ランダム化

ランダム化とは、各参加者が任意のグループに割り当てられる確率が等しくなるように、試験参加者を実験群または対照群にランダムに割り当てるプロセスを指す。10ランダム化の主な目的は、治療群とできるだけ類似した対照群を作成するために、選択バイアスを排除し、既知および未知の交絡因子のバランス,

バイアスを制限する参加者をグループに無作為に割り当てる方法には、乱数の表と乱数を生成するコンピュータプログラムの使用が含まれます。 偏りがちな割り当ての方法には、生年月日または入院番号による交互割り当てまたは割り当てが含まれます。10

非常に大規模な臨床試験では、単純なランダム化は、各グループに割り当てられた患者数および患者の特性のグループ間のバランスにつながる可能性 しかし、”小さい”研究では、これはそうではないかもしれません。, ブロックのランダム化と層別化は、グループの規模と患者の特性の間のバランスを確保するために使用できる戦略です。11

ブロックランダム化

ブロックランダム化は、試験の各グループに割り当てられた患者数のバランスを確保するために使用することができる。 参加者は、たとえば、一度に四つのブロックで考慮されます。, Aabb BBAA ABAB BABA ABBA BAAB

特定のブロックを選択するために乱数シーケンスが使用され、最初の四つの被験者の割り当て順序が決定されます。 同じ静脈では、治療グループは、次のランダムに選択されたブロックで指定された順序で次の四つの患者に割り当てられます。,

層別化

ランダム化は選択バイアスを取り除くのに役立つかもしれないが、グループが重要な患者の特徴に関して類似していることを必ずし12多くの研究では、研究前に重要な予後因子が知られている。 グループができるだけ同一であることを確認しようとする一つの方法は、予後因子の異なる組み合わせに対して別々のブロック無作為化リストを生成 この方法は、成層化または成層ブロックサンプリングと呼ばれます。, 例えば、活動性クローン病における寛解誘導における経腸栄養の試験において、潜在的な層別因子は、疾患活性（小児クローン病活性指数（PCDAI）≥25v>25）および疾, PCDAI≥25で小腸疾患を有する患者、PCDAI≥25で小腸疾患を有さない患者、PCDAI>25で小腸疾患を有する患者、PCDAI>25で小腸疾患を有さない患者に対して、ブロックのセットを生成することができる。

割り当て隠蔽

割り当て隠蔽は、割り当ての瞬間まで、介入グループに参加者を割り当てるものから割り当てシーケンスを隠すことによって、選択, その技術の防止の研究者から意識的にまたは無意識のうちに働きかける参加者の指定に介入します。 例えば、ランダム化シーケンスが患者番号9が治療Aを受けることを示している場合、割り当て隠しは、研究者または他の医療専門家の能力を操縦から取り除き、別の患者を9位に置くことになる。,

最近の観察研究では、Schulzらは、割り当てが隠されていない試験では、適切な割り当て隠されていると報告されているものと比較して、治療効果の推定値が約41％誇張されていることを示した。13

割り当てを隠すための一般的な方法は、不透明な封筒に個々の割り当てを密封することです。10しかしながら、この方法は欠点を有する可能性があり、一般に”距離”無作為化が好ましい。14距離randomisationこの配列は完全に削除された方からの応します。, 研究者は、患者を募集する上で、治療割り当てを発行する中央無作為化サービスに電話をかけます。

RCTは理論的には選択バイアスを排除する必要がありますが、バイアスが発生する可能性があります。15試験手法がRCTであると述べられているだけで有効であると仮定すべきではありません。 RCTにおける選択バイアスは、研究計画を無効にし、結果を観察研究よりも信頼できるものにしません。, TorgessonとRobertsが示唆しているように、不適切な割り当て隠蔽によってランダム化が損なわれたと想定されるRCTの結果は、後者のバイアスが認められており、統計的分析とその後の解釈がこれを考慮している可能性があるため、明示的にランダム化されていない研究よりも有害である可能性がある。14

盲目

臨床試験では、ある治療の利点に対する認識が結果に影響を与え、偏った結果につながる可能性があるリスクが常にあります。, これは主観的な結果の手段が使用されているとき特に重要である。 高価な新しい治療法であると信じているものを受けていることを認識している患者は、実際よりも優れていると報告するかもしれません。 特定の治療法が他の治療法よりも効果的であると期待している医師の判断は、彼がより効果的な治療法であると認識していることを支持して曇 データを分析する人々がどの治療グループがどの治療グループであるかを知っている場合、ある治療をサポートする小さな違いについてデータを”過剰分析”する傾,

