केवल एक सांख्यिकीय पद्धति है कि एक बार में कई कारकों पर विचार का उपयोग कर परिणाम का विश्लेषण करके उदाहरण के लिए, समग्र दिल का दौरा जोखिम, के बजाय सिर्फ ऐसे उम्र के रूप में में व्यक्तिगत जोखिम कारकों - शोधकर्ताओं वास्तव में कैसे एक उपचार के जोखिम और लाभ को देखने के लिए सक्षम हो जाएगा रोगी से रोगी को भिन्न करने के लिए, अध्ययन से पता चलता है.
विश्लेषण के इस तरह, multivariable या जोखिम - स्तरीकृत विश्लेषण कहा जाता है, और अधिक पता है कि कैसे सांख्यिकीय आवश्यकता होगी. लेकिन यह जीवन और पैसा बचाने के लिए, और सकता है और रोगियों के इलाज शुरू करने से पहले एक उपचार सच जोखिम और लाभ उनके स्वास्थ्य के लिए वजन करने के लिए अनुमति देते हैं.
"सबसे अध्ययन वर्तमान औसत जोखिम और औसत अध्ययन में पाया लाभ पर जोर, लेकिन औसत परीक्षण भागीदार औसत से बहुत कम लाभ मिल सकता है, या भी नुकसान हो" प्रमुख लेखक रॉडने Hayward, एमडी कहते हैं, "यदि 9 लोगों को एक कमरे में हैं बिल गेट्स के साथ कमरे में लोगों की औसत निवल मूल्य भी अगर कमरे में हर किसी गंभीर ऋण में है कई अरब डॉलर हो जाएगा.
"इसी तरह, एक चिकित्सीय परीक्षण में, अगर रोगियों के एक छोटे समूह के लाभ के एक बहुत बड़ी राशि हो जाता है, इलाज के औसत लाभ भी है जब परीक्षण में ज्यादातर लोगों को कोई लाभ नहीं मिला और कुछ नुकसान कर रहे हैं" वे कहते हैं. "हम मानते हैं कि हमारे अध्ययन से यह स्पष्ट रूप से दर्शाता है कि वर्तमान तरीका चिकित्सा उपचार का मूल्यांकन कर रहे हैं इस समस्या का पता लगाने के लिए अपर्याप्त है, कि इस समस्या दुर्लभ नहीं है, और अनिवार्य जोखिम स्तरीकृत विश्लेषण बेकार और असुरक्षित उपचार को बढ़ावा देने के जोखिम को कम करने की क्षमता है कि. " हेवर्ड निर्देश अभ्यास प्रबंधन और परिणाम अनुसंधान के लिए वीए केंद्र और चिकित्सा और सार्वजनिक स्वास्थ्य के एक प्रोफेसर है उम .
पत्र में, वह और उनके सहयोगियों नैदानिक अध्ययन, और काल्पनिक अनुकरण मॉडल से वास्तविक डेटा मौजूद है. उन्होंने यह भी रिपोर्ट है कि वे क्या प्रमुख चिकित्सा पत्रिकाओं, जो पता चला है कि नैदानिक परीक्षणों का केवल 4 प्रतिशत जोखिम स्तरीकृत विश्लेषण का इस्तेमाल में पत्र की एक समीक्षा में पाया.
उपचार है कि जोखिम स्तरीकृत विश्लेषण के साथ अध्ययन किया जाना चाहिए किया गया है के अलावा, वे बताते हैं, थक्का को ख़त्म दवा टीपीए है. एक प्रमुख 1993 अध्ययन से पता चला है कि दिल का दौरा रोगियों जो इसे प्राप्त बहुत कम जो एक और दवा है की तुलना में मरने की संभावना थे.
लेकिन जब हेवर्ड सहयोगी डेविड एम. केंट, एमडी, एम. एससी, पर अब Tufts विश्वविद्यालय , जोखिम स्तरीकृत तरीका में इस अध्ययन से डेटा का विश्लेषण किया, वह टीपीए की प्रभावशीलता में प्रमुख अंतर पाया गया. वास्तव में, उनके विश्लेषण से पता चलता है कि पूरे अध्ययन में सभी को लाभ के 60 प्रतिशत से अधिक मूल अध्ययन में रोगियों के 25 प्रतिशत के लिए जिम्मेदार है. इस बीच, आधा रोगियों को कम या कोई लाभ प्राप्त और कुछ टीपीए से मस्तिष्क रक्तस्राव के इस तरह के एक उच्च जोखिम है कि वहाँ शुद्ध नुकसान था.
