissen, wie Medikamente oder Behandlungen in der realen Welt wirken. In der realen Welt nimmt nicht jeder wie vorgeschrieben Drogen. Nicht jeder bekommt die Operation, die ihm empfohlen wird. Durch die Verwendung einer Absicht zur Behandlung des Modells können Wissenschaftler analysieren, wie eine Behandlung in einem etwas realistischeren Kontext funktioniert.Intent to treatment erkennt ausdrücklich an, dass die Wirkungsweise von Medikamenten im Labor nur sehr wenig mit ihrer Arbeitsweise zu tun hat. Tatsächlich ist einer der Gründe, warum vielversprechende Medikamente oft so enttäuschend sind, wenn sie freigelassen werden, dass die Menschen sie nicht so nehmen wie in den Studien. (Oft gibt es auch andere Unterschiede zwischen Patienten in der realen Welt und Forschungspatienten.)

Nachteile

Nicht alle Menschen möchten die Behandlung von Prüfungen gern behandeln. Ein Grund ist, dass sie die potenzielle Wirksamkeit eines Medikaments unterschätzen können. Zum Beispiel zeigten frühe Versuche der HIV-Prävention vor der Exposition bei schwulen Männern, dass die Behandlung relativ effektiv schien … aber nur bei Personen, die sie regelmäßig einnahmen. Die Gesamtergebnisse der Absicht, Modelle zu behandeln, waren viel weniger ermutigend. Einige Leute sagen, dass ein Medikament nicht wirkt, wenn Patienten es nicht nehmen. Andere sagen, dass Sie ein Medikament nicht beurteilen können, wenn Patienten es nicht wie vorgeschrieben einnehmen. Beide Seiten haben einen Punkt. Es gibt keine perfekte Antwort. Welche Analyse am sinnvollsten ist, hängt von der Frage ab.

Manchmal enden Wissenschaftler, die zunächst eine Studie für die Intent-to-Treat-Analyse entwerfen, die Behandlung auf diese Weise und per Protokoll. (Für eine Pro-Protokoll-Analyse vergleichen sie Personen, die die Behandlung tatsächlich wie angegeben erhalten haben, mit denen, die dies nicht tun, unabhängig von der Randomisierung.) Dies wird normalerweise durchgeführt, wenn die Absicht, eine Analyse zu behandeln, keine oder keine signifikante Wirkung, aber eine gewisse Wirkung zeigt ist für die Leute gesehen, die die Behandlung tatsächlich genommen haben. Diese Art der selektiven Post-hoc-Analyse wird jedoch von Statistikern missbilligt. Dies kann aus verschiedenen Gründen zu irreführenden Ergebnissen führen. Ein Grund dafür ist, dass sich diejenigen, die die Behandlung erhalten haben, von denen unterscheiden können, die dies nicht getan haben.

Wenn die Absicht, eine Studie zu behandeln, weniger vielversprechend ist als in früheren, genauer beobachteten Studien, werden Wissenschaftler häufig nach dem Grund fragen. Dies könnte ein Versuch sein, eine zu retten, die als vielversprechende Behandlung angesehen wurde. Wenn sich zum Beispiel herausstellt, dass die Leute keine Medikamente eingenommen haben, weil es schlecht schmeckt, könnte dieses Problem leicht behoben werden. In kleineren Studien können die Ergebnisse jedoch manchmal in einer größeren Studie nicht wiederholt werden, und die Ärzte sind sich nie ganz sicher, warum dies so ist.

Die Wahrheit ist, die Unterschiede zwischen frühen Wirksamkeitsstudien und Studienabsichten sind der Grund, weshalb die Absicht, Modelle zu behandeln, wichtig sind. Diese Art von Studie versucht, die Verständnislücke zwischen der Wirkungsweise von Medikamenten in Forschungsstudien und ihrer Wirkungsweise in der realen Welt zu schließen. Diese Lücke kann groß sein.