실용 임상시험
Pragmatic clinical trial대한 실용적인 임상 실험(피시티), 때때로 치료와 결과 사이에 현실 세계의 건강 시스템이 연습 상황에서 오히려 대대적인 포용과 배제 기준을 deconfounding을 요구한다 결과에 대한 원인이 되는 설명을 입증하기에 초점을 두는 것보다 상관 관계에 중점을 두고 있는 실용적인 임상 실험(피시티)[1]은 임상 실험 요구했다.그렇게 많은 실제 관행과 무관한 재판 결과를 초래하는 위험을 감수해야 한다는 엄중한 조치다.[2][3]
예
대표적인 예로, 현실 세계의 당뇨병 치료제는 당뇨병(잠재적이거나 명백한)에 의한 신장 질환을 가진 사람들에게 자주 사용되지만, 그 효능과 안전성에 대한 연구가 신장 질환을 가진 사람들의 일부 하위 집합을 배제했다면(혼란에서 벗어나기 위해) 연구 결과는 실제로 일어날 일을 잘 반영하지 못할 수 있다. 광범한 실천 따라서 PCT는 설명 임상시험과 대조되는데,[3] 설명 임상시험은 교란요인을 통한 인과관계에 더 초점을 맞춘다. 그 실용적인 대 설명하기 위한 차이가 있는 주파수 또는 연속보다는 마치 이분법(각 연구를 통해 한 끝을 향해서 또는 다른 빠질 수 있)[4]지만 의사들은 설명하기 위한 임상 실험에서 치료 효과 항상 결과에 번역하지 못하는 것으로 나타났다를 구별하는 그럼에도 불구하고 증거 기반 의학(EBM)는 것이 중요하다.t이피셜 연습 의사결정자(특정 환자를 위해 다음에 무엇을 해야 할지를 결정하는 개별 의사, 임상 가이드라인 개발자, 보건 정책 책임자 포함)는 더 많은 PCT가 수행되도록 장려함으로써 의사결정을 알리기 위한 더 나은 근거 기반을 구축하기를 희망한다.[1]
다른 형태의 재판과는 구별
실용적 재판과 설명적 재판의 구분은 무작위 재판과 비임의 재판의 구분과 같지 않다. 어떤 시험도 무작위화 또는 비랜덤화 될 수 있으며, 연구 설계에 따라 어느 정도의 실용적이고 설명적인 힘을 가질 수 있으며, 실제로 사용할 수 있는 경우 무작위화가 바람직하다. 그러나 지금까지 대부분의 무작위화된 통제 시험(RCT)은 실용적 설명적 스펙트럼의 설명적 측면에 치우쳐 왔는데, 주로 효과성 입증의 일환으로 전통적으로 교란요인에 의한 인과관계 입증에 놓여 있는 가치 때문이기도 하지만, 때로는 "비용을 최소화하고 효율성을 극대화하려는 시도가 소규모로 이어졌기 때문이기도 하다.표본 크기".[2] 실용적 무작위 통제 시험(pRCTs)을 지원하는 움직임은 특정 변수에 대한 인과관계를 결정적으로 연결하지 [2]않고 실제 결과에 중요한 정보를 제공함으로써 RCT에 지출되는 돈이 잘 쓰이도록 하기 바란다. 이것은 그러한 디자인의 실용적인 요소다. 따라서 pRCTs 비교 효과 research,[2]고 구분이 종종( 아니지만, 항상)이를 효율성 인과 관계(우리가 확신을 가지고 마약 XY액션의 메커니즘으로써 병을 Z 알아) 다른 변수 deconfounding지만 효과 상관 관계를 암시한 것으로 입증된 의미를 내포하고 효능과 효과, 사이의 중요하다. wi그 결과들은 다른 변수들의 존재와 무관하게 (우리는 확실히 알고 있다. X와 유사한 상황에 있는 사람들이 B를 복용하는 사람들보다 약간 더 나은 결과를 가지는 경향이 있고, 우리가 그 이유를 의심할 수 있다고 생각하더라도, 인과관계는 그렇게 중요하지 않다.)[5]
전통적인 효능 연구가 그렇듯이 설명도 여전히 중요한데, 우리는 여전히 인과지식을 중시하여 분자생물학에 대한 이해를 높이고 실제 효능과 플라시보 효과를 구별하는 능력을 유지하기 때문이다. 첨단 의료 기술의 시대에 명백해진 것은 우리가 임상 결정의 무수한 예를 만들 때 제한된 자원을 최대한 활용할 수 있도록 실제 애플리케이션에서의 비교 효과에 대해서도 알 필요가 있다는 것이다. 그리고 엄격한 배제 기준을 가진 임상 실험에서 나온 체외 증거와 심지어 생체내 증거와 같은 설명적 증거가 종종 그 과제에 대해 그 자체로 충분히 도움이 되지 않는다는 것은 명백하다.[2]
기타 유형의 실용적 연구
실용주의는 어떤 종류의 연구를 할 때 인식론으로서 사용될 수 있다.[6] 체계적 검토, 델파이[7] 등 합의 방식, 도시계획 등 분야별 크라우드소싱[8] 등이 대표적이다.[9]
참고 항목
참조
- ^ a b Tunis, SR; Stryer, DB; Clancy, CM (2003), "Practical clinical trials: increasing the value of clinical research for decision making in clinical and health policy", JAMA, 290 (12): 1624–1632, doi:10.1001/jama.290.12.1624, PMID 14506122.
- ^ a b c d e Mullins, CD; Whicher, D; Reese, ES; Tunis, S; et al. (2010), "Generating evidence for comparative effectiveness research using more pragmatic randomized controlled trials", Pharmacoeconomics, 28 (10): 969–976, doi:10.2165/11536160-000000000-00000, PMID 20831305.
- ^ a b Schwartz, D; Lellouch, J; et al. (1967), "Explanatory and pragmatic attitudes in therapeutical trials", J Chronic Dis, 20 (8): 637–648, PMID 4860352.
- ^ Thorpe, KE; et al. (2009), "A pragmatic-explanatory continuum indicator summary (PRECIS): a tool to help trial designers", J Clin Epidemiol, 62 (5): 464–475, doi:10.1016/j.jclinepi.2008.12.011, PMC 2679824, PMID 19348971.
- ^ Zimmer, Carl (20 November 2020). "2 Companies Say Their Vaccines Are 95% Effective. What Does That Mean? You might assume that 95 out of every 100 people vaccinated will be protected from Covid-19. But that's not how the math works". The New York Times. Retrieved 21 November 2020.
- ^ Yvonne Feilzer, Martina (2010-01-01). "Doing Mixed Methods Research Pragmatically: Implications for the Rediscovery of Pragmatism as a Research Paradigm". Journal of Mixed Methods Research. 4 (1): 6–16. doi:10.1177/1558689809349691. ISSN 1558-6898.
- ^ Amos, Trevor (2008). "Pragmatic research design. An illustration of the use of the Delphi technique". Electronic Journal of Business Research Methods. 6 (2): 95–102.
- ^ Eklund, Lina; Stamm, Isabell; Liebermann, Wanda Katja (2019-10-01). "The crowd in crowdsourcing: Crowdsourcing as a pragmatic research method". First Monday. 4 (10). doi:10.5210/fm.v24i10.9206. ISSN 1396-0466.
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