المضاهاة والتقسيم الطبقي في الدراسات

المضاهاة والتقسيم الطبقي هما أداتان تصميميتان تُستخدمان للتحكم في عوامل الإرباك عن طريق تحقيق التوازن للعوامل المعروفة في الدراسة منذ البداية. تقوم المضاهاة بمزاوجة أو تجميع الأفراد بحيث تتشارك مجموعات المقارنة نفس توزيع عامل الإرباك، بينما يقسم التقسيم الطبقي الأفراد إلى طبقات متجانسة تُجرى المقارنات داخلها. كلاهما طريقتان لجعل مجموعات المقارنة أكثر تشابهاً في متغيرات مختارة بحيث يكون التباين محل الاهتمام أقل تشويهاً بتلك المتغيرات.

Definition

المضاهاة هي تقنية تصميمية تختار أفراد المقارنة لمشاركة توزيع واحد أو أكثر من عوامل الإرباك مع الأفراد الأساسيين، والتقسيم الطبقي هو تقسيم الأفراد إلى مجموعات فرعية (طبقات) محددة بواسطة عوامل الإرباك بحيث تُجرى مقارنات التعرض والنتائج داخل طبقات متجانسة.

Scope

يغطي هذا المدخل الأساس المنطقي للمضاهاة والتقسيم الطبقي، والفرق بين المضاهاة الفردية ومضاهاة التكرار، واستخدام الطبقات في كل من الدراسات الرصدية والتجارب العشوائية، والآثار التحليلية (مثل الحاجة إلى تحليل مضاهى أو طبقي). وهو مصمم كمرجع منهجي للتحكم في عوامل الإرباك عن طريق التصميم ولا يقدم تعليمات سريرية.

Key concepts

• التحكم في عوامل الإرباك عن طريق التصميم
• المضاهاة الفردية (الزوجية) مقابل مضاهاة التكرار
• الطبقات والمقارنة داخل الطبقة
• التوزيع العشوائي الطبقي في التجارب
• التحليل المضاهى (الأساليب الشرطية)
• الإفراط في المضاهاة
• فقدان الكفاءة من المضاهاة على عوامل غير مربكة

Mechanisms

تزيل كلتا التقنيتين أو تقللان من الإرباك بواسطة متغير مختار قبل التحليل. تجبر المضاهاة العامل المضاهى على أن يكون له نفس التوزيع في المجموعات التي تتم مقارنتها، وبالتالي لا يمكنه إرباك الارتباط بعد الآن، لكنها تتطلب تحليلاً يحترم البنية المضاهية؛ تحليل البيانات المضاهية كما لو كانت غير مضاهية يمكن أن يؤدي إلى تحيز النتائج. يقسم التقسيم الطبقي الأفراد إلى طبقات يكون فيها عامل الإرباك ثابتاً بشكل أساسي، ويقدر الارتباط داخل كل طبقة، ويجمع التقديرات الخاصة بالطبقة. في التجارب العشوائية، يقوم التوزيع العشوائي الطبقي بإجراء التخصيص بشكل منفصل داخل الطبقات للحفاظ على توازن العوامل التنبؤية الهامة عبر الأذرع، وعادة ما يقترن ذلك بالتقسيم إلى كتل.

Clinical relevance

يعد التعرف على ما إذا كانت الدراسة قد تحكمت في عوامل الإرباك عن طريق المضاهاة أو التقسيم الطبقي، وما إذا كانت قد حللت البيانات وفقًا لذلك، جزءًا من تقييم مصداقية الارتباط المرصود. يصف هذا المدخل منهجية التصميم والتحليل للبحث وليس مصدرًا لإرشادات التشخيص أو العلاج.

Evidence & guidelines

يميز الأدب المنهجي بين فعل التصميم المتمثل في المضاهاة والفعل التحليلي للتحليل الطبقي أو المضاهى، ويؤكد أن التصاميم المضاهية تتطلب تحليلات مضاهية لتجنب التحيز. تشير الإرشادات المتعلقة بالتوزيع العشوائي الطبقي في التجارب إلى أنه الأكثر فائدة في الدراسات الأصغر ويجب أن يقترن بالتقسيم إلى كتل، وتحدد نصوص علم الأوبئة القياسية متى تحسن المضاهاة الكفاءة ومتى يؤدي الإفراط في المضاهاة على عامل غير مربك إلى الإضرار بها.

History

لطالما استخدمت المضاهاة في دراسات الحالات والشواهد للأمراض المزمنة للتحكم في عوامل الإرباك القوية مثل العمر والجنس، وقد قام كتاب بريسلو ودي (Breslow and Day) لعام 1980 بتدوين التحليل الشرطي (المضاهى) الذي تتطلبه هذه التصاميم. يعود التحليل الطبقي إلى طرق مