ВОПРОСЫ, КАСАЮЩИЕСЯ РЕЗУЛЬТАТОВ И АНАЛИЗА

Основные результаты и сроки оценки могут быть определены после установления научной цели испытания. Является ли цель исключительно определять, изменена ли функция щитовидной железы беременных женщин с легкой или умеренной йодной недостаточностью при добавлении йода? Если да, то последующие действия могут закончиться при доставке. Является ли цель вместо этого (или также) определять, влияет ли какой-то аспект нейроповеденческого развития на добавление йода йода во время беременности? Если это так, то последующее наблюдение должно продолжаться до достижения возраста, когда может быть проведена достаточно надежная оценка ожидаемых результатов. Как обсуждалось в другом месте этого дополнения, исследования необходимы для определения того, какие специфические области нейроразвития и соответствующие когнитивные, поведенческие,10 - 12 ). Хотя эффективность младенцев и малышей при стандартизованном тесте нейроповеденческого развития часто является основным критерием результата когортных исследований, касающихся возможных эффектов воздействия на материнство, смущения материнским интеллектом, домашней средой и другими ковариатами, часто является проблемой, влияющей на интерпретацию результаты ( 13 , 14 ). Поскольку в клиническом исследовании может быть достигнуто более равномерное распределение ковариатов среди пациентов, прошедших лечение и не получавших лечение, обнаружение эффекта (или отсутствия эффекта) добавок йода к материю на показатели нейробиологического развития у младенцев и детей младшего возраста может быть более определенным, чем неполным контролируемые когортные исследования.

После определения первичной оценки результата и сроков оценки необходимо учитывать влияние потенциальных потерь на последующие действия. В исследованиях, которые требуют оценки потомства, скорее всего, будут потеряны до рождения, выпадения при рождении и последующего выпадения. В случае выбытия после того, как были получены некоторые результаты исхода, анализ должен учитывать недостающие данные результата. Хотя существует несколько статистических методов, которые можно использовать для того, чтобы попытаться учесть недостающие результаты (включая обратное взвешивание вероятности и множественное вменение) ( 5 ), вероятно, целесообразно планировать использование модели повторных мер (линейная смешанная модель) ( 15). Модель повторных измерений позволяет прямо влиять на среднее значение незаметного конечного результата измерения из наблюдаемых промежуточных измерений за счет корреляции между промежуточным и окончательным измерениями. Хотя требуемые промежуточные измерения увеличивают стоимость испытания, они могут иметь решающее значение для уменьшения влияния недостающих данных на окончательный анализ. Если ненаблюдаемые значения в конечной точке времени отсутствуют случайным образом , зависимость от наблюдаемых значений в промежуточных точках времени, то анализ метод максимального правдоподобия модели повторных измерений наблюдаемых значений является действительным ( 16 - 18). Это предположение более приемлемо, чем больше промежуточных значений. Таким образом, использование модели повторных мер (наряду с конструкцией, которая включает в себя множество промежуточных измерений) может помочь свести к минимуму потенциальную неопределенность в результатах окончательного исследования, относящуюся к тем, какие предположения необходимы для учета недостающих данных в анализе.

Для любого результата, основанного на потомстве, будут наблюдаться некоторые беременности, которые теряются для наблюдения в результате потери плода или мертворождения, и, таким образом, результаты исхода не получаются. Как это можно решить? Модель повторных мер не будет включать такую ​​беременность в анализ, потому что результатов нет. Множественное вменение может все еще использоваться, если некоторые другие ковариаты могут предсказать это событие. Даже малоинформативная модель условного вливания была бы предпочтительнее не включать такие случаи беременности в анализ ( 19). Тем не менее, малоинформативная модель условного исчисления может по-прежнему оставлять окончательный анализ подверженным информативному отсутствию и предвзятости, если ожидаемые плоды могут быть ожидаемыми (если бы они жили) иметь плохие результаты. Если потеря плода также положительно или отрицательно коррелирует с добавлением йода для матери, тогда существует возможность дополнительного смещения. В этом случае можно попытаться моделировать механизм отсева ( 20 ). Анализ чувствительности для проверки устойчивости результата к потенциально информативным отсутствующим данным будет заключаться в попытке разумного выбора моделей для механизма отсева. Другим подходом может быть непараметрический анализ, основанный на рангах, который дает худший ранг тем, у кого было самое раннее время отсева ( 21 ).