"एक जोखिम स्तरीकृत विश्लेषण भी पाते हैं कि हम एक उपचार के लाभ underestimating हो सकता है" हेवर्ड कहते हैं. उदाहरण के लिए, स्ट्रोक उपचार के लिए एक टीपीए के प्रमुख अध्ययन उनके स्ट्रोक के शुरू होने के बाद तीन और पांच घंटे के बीच रोगियों का इलाज की किसी भी समूह के बीच कोई लाभ नहीं दिखाया. लेकिन केंट और अन्य जोखिम स्तरीकृत विश्लेषण से पता चला है कि कई रोगियों को जो मस्तिष्क से खून बह रहा का एक कम जोखिम था वास्तव में टीपीए से एक स्ट्रोक के बाद भी तीन से पांच घंटे महत्वपूर्ण लाभ प्राप्त.
इन वास्तविक दुनिया उदाहरण सांख्यिकीय सिमुलेशन कि आगे वर्णन कैसे "औसत" परीक्षण के परिणाम को गुमराह किया जा सकता है है के साथ - साथ नए कागज में वर्णित उन लोगों के बीच रहे हैं.
"एक इलाज है कि 25 प्रतिशत से स्ट्रोक का खतरा घटाता है 100 बार +१००० जोखिम में एक साथ किसी के लिए की तुलना में एक स्ट्रोक होने का जोखिम 10 में एक के साथ किसी के लिए अधिक पूर्ण लाभ होगा" टिमोथी HOFER, एमडी, एम. एससी नोट , एक उम एसोसिएट प्रोफेसर और VA वैज्ञानिक अनुसंधान, जो अध्ययन के लिए सांख्यिकीय अनुकरण मॉडल पर काम किया. "वास्तव में, कि अगर इलाज भी एक भी 1000 में गंभीर दवा से संबंधित प्रतिकूल घटनाओं की वजह से लोगों को हानि पहुँचाता है, है कि कम जोखिम वाले व्यक्ति को उपचार देने के आप हर एक व्यक्ति यह मदद करता है के लिए चार लोगों को नुकसान होगा."
"अध्ययन के परिणामों का जोखिम स्तरीकरण भी बेहतर जानकारी प्रदान डॉक्टरों चाहे या नहीं एक निश्चित इलाज उनके लिए सही है के बारे में अपने रोगियों के साथ बात करते हैं, अपने व्यक्तिगत परिस्थितियों पर विचार करने में मदद करेगा" हेवर्ड कहते हैं. यह भी चिकित्सा उपचार, जो तेजी से महंगे हो गए हैं की अति कम से स्वास्थ्य देखभाल डॉलर बचा सकता है. "यह बहुत संभव है कि भगोड़ा स्वास्थ्य देखभाल की लागत का एक बड़ा अनुपात उपचार के औसत लाभ का उपयोग करने के लिए लोग हैं, जो उन लोगों से थोड़ा लाभ प्राप्त की बड़ी संख्या के लिए इन उपचार के उपयोग को बढ़ावा देने के अधिवक्ताओं के लिए संबंधित है."
बेशक, जोखिम स्तरीकृत विश्लेषण को संभव बनाने के लिए, यह महत्वपूर्ण है के लिए अच्छा मॉडल है, या सांख्यिकीय उपकरण, कि अंतर्निहित कारकों है कि किसी को अधिक या कम कुछ बीमारियों या स्वास्थ्य की घटनाओं से ग्रस्त कर सकते हैं खाते में ले लो. उदाहरण के लिए, क्रम में बताने के लिए कि एक नई दवा दिल का दौरा पड़ने का खतरा बढ़ जाती है, शोधकर्ताओं के लिए एक मॉडल है कि दिल ऐसे उम्र के रूप में में कई जोखिम वाले कारकों, धूम्रपान इतिहास, कोलेस्ट्रॉल, परिवार के इतिहास, रक्त पर विचार हमले के आधारभूत जोखिम की गणना का उपयोग करने की आवश्यकता होगी प्रेशर, मधुमेह, अतीत दिल से संबंधित समस्याओं, और अन्य कारकों.