受け取った治療に関する知識は、試験中の患者の管理にも影響を及ぼす可能性があり、これは偏りの原因となり得る。 例えば、医師が、知覚される欠点を補うために、あまり効果的でない治療法であると感じている患者に、研究中により多くのケアと注意を払う誘惑があるかもしれません。

これらの偏りを制御するために、”盲目にする”ことが行われ得る。, ブラインディングという用語は、研究参加者、医療専門家、および実験群に誰がいるのか、誰が対照群にいるのかを知ることからデータを収集および分析する者を防止し、そのような知識によって影響を受けないようにすることを指す。16Rctを記述した論文の著者は、参加者、研究者、またはデータ評価者が割り当てられた治療を認識していたかどうかを明確に述べることが重要である。,

参加者が治療の詳細を知らないが研究者が行う研究では、”単一盲目”という用語が使用される。 参加者とデータ収集者（医療専門家、研究者）の両方が割り当てられた治療を知らないままにされている場合、”二重盲検”という用語が使用されます。 まれに、研究参加者、データ収集者、および統計学者などのデータ評価者がすべて盲目になっている場合、研究は”三重盲検”と呼ばれます。5

最近の研究では、患者や医療専門家の盲目にすることはバイアスを防ぐことが示されています。, 二重盲検でなかった試験は、著者が二重盲検を報告した試験よりも治療効果の大きな推定値をもたらした（オッズ比は平均して17％誇張されている）。17

盲目にすることはバイアスを防ぐのに役立ちますが、その効果は割り当て隠蔽の効果よりも弱いことに注意する必要があります。17さらに、割り当て隠蔽とは異なり、盲目にすることは必ずしも適切であるとは限らない。, 例えば、活動的なクローン病の子供の処置の副腎皮質ホルモンと経腸栄養物を比較しているランダム化された比較試験では、統計学者のようなデータを分析するそれらを盲目にすることはまだ可能かもしれないが、割り当てられた介在に関係者およびヘルスケアの専門家を盲目にすることは不可能かもしれない。

分析を扱う意図

先に述べたように、RCTの妥当性はランダム化プロセスに大きく依存する。, ランダム化は、既知および未知のベースライン交絡因子が治療群および対照群でバランスをとることを保証する。 しかし、無作為化の後、いくつかの参加者が何らかの理由で研究を完了しないことはほとんど避けられません。 参加者は、誤診、不遵守、または撤退のために意図されたプロトコルから逸脱する可能性があります。 このような患者が分析から除外されると、両群の重要なベースライン予後因子が類似していることを確認することはできなくなりました。 したがって、ランダム配分の主な理論的根拠は敗北し、潜在的なバイアスにつながる。,

このバイアスを減らすために、結果は”治療する意図”に基づいて分析されるべきである。

Intention to treat analysisは、ランダム化比較試験の実施および分析における戦略であり、治療群または対照群のいずれかに割り当てられたすべての患者が、所定の治療を受けたか、または研究を完了したかにかかわらず、その治療群を表すものとして一緒に分析されることを保証する。,5治療の意図は、いくつかの理由により、無作為化されたすべての参加者が意図された治療を受けたり、フォローアップを完了したりするわけではない18

Rctを報告するための改訂されたコンソート声明によれば、論文の著者は、どの参加者が分析に含まれているかを明確に述べるべきである。19日のサンプルサイズ毎にグループは、分母が割されるということが与えられるべきであるすべての概要情報です。 主な結果は、治療の意図に基づいて分析されるべきである。, 必要な場合には、追加の分析のみに制限を参加者を満たしたもので、対象プロトコル（プロトコルを分析しない場合があり報告いたします。

検出力とサンプルサイズの計算

RCTの統計的検出力試験は、そのような差が存在する場合にグループ間の差を検出する能力です。 分析の検出力は、分析対象の結果の頻度、効果の大きさ、分析計画、サンプルサイズなど、いくつかの要因によって決定されます。,5RCTが取り組む研究の質問に答える合理的な機会を得るためには、サンプルサイズが十分に大きくなければならない—つまり、各グループに十分な参

研究のサンプルサイズが小さすぎる場合、グループ間の結果の真の違いを検出することは不可能である可能性があります。 そのような研究は、資源の無駄であり、潜在的に非倫理的である可能性があります。 しかし、しばしば、研究の力を報告せずにグループ間の結果に差がないと主張する小規模の研究が出版されている。, 研究者は、計画段階で、臨床的に重要であるとみなされる最小の効果を統計的に有意であると検出する可能性が高いことを確実にするのに十分な20