Factores que el investigador pretende imponer u observar con base en el propósito de la investigación, que pueden actuar sobre el objeto de la investigación y causar efectos directos o indirectos.

Imposición subjetiva o existencia objetiva

Idealmente, en un estudio sólo debería participar un factor de tratamiento y otros factores influyentes deberían controlarse como factores de confusión.

Los factores de procesamiento deben estar estandarizados, es decir, los factores de procesamiento deben ser consistentes durante todo el proceso de un estudio y no pueden cambiarse a voluntad.

Unidad básica para recibir procesamiento.

A excepción de los ensayos clínicos de fármacos de fase I, que utilizan personas sanas como sujetos de investigación, otros ensayos clínicos de fármacos y ensayos clínicos de dispositivos médicos utilizan pacientes como sujetos de investigación.

El plan experimental debe definir claramente las condiciones para la inclusión de los sujetos de investigación e incluir criterios claros de inclusión y exclusión para garantizar la homogeneidad de los sujetos de investigación.

Todos los objetos de investigación que cumplen con los criterios de inclusión son la población del estudio, y los seleccionados para la investigación son muestras. Es necesario asegurar que las muestras sean representativas.

En estudios clínicos que utilizan personas sanas o pacientes como sujetos de investigación, también es necesario garantizar que los sujetos de investigación tengan un buen cumplimiento.

Las reacciones objetivas y los resultados de los factores de procesamiento que actúan sobre el objeto de investigación generalmente se expresan mediante algún tipo de índice de observación.

Los indicadores de observación seleccionados deben poder reflejar de manera objetiva, efectiva y precisa los efectos de los factores del tratamiento. Los indicadores inadecuados harán que los resultados carezcan de cientificidad y confiabilidad.

Es mejor elegir indicadores objetivos como principales indicadores de eficacia en estudios experimentales para reducir los efectos adversos de las impresiones subjetivas tanto de los médicos como de los pacientes.

Los indicadores subjetivos pueden cuantificarse o calificarse.

Escala/puntuación analógica visual (EVA): dibuje una línea horizontal de 10 cm en el papel. El lado izquierdo de la línea horizontal es 0, que indica que no hay dolor, el extremo derecho es 10, que indica el dolor más intenso y la parte media varía; grados de dolor

Sensibilidad: cuando el factor de tratamiento existe, el índice de observación puede reflejar su efecto experimental.

Especificidad: El indicador de observación no muestra su efecto experimental cuando el factor de tratamiento no existe.

Propósito: como nivel de referencia para compensar el efecto del factor de tratamiento del grupo experimental.

El grupo de control establecido en el estudio debe ser equilibrado y consistente con el grupo experimental. Además de los diferentes factores de tratamiento, la composición de la distribución de otros factores importantes que no son de tratamiento en el grupo de control debe ser lo más consistente posible con el grupo experimental, y la distribución del grupo de control y del grupo experimental debe ser consistente. La susceptibilidad y probabilidad de ocurrencia de la enfermedad en estudio deben ser iguales entre los sujetos de investigación. La detección, los métodos de observación, los estándares de diagnóstico y los métodos de aleatorización de los dos grupos también deben ser. se consistente.

Tipo de control

Garantizar la representatividad de la muestra y garantizar que la distribución de un gran número de factores no controlables no relacionados con el tratamiento entre cada grupo de tratamiento sea lo más equilibrada y comparable posible.

Muestreo aleatorio: significa que todos los sujetos de la población tienen las mismas posibilidades de ser seleccionados, de modo que la muestra puede ser representativa de la población.

Asignación aleatoria: la característica fundamental de la investigación experimental que se diferencia de la investigación observacional es que cada sujeto de investigación tiene la misma oportunidad de ingresar a cada grupo, lo cual es un medio importante para garantizar el equilibrio y la coherencia entre los grupos de sujetos experimentales. No sólo puede garantizar que los sujetos de la investigación en cada grupo de tratamiento sean equilibrados y comparables en términos de diversos factores ajenos al tratamiento, como las características demográficas y la gravedad de la enfermedad, sino que también puede evitar que los factores subjetivos del investigador interfieran con la agrupación del ensayo.

Realizar múltiples experimentos en las mismas condiciones experimentales para mejorar la confiabilidad y precisión del experimento.

