Дизайн эпидемиологических исследований является фундаментальным инструментом для изучения распределения, детерминант и контроля состояния здоровья в популяциях. Они помогают исследователям понять взаимосвязь между воздействием и результатами, и в целом делятся на две категории: «наблюдательные» и «экспериментальные» исследования.
Обсервационные исследования – это исследования, в которых исследователь не вмешивается, а скорее наблюдает за естественными изменениями. Они включают в себя перекрестные, когортные исследования и исследования типа «случай-контроль».
Перекрестные исследования оценивают как воздействие, так и исход в один момент времени. Они полезны для оценки распространенности и выявления ассоциаций, но не могут установить причинно-следственную связь.
Когортные исследования отслеживают группы людей с течением времени, сравнивая исходы между теми, кто подвергался и не подвергался воздействию определенного фактора. Они идеально подходят для понимания риска развития заболевания после контакта. Проспективные когортные исследования начинаются со здоровой популяции и отслеживают ее в дальнейшем, в то время как ретроспективные когорты оглядываются на исторические данные. Когортные исследования эффективны для изучения множественных исходов и редких контактов.
В исследованиях типа «случай-контроль» сравнивают людей с заболеванием (случаи) и людей без него (контрольная группа) для выявления прошлых контактов, которые могут быть факторами риска. Они являются ретроспективными, что делает их полезными для изучения редких заболеваний или заболеваний с длительными латентными периодами. Они могут быть склонны к предвзятости, такой как систематическая ошибка воспоминаний, когда участники могут неточно помнить прошлые контакты.
Экспериментальные исследования, в частности рандомизированные контролируемые испытания (РКИ), предполагают активное вмешательство исследователей, например, назначение участников для получения лечения или плацебо. РКИ считаются золотым стандартом для установления причинно-следственной связи, поскольку рандомизация сводит к минимуму предвзятость и искажения. Клинические испытания являются распространенным типом экспериментальных исследований, используемых для оценки эффективности новых лекарств или методов лечения.
Каждый дизайн исследования имеет свои сильные стороны и ограничения. Обсервационные исследования часто являются более простыми и этичными для определенных вопросов, но РКИ предоставляют более убедительные доказательства причинно-следственной связи. Выбор подходящего дизайна зависит от таких факторов, как исследовательский вопрос, этические соображения и доступность ресурсов.
Рассмотрим пример тестирования влияния кальция на вес костей у женщины.
В идеальном дизайне исследования одна и та же женщина должна наблюдаться в двух сценариях: в одном она принимает добавки кальция, а в другом — нет.
В этих условиях все биологические аспекты остаются неизменными, за исключением добавок кальция.
Если результаты различаются между этими двумя состояниями, можно сделать вывод, что на них влияет только потребление кальция.
Эта идеальная модель исследования исключает искажающие переменные, такие как возраст. Например, этот дизайн исследования гарантирует, что никакие потенциальные возрастные эффекты на массу костей не смешиваются с эффектами добавок кальция.
Эту модель можно масштабировать до уровня популяции путем изучения двух идентичных когорт.
В реальности такой эксперимент недостижим
.Таким образом, исследователи могут приблизить этот дизайн, выбрав сопоставимую группу среди наблюдаемых выборок и популяций.
Такой теоретический дизайн исследования, часто называемый теорией потенциальных результатов или контрфактической теорией, предлагает фундаментальный подход к пониманию причинно-следственных связей, несмотря на его практические ограничения.
Related Videos
Biostatistics
371 Просмотры
Biostatistics
682 Просмотры
Biostatistics
409 Просмотры
Biostatistics
236 Просмотры
Biostatistics
109 Просмотры
Biostatistics
199 Просмотры
Biostatistics
102 Просмотры
Biostatistics
129 Просмотры
Biostatistics
115 Просмотры
Biostatistics
354 Просмотры
Biostatistics
155 Просмотры
Biostatistics
87 Просмотры
Biostatistics
245 Просмотры
Biostatistics
259 Просмотры
Biostatistics
190 Просмотры
Biostatistics
337 Просмотры
Biostatistics
118 Просмотры
Biostatistics
81 Просмотры
Biostatistics
150 Просмотры