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Bei Verwendung in medizinischen Forschungsstudien der Ausdruck Absicht zu behandeln bezieht sich auf eine Art von Studiendesign. In dieser Art von Studie analysieren Wissenschaftler die Ergebnisse ihrer Studie auf der Grundlage der Anweisungen der Patienten. Mit anderen Worten, Ärzte betrachten die Patientenergebnisse anhand der Art und Weise, wie sie behandelt werden sollten, und nicht anhand dessen, was tatsächlich passiert ist. Wenn beispielsweise eine Person in einer Studie zu einer medizinischen Behandlung randomisiert wird, sich jedoch einer Operation unterzieht oder überhaupt keine Behandlung erhält, werden ihre Ergebnisse weiterhin als Teil der medizinischen Behandlungsgruppe betrachtet. In einer idealen Welt wäre die Behandlungsabsicht und die tatsächliche Behandlung natürlich dieselbe. In der realen Welt ist dies je nach Art des Studiums sehr unterschiedlich.Warum diese Modelle verwendet werden
Die Absicht, Modelle zu behandeln, wird aus einer Reihe von Gründen verwendet. Das Größte ist, dass sie aus praktischer Sicht einfach Sinn machen. Wissenschaftler wollen wissen, wie Medikamente oder Behandlungen in der realen Welt wirken. In der realen Welt nimmt nicht jeder Medikamente wie vorgeschrieben ein. Nicht jeder bekommt die Operation, die ihm empfohlen wird. Mithilfe der Absicht, ein Modell zu behandeln, können Wissenschaftler analysieren, wie eine Behandlung in einem etwas realistischeren Kontext funktioniert. Die Absicht, ausdrücklich zu behandeln, erkennt die Tatsache an, dass die Wirkungsweise von Arzneimitteln im Labor möglicherweise nur sehr wenig mit der Wirkungsweise vor Ort zu tun hat. Tatsächlich ist einer der Gründe, warum vielversprechende Medikamente bei ihrer Freisetzung oft so enttäuschend sind, dass die Leute sie nicht so nehmen, wie sie es in den Studien tun. (Es gibt auch oft andere Unterschiede zwischen realen Patienten und Forschungspatienten.)
Nachteile
Nicht alle Menschen mögen die Absicht, Studien zu behandeln. Ein Grund ist, dass sie die potenzielle Wirksamkeit eines Medikaments unterschätzen können. Zum Beispiel zeigten frühe Studien zur Präexpositionsprophylaxe von HIV 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 einnehmen. 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 etwas von der Frage ab.
Manchmal analysieren Wissenschaftler, die anfänglich eine Studie für die Intent-to-Treat-Analyse entwerfen, die Behandlung sowohl auf diese Weise als auch pro Protokoll. (Für eine Analyse pro Protokoll vergleichen sie Personen, die die Behandlung tatsächlich wie angegeben erhalten haben, mit Personen, die dies nicht getan haben, unabhängig von der Randomisierung.) Dies erfolgt normalerweise, wenn die Absicht, die Analyse zu behandeln, keine oder keine signifikante Wirkung, aber eine gewisse Wirkung zeigt wird für die Menschen gesehen, die tatsächlich die Behandlung genommen haben. Diese Art der selektiven Post-hoc-Analyse wird jedoch von Statistikern missbilligt. Dies kann aus mehreren Gründen zu irreführenden Ergebnissen führen. Ein solcher Grund ist, dass diejenigen, die die Behandlung erhalten haben, möglicherweise anders sind als diejenigen, die dies nicht getan haben.
Wenn die Absicht, Studien zu behandeln, weniger vielversprechend ist als frühere, genauer beobachtete Studien, werden Wissenschaftler häufig fragen, warum. Dies könnte ein Versuch sein, eine als vielversprechend angesehene Behandlung zu retten. Wenn sich zum Beispiel herausstellt, dass Menschen keine Medikamente einnehmen, weil es schlecht schmeckt, kann dieses Problem leicht behoben werden. Manchmal können Ergebnisse in kleineren Studien jedoch einfach nicht in einer größeren Studie dupliziert werden, und Ärzte sind sich des Grundes nie ganz sicher.
Die Wahrheit ist, dass die Unterschiede zwischen frühen Wirksamkeitsstudien und der Absicht, Studien zu behandeln, genau der Grund sind, warum die Absicht, Modelle zu behandeln, wichtig ist. Diese Art von Studie versucht, die Verständnislücke zwischen der Wirkungsweise von Arzneimitteln in Forschungsstudien und ihrer Wirkungsweise in der realen Welt zu schließen. Diese Lücke kann groß sein.
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