Reproducibilidad: Los resultados experimentales confiables deben ser reproducibles en las mismas condiciones. Los resultados experimentales irrepetibles no son científicos.

Tamaño de la muestra: no se pueden obtener conclusiones experimentales confiables solo a partir de los resultados de unos pocos ejemplos. Los resultados accidentales obtenidos en casos individuales no pueden considerarse como reglas inevitables. Debe haber un número suficiente de unidades de observación para que los resultados sean estables.

Con el fin de evitar la interferencia de factores subjetivos y psicológicos de investigadores, sujetos, evaluadores de eficacia, evaluadores de resultados diagnósticos, analistas estadísticos, etc. en los resultados de la investigación, y controlar el sesgo generado durante el proceso del ensayo clínico y la interpretación de los resultados.

Doble ciego: ni el investigador ni los sujetos conocen la situación de agrupación del ensayo, lo que realmente puede evitar la influencia psicológica subjetiva tanto del investigador como de los sujetos.

Ceguera simple: solo el investigador conoce los grupos del ensayo.

Tercera evaluación ciega (tercera evaluación ciega): tanto los investigadores como los sujetos conocen la situación de agrupación del ensayo, lo que limita principalmente a los evaluadores de eficacia o evaluadores de resultados de diagnóstico (personal de lectura de impacto médico, comité de criterios de valoración, etc.)

Ensayo abierto (prueba sin cegamiento): estudios clínicos que no utilizan métodos de cegamiento, como cirugía y quimioterapia, etc., donde no se pueden utilizar métodos de cegamiento.

Análisis ciego: solo se revela el código de grupo de cada sujeto después de la prueba. Los analistas estadísticos solo saben si el sujeto es el grupo A o el grupo B, pero no saben quién está en el grupo A y en el grupo B. Grupo experimental, cuál es el. grupo de control, con el fin de controlar la interferencia subjetiva de los analistas

Medios de implementación: tecnología placebo, tecnología de cápsulas, tecnología de doble simulación.

Definición: Independientemente de las diferencias individuales, en un experimento solo se organiza un factor de tratamiento, por lo que también se denomina diseño de un solo factor o diseño de grupo. Los sujetos de investigación homogéneos se asignan aleatoriamente a múltiples grupos de tratamiento para una investigación experimental o estudios observacionales comparativos. usando muestras aleatorias de varias poblaciones diferentes

Un diseño completamente aleatorio involucra solo un factor de tratamiento, que puede tener dos o más niveles, y los tamaños de muestra de cada grupo de tratamiento pueden ser iguales o desiguales. El diseño es más eficiente cuando los tamaños de muestra de cada grupo son iguales.

Ventajas: el método es simple, la aplicación es flexible, la operatividad es sólida y el número de grupos de procesamiento y el tamaño de la muestra de cada grupo no están limitados. Si el sujeto se cae, no afectará a otros sujetos y la pérdida de resultados experimentales será menor que con otros métodos de diseño.

Desventajas: solo se puede diseñar y analizar un factor de tratamiento, y la distribución de varios factores no relacionados con el tratamiento entre los grupos solo se puede equilibrar simplemente confiando en la agrupación aleatoria de los sujetos de investigación. el equilibrio entre grupos se verá comprometido relativamente pobre.

Definición: Los sujetos se dividen primero en bloques de acuerdo con las condiciones correspondientes y luego los sujetos de cada bloque se asignan aleatoriamente a cada grupo de tratamiento.

Utilice los principales factores no experimentales como condiciones de coincidencia en lugar de factores experimentales como condiciones de coincidencia.

Cada bloque puede tener dos o más asignaturas Cuando solo hay dos asignaturas en cada bloque, también se le llama diseño pareado.

Ventajas: los sujetos se dividen en bloques según las condiciones de emparejamiento, lo que reduce la influencia de muchos factores ajenos al tratamiento en el experimento, aumenta el equilibrio entre los grupos, reduce el error experimental y aumenta la información del bloque, lo que reduce la investigación; tiempo Las diferencias individuales entre sujetos pueden reducir el tamaño de la muestra y mejorar la eficiencia estadística

Desventajas: Limitado por las condiciones de coincidencia o compatibilidad, a veces es difícil unir sujetos en bloques, lo que hace que se pierda parte de la información del sujeto. Además, cuando un sujeto se sale de un bloque, la pérdida de información es relativamente grande.

