"වැදගත්" යන්නෙන් අදහස් කරන්නේ කුමක්ද? ඖෂධයේ ආරක්ෂාව හා ඵලදායීතාවය පිළිබඳ සායනික පරීක්ෂණයක දී, ප්රතිඵලයක් ලෙස දත්ත (තොරතුරු) "සංඛ්යාත්මක වශයෙන් වැදගත්" බවට සොයා ගැනීම විද්යාත්මක ක්රමයක් වන අතර ප්රතිඵලයක් අහම්බෙන් සිදුවිය නොහැකි බව පවසමින් විද්යාත්මක ක්රමයකි. එබැවින් අධ්යයනයට ලක් වූ ඖෂධවල බලපෑම නිසා ප්රතිඵලය වනු ඇත.
P-වටිනාකම් තේරුම් ගැනීම
ඇත්ත වශයෙන්ම, එම නිගමනයට පැමිණීම ශබ්දය මෙන් සරල නොවේ.
පර්යේෂකයන් සාමාන්යයෙන් අධ්යයන සිට අධ්යයනය දක්වා ප්රතිඵල ගණනය හා ඇගයීම සඳහා සුප්රසිද්ධ හා විශ්වසනීය සංඛ්යාත්මක ක්රමයක් භාවිතා කරයි. එය "p-අගය" ලෙස හැඳින්වේ. එය අධ්යයනයන්ගේ ප්රතිඵල අහම්බෙන් සිදු වූ බව මැන බලයි.
අධ්යයන ප්රතිඵලවල සංඛ්යානමය පරීක්ෂණ මත පාදක කරගත් p-අගය මගින් එම ප්රතිශතය ප්රතිශතයකි. එබැවින්, p-අගය 0.01 ක් නම්, ප්රතිඵලය අහම්බෙන් හා 99% ක් විය හැකි බව පෙනෙන්නට තිබීම 1% ක් විය හැකිය. ඒ වෙනුවට, එය බෙහෙතෙහි බලපෑම නිසාය.
P-අගය සඳහා වඩාත් පොදු කප්පාදුව 0.05 - එනම්, p-අගය 0.06 වේ නම්, එය සංඛ්යාත්මක වශයෙන් වැදගත් නොවේ . අනෙක් අතට, p-අගය 0.04 වේ නම්, ප්රතිඵලය සංඛ්යාත්මකව වැදගත් වේ.
"ව්යාජ උපකල්පිත" යනු කුමක්ද?
"Null" යන වචනය "ශුන්ය" සමග සම්බන්ධ බව ඔබ දැන සිටිය හැක. මෙම වර්ගයේ සංඛ්යානමය මිනුම්වලදී, පර්යේෂකයන් ආරම්භයේදී නව ඖෂධ සහ පැරණි එකක් අතර ශුන්ය වෙනසක් උපකල්පනය කිරීමෙන් ආරම්භ වේ.
අලූත් කෙනෙකුට වඩා පැරණි තැනැත්තාට වඩා හොඳ නම්, එය සොයා ගැනීමට අවශ්ය නිසා මෙය පුදුමයක් විය හැකිය. නමුත් එය ක්රියාත්මක වේ. මෙන්න මෙහෙමයි:
නව ප්රතිකාරයක් පැරණි තැනැත්තාට වඩා හොඳ දැයි බැලීමට අධ්යයනය ඇත්ත වශයෙන්ම සැලසුම් කර තිබේ. අස්ථායි කල්පිතය ප්රකාශ වන්නේ, "නව ඖෂධ X සහ පැරණි ඖෂධ Y වලින් ඇතිවන බලපෑම (රෝගී ප්රතිඵලය) අතර වෙනසක් නැත" 0.04 අගයක p-අගය පරිවර්ථනය වෙයි: අධ්යයන දත්ත පදනම්ව, ඖෂධ දෙක අතර කිසිදු වෙනසක් නොමැති බව 4% විය හැකිය.
ඇත්ත වශයෙන්ම, එයින් අදහස් වන්නේ 96% ක් අතර ඇති වෙනස ඔවුන් අතර වෙනසක් ඇති බවයි.
"වැදගත්" අදහස් කරන්නේ කුමක්ද? සැබෑ ජීවිත ආදර්ශයක්
නියම උදාහරණයක් භාවිතා කිරීම සඳහා, බහු ක්ෂුද්ර විපර්යාසය (MS) සහිත පුද්ගලයින්ගේ REGARD අධ්යයනය දෙස බලමු. මෙම අධ්යයනය මගින් කෝපැක්සෝන් බෙහෙත් ප්රතිබිම්බයට සංසන්දනය කරයි.
