另外一个行业的举例:
肺癌患者被随机分配到肺切除和辐射治疗组中,在手术时发现又不可能完成手术的病例,只好因不能手术而出组;但在辐射治疗组则不会出现这种情况。
通过此例可看出,肺癌患者只有在手术以后发现病情过重才不能完成手术,如果从该组排除,不仅在数目上与辐射治疗组不平衡,而且要比较的两组在病情构成上也因此改变。由此看来,还是按原来的随机分组进行分析才比较合理,即贯彻原来设计的处理意向。
在临床试验中有些试验对象未能按照原试验计划进行,然而在分析如果时删除这一部分受试者,就会与真实情况不符,导致两组病例数变得不平衡;但如果保留这一部分受试者,由于其疗效观测数据不完整,也没法进入疗效统计。
为了解决这类问题,Austin Bradford Hill提出了意向性分析。其原则是认为处理策略以想要治疗的受试者,而不是基于实际给与的治疗措施为基础进行评价,可以对效果做最好的评定,分到某一组的受试者即应作为该组的成员被随访评价和分析,而不管他们是否依从计划的处理过程。
意向性分析之所以被广泛接受,关键在于其本身是无偏倚的。 |
共 8 个关于本帖的回复 最后回复于 2020-2-8 11:47