El diseño experimental de tres factores organiza un factor de acuerdo con las filas, columnas y letras del cuadrado latino. Generalmente, los diferentes niveles de los factores de tratamiento se representan con diferentes letras. Los factores de fila y los factores de columna generalmente se utilizan para considerar el control de bloques en dos direcciones. , por lo que el diseño del cuadrado latino es un diseño compartimentado de dos vías

El cuadrado latino es una matriz cuadrada k * k organizada por k letras latinas. Cada letra en cada fila o columna aparece solo una vez. Dicha matriz cuadrada se denomina tabla cuadrada latina de orden k.

Ventajas: se pueden analizar tres factores al mismo tiempo, se controlan dos factores no experimentales importantes, el error experimental se reduce aún más, se ahorra el tamaño de la muestra y la eficiencia experimental es mayor.

Desventajas: El nivel de cada factor debe ser igual y no debe haber interacción entre los tres factores. Cuando faltan datos, la pérdida de información experimental será mayor.

Se consideró un factor de tratamiento y se consideró el impacto de dos factores que no eran de tratamiento (etapa experimental y sujetos) que no tuvieron interacción con el factor de tratamiento en los resultados experimentales.

Pasos: Supongamos que el factor de tratamiento tiene dos niveles A y B. Primero, los sujetos se dividen aleatoriamente en dos grupos. Los sujetos del primer grupo reciben el tratamiento A en la etapa I y los sujetos en la etapa II reciben el tratamiento B. Los sujetos. en el segundo grupo el sujeto recibe el tratamiento B en la fase I y el tratamiento A en la fase II

Período de lavado: La prueba requiere que se establezca un cierto intervalo (período de lavado) entre las dos etapas para eliminar los efectos residuales del tratamiento anterior y garantizar que las condiciones iniciales de las dos etapas sean consistentes. Generalmente requiere al menos más de 7 semividas de fármacos.

Es adecuado para enfermedades con condiciones relativamente estables y cursos de enfermedad que pueden estadificarse. No es adecuado para enfermedades con tendencia a autocurarse o con un curso corto.

Ventajas: reduce el impacto de las diferencias individuales en los factores de tratamiento, ahorra tamaño de muestra, puede controlar el impacto de los factores de tiempo (fase de prueba) en los métodos de tratamiento, cada sujeto recibe dos medidas de intervención y está más en línea con los requisitos éticos.

Desventajas: solo es adecuado para enfermedades con condiciones relativamente estables y cursos de la enfermedad que se pueden clasificar en etapas. Dado que el tratamiento debe suspenderse durante el período de lavado, los casos pueden abandonarse o abandonarse fácilmente. Una vez abandonado, habrá una gran pérdida de. datos.

Un diseño experimental multifactorial que cruza completamente múltiples factores experimentales en diferentes niveles no solo puede comparar los niveles de cada factor, sino también analizar la interacción entre factores. Si hay interacción entre factores, significa que cada factor no es independiente y los cambios en el nivel de un factor afectarán los efectos experimentales de otros factores; si no hay interacción entre factores, significa que cada factor es independiente; el nivel de un determinado factor cambia, no afectará los efectos experimentales de otros factores.

La diferencia entre diseño factorial y diseño completamente aleatorio: el grupo de tratamiento del diseño factorial es una combinación integral de diferentes niveles de dos o más factores de tratamiento, es decir, el número de grupos de tratamiento es igual al producto del número de niveles del factores a estudiar

El diseño factorial 2*2 significa que hay dos factores, cada factor tiene dos niveles y hay 4 combinaciones. El diseño experimental factorial de dos factores se puede utilizar para estudiar si existen diferencias entre los diferentes niveles dentro de los dos factores. en la investigación ¿Existe alguna interacción entre los dos factores?

Ventajas: Alta eficiencia No solo puede analizar si existen diferencias entre diferentes niveles dentro de cada factor, sino que también tiene la función de analizar la interacción de varias combinaciones.

Desventajas: a medida que aumenta el número de factores y niveles, el número de sujetos y la carga de trabajo de análisis requeridos aumentan considerablemente, y la interpretación de los resultados del análisis de interacción de alto orden también se vuelve más complicada.