එක් ප්රතිඵලයක් (ප්රතිඵලය) අධ්යයනය කරන ලද්දේ ඖෂධයේ සති 96 කට පසු රෝගීන්ගේ පළමු MS නැවත පුනර්ජනනය වීමෙන් පසුවය. (මෙම පර්යේෂන යෙදුම "පළමු පුනරාවර්තනයේ කාලය" වේ.) මෙම වෙනස සඳහා p-අගය p = 0.64, එනම්, p-අගය 0.05 ට වඩා වැඩි බැවින්, එම කාලය අතරතුර සංඛ්යාතව සැලකිය යුතු වෙනසක් තිබුනේ නැත පළමු ඖෂධයේ රෝගීන්ගේ පළමු ප්රතිශතයකි. වෙනස් ආකාරයකින් පැවතියේ, සංඛ්යාත්මකව සැලකිය යුතු වෙනසක් නොමැති බව 64% විය.
ෙකෙසේවුවද, ෙදවන කාණ්ඩවල MRI ස්කෑන් පරීක්ෂණවලදී දක්නට ලැබුණු ෙබෙහත් තුවාල පිළිබඳ අධ්යයනය කරන ලදී. ස්කයිප් එකකට 0.24 එම්එස්එම්එන් තුවාල සාමාන්යයෙන් රීෆයි සමඟ ප්රතිකාර කරන ලද අධ්යයකයින්ගේ සහභාගීත්වය පෙන්නුම් කරන අතර, කොපැක්සෝනයක් ලබාගත් අය ස්කෑන් එකකට සාමාන්යයෙන් 0.41 තුවාලයක් තිබිණි. මෙම අවස්ථාවෙහි දී p = 0.0002, මෙහි අර්ථය නම් වැදගත් සාධකයකි.
තනි පුද්ගල රෝගීන් සහ ඔවුන්ගේ වෛද්යවරුන් සඳහා "වැදගත්" මොනවාද?
"සංඛ්යාත්මක වශයෙන් වැදගත්" යන්නෙන් අදහස් කරන්නේ පුද්ගලයෙකුට සායනිකව අර්ථවත් හෝ අර්ථවත් බව යමක් අදහස් නොකරන බවය.
උදාහරණ ලෙස, ඉහත සඳහන් කළ අධ්යයනය තුල ක්රියාකාරී එම්එස් විෂාචයන්ගේ සංඛ්යාවේ වෙනස කුඩා ය. මෙය සංඛ්යාත්මක වශයෙන් වැදගත් ය. ඉතින් වෛද්යවරයා විසින් ඖෂධයක් අනෙකට වඩා අනෙකක් තෝරා ගැනීම ප්රධාන හේතුව නොවේ. වෛද්යවරිය ප්රතිකාර ක්රමයට තවත් සාධක ලබා දෙයි. නිදසුනක් ලෙස ඖෂධයේ අතුරු ආබාධ, පිරිවැය සහ එන්නත් සංඛ්යාතය.
සායනික අධ්යයන වාර්තාව දෙස බලන විට මනසෙහි තබාගන්න
ඔබ සැක කළ හැකි පරිදි, තවත් බොහෝ සාධක තිබේ (නිදසුනක් ලෙස, අධ්යයනය කරන සංඛ්යාව කොපමණ ප්රමාණයක් හෝ ප්රතිඵල ගණනය කරන්නේ කෙසේද), සායනික අධ්යයනයන්ගේ අවසන් p-අගය ප්රතිඵලවලට බලපෑම් කළ හැකිය.
කෙසේ වෙතත්, සායනික අධ්යයනයේ තොරතුරු පර්යේෂකයන්, වෛද්යවරුන් සහ රෝගීන් සඳහා අර්ථය කුමක්ද යන්න අවබෝධ කර ගැනීම සඳහා ප.ව.
අවම වශයෙන් අමූර්ත (කෙටි සාරාංශය) කියවන්න. අලෙවිකරණ කෑල්ලක් හෝ අත් පත්රිකා සිරස්තලයෙහි එක් පේළියකින් ලබා ගත හැකි වඩා බෙහෙවින් ඖෂධ ගැන වැඩි විස්තර ලබා ගත හැකිය.
මූලාශ්රය:
Mikol DD, Barkhof F, චෑන් පී, කෝයිල් පීK, ජෙෆරි ඩී.ආර්., ස්විඩ් එස්ආර්, ස්ටූබින්ස් බී, උයිට්ඩහහාග් බීඑම්; අධ්යයන කන්ඩායම. පුනර්ජනනීය බහු ස්ලකෙරෝඩයක් සහිත රෝගීන් සඳහා ග්ලිරිසර් ඇසිටේට් සමඟ සංකෝචනය කරන ලද ඉන්ටර්ෆෙරොන් බීටා-1a සමග සංසන්දනය (REBif vs Glatiramer Acetate යේ පුනරුත්ථාපන MS රෝගය [REARD] අධ්යයනය): බහු මධ්යස්ථානය, සසම්භාවී, සමාන්තරව, විවෘත ලේසින් පරීක්ෂාවකි. ලැන්සෙට් නීරුල්. 2008 ඔක්; 7 (10): 903-914.