Wenn Forscher über "Absicht zu behandeln" sprechen
Wenn in medizinischen Forschungsstudien verwendet, bezieht sich der Ausdruck Absicht zu behandeln auf eine Art Studiendesign. In dieser Art von Studie analysieren Wissenschaftler die Ergebnisse ihrer Studie basierend auf dem, was den Patienten gesagt wurde, zu tun. Mit anderen Worten, Ärzte betrachten Patientenergebnisse basierend darauf, wie sie behandelt werden sollten und nicht, was tatsächlich passiert ist.
Wenn beispielsweise eine Person in einer Studie zu einer medizinischen Behandlung randomisiert wird , aber letztendlich operiert wird - oder gar keine Behandlung -, werden ihre Ergebnisse immer noch als Teil der medizinischen Behandlungsgruppe betrachtet. In einer idealen Welt wäre natürlich die Absicht zur Behandlung und tatsächlichen Behandlung die gleiche. In der realen Welt variiert es sehr, abhängig von der Natur dessen, was studiert wird.
Warum diese Modelle verwendet werden
Absicht, Modelle zu behandeln, werden für eine Anzahl von Gründen verwendet. Der größte ist, dass sie aus praktischer Sicht einfach Sinn machen. Wissenschaftler wollen wissen, wie Medikamente oder Behandlungen in der realen Welt funktionieren. In der realen Welt nehmen nicht alle Medikamente wie vorgeschrieben ein . Nicht jeder bekommt die Operation, die sie empfehlen. Mit einer Absicht, das Modell zu behandeln, können Wissenschaftler analysieren, wie eine Behandlung in einem etwas realistischeren Kontext funktioniert. Die Absicht, explizit zu behandeln, erkennt an, dass die Art und Weise, wie Medikamente im Labor arbeiten, sehr wenig mit ihrer Arbeit auf dem Feld zu tun haben kann.
In der Tat ist einer der Gründe, warum vielversprechende Medikamente oft so enttäuschend sind, wenn sie veröffentlicht werden, dass die Menschen sie nicht so nehmen, wie sie es in den Studien tun. (Es gibt auch oft andere Unterschiede zwischen realen Patienten und Forschungspatienten.)
Nachteile
Nicht alle Menschen mögen die Absicht, Prüfungen zu behandeln.
Ein Grund ist, dass sie die potenzielle Wirksamkeit eines Medikaments unterschätzen können. Zum Beispiel zeigten frühe Versuche einer Präexpositionsprophylaxe für HIV bei schwulen Männern , dass die Behandlung relativ effektiv zu sein schien ... aber nur bei Individuen, die es regelmäßig nahmen. Die von der Absicht, Modelle zu behandeln, gezeigten Gesamtergebnisse waren viel weniger ermutigend. Manche Leute sagen, dass ein Medikament nicht funktioniert, wenn die Patienten es nicht nehmen. Andere sagen, dass man ein Medikament nicht beurteilen kann, wenn die Patienten es nicht wie vorgeschrieben einnehmen. Beide Seiten haben einen Punkt. Es gibt keine perfekte Antwort. Welche Analyse am sinnvollsten ist, hängt etwas von der Frage ab.
Manchmal analysieren Wissenschaftler, die zunächst eine Studie für Intent-to-treat-Analyse entwerfen, die Behandlung auf diese Weise und pro Protokoll. (Für eine Per-Protocol-Analyse vergleichen sie Personen, die die Behandlung tatsächlich erhalten haben, mit denjenigen, die dies nicht getan haben, unabhängig von der Randomisierung.) Dies geschieht normalerweise, wenn die Analyse Absicht keine oder keine signifikante Wirkung zeigt wird für die Leute gesehen, die die Behandlung tatsächlich genommen haben. Diese Art der selektiven Post-hoc-Analyse wird von Statistikern jedoch missbilligt. Es kann aus mehreren Gründen zu irreführenden Ergebnissen führen.
Ein solcher Grund ist, dass diejenigen, die die Behandlung erhielten, anders sein könnten als diejenigen, die nicht behandelt wurden.
Wenn eine Absicht, ein Studium zu behandeln, weniger vielversprechend ist als frühere, genauer beobachtete Studien, werden Wissenschaftler oft nach dem Grund fragen. Dies könnte ein Versuch sein, zu retten, was als eine vielversprechende Behandlung angesehen wurde. Wenn sich zum Beispiel herausstellt, dass Menschen kein Medikament nehmen, weil es schlecht schmeckt, könnte dieses Problem leicht zu beheben sein. Manchmal können jedoch Ergebnisse in kleineren Studien einfach nicht in einer größeren Studie dupliziert werden, und Ärzte sind nie ganz sicher über den Grund.
Die Wahrheit ist, dass die Unterschiede zwischen frühen Wirksamkeitsstudien und der Absicht, Studien zu behandeln, genau der Grund sind, warum die Absicht, Modelle zu behandeln, wichtig ist.
Diese Art von Studie versucht, die Verständnislücke zwischen der Wirkungsweise von Arzneimitteln in Forschungsstudien und ihrer Funktionsweise in der realen Welt zu schließen. Diese Lücke kann groß sein.
> Quellen:
> Keene EIN. Intent-to-Treat-Analyse bei fehlenden oder fehlenden Daten. Pharm Stat. 2011 Mai-Juni; 10 (3): 191-5. doi: 10.1002 / pst.421.
> Matsuyama Y. Ein Vergleich der Ergebnisse der Intent-to-treat-, Per-Protocol- und g-Schätzung bei nicht-zufälligen Behandlungsänderungen in einer Nicht-Unterlegenheits-Studie von Zeit zu Ereignis. Stat. Med. 2010 Sep 10; 29 (20): 2107-16. doi: 10.1002 / sim.3987
> Mensch BS, Brown ER, Liu K., Marrazzo J., Chirenje ZM, Gomez K., Piper J., Patterson K., van der Straten A. Berichterstattung über die Einhaltung der VOICE-Studie: Hat die Offenlegung von Produktnichtnutzung bei der Beendigung des Besuchs zugenommen? AIDS-Verhalten 2016 Nov; 20 (11): 2654-2661.
> Polit DF, Gillespie BM. Intention-to-treat in randomisierten kontrollierten Studien: Empfehlungen für eine Gesamtstrategie. Res Nurs Gesundheit. 2010 Aug; 33 (4): 355-68. doi: 10.1002 / nur.20386.