分析によってだけ複数の要因をすぐに考慮する統計的な方法を使用して起因します -- 例えば、年齢のようなちょうど個々の危険率よりもむしろ全面的な心臓発作の危険、 -- 研究者は偽りなく処置の危険そして利点が患者から患者にどのように変わるか見られる、調査提案します。
多変数か危険階層化されした呼出されたこの種類の分析は分析、より統計的なノウーハウを必要とします。 しかしそれは生命およびお金を貯めることができ患者が処置を開始する前に健康に処置の本当の危険および利点の重量を量ることを可能にします。
「ほとんどの調査現在平均危険を強調し、平均利点は調査で見つけましたが、一般の試験の関係者は平均よりより少ない利点を大いに得るかもしれませんまた更に害を与えられて下さい」、は部屋の皆が深刻な負債にあっても 9 人が Bill Gates が付いている部屋にいれば主執筆者ロドニー Hayward、 M.D. 「、部屋の人々の平均純資産です複数の十億ドル言います。
「患者の小さいグループが多量の利点を非常に得れば同様に、臨床試験で、処置は試験のほとんどの人々が利点を受け取らなかったし、いくつかが害を与えられる時でさえと」、彼言います平均利点があることができます。 「私達はこの問題はまれではない、こと危険階層化されした分析の統治を委任することに無駄で、危険な処置を促進する危険を減らす潜在性が」。あること治療が評価されるこの問題を検出するために現在の方法が不十分であることを私達の調査がはっきり示すことを信じ Hayward は方法管理のための VA の中心を指示し、結果はおよび公衆衛生医学部教授研究し、 U-M にです。
臨床調査からのペーパーでは、彼および彼の同僚現在の実質データ、および仮説的なシミュレーションモデル。 それらはまた臨床試験の 4% だけ危険階層化されした分析を使用したことを示した主要な医学ジャーナルのペーパーの検討で見つけたものを報告します。
危険階層化されした分析と調査されるべきである処置の間でそれらは血塊破裂の薬剤の tPA 示しましたり、です。 少佐 1993 の調査はそれを受け取った心臓発作の患者が別の薬剤を得た人より停止してが大いにまずなかったことを示しました。
しかし Hayward の同僚デイヴィッド M. ケント、 M.D.、房大学の M.Sc が。、今、危険階層化されした方法でこの調査からのデータを分析したときに、彼は tPA の有効性の主な違いを見つけました。 実際は、彼の分析は元の調査の患者の 25% 全体の調査のすべての利点の 60% 以上を占めたことを示します。 その間、患者半分はほとんど利点を受け取りました -- そして純害があったこと一部に tPA からの頭脳の出血のそのような危険度が高いのがありました。
「危険階層化されした分析また」、は言います Hayward を私達が処置の利点を過少見積りしていることが分ることができます。 例えば、打撃の処置のための tPA の主要な調査は打撃の開始の後の 3 のそして 5 時間の間に扱われた患者のあらゆるグループの中の利点を示しませんでした。 しかし頭脳の出血の危険度が低いのがあった多くの患者が tPA から全く重要な利点を打撃の後の 3 から 5 時間受け取ったことを危険階層化されした分析によって示されているケントおよび他。
これらの実世界の例は更に説明する統計的なシミュレーションの横の新しいペーパーで記述されているそれらの中に 「平均」試験の結果が紛らわしいどのように場合もあるかあります。
「25% 打撃の危険を減らす処置 100 1,000 危険の 1 との誰かより打撃を持っている 10 危険の 1 との誰かのための倍絶対利点が」、に注意しますテモテ Hofer、 M.D.、 M.Sc。、 U-M の助教授および調査のための統計的なシミュレーションモデルに取り組んだ VA の研究に科学者あります。 「実際はその処置がまた深刻な薬物関連の不利なイベントによる 1,000 人に付き 1 つに害を与えれば、それを危険度が低い人への処置が各自のための 4 人に人害を与えること与えることは助けます」。
「ある特定の処置がそれらのために右であるかどうか調査の結果の危険成層また医者が約患者と話すのを助けるようによりよい情報を提供します、個々の状況を考えると」、は Hayward を言います。 それはまたますます高くなった治療の減少した過剰使用によってヘルスケアのドルを保存することができます。 「逃亡のヘルスケアの費用の相当な割合がそれらから少し利点を」。受け取る多数の人々にこれらの処置の使用を促進するのに処置の平均利点を使用している支持者と関連していることはかなり可能です
当然、危険階層化されした分析を可能にするために、よいモデル、か誰かをある特定の病気か健康の事件にもっとまたはより少なく傾向があるようにすることができる根本的な要因を考慮に入れる統計的なツールを持っていることは重要です。 例えば、新しい薬剤が心臓発作の危険性を高めるかどうかわかるために、研究者は多重危険率を、年齢、煙る歴史のコレステロール、家系歴、血圧、中心関連の問題および他の要因を過ぎた糖尿病のような、考慮する心臓発作のベースラインの危険を計算するモデルを使用する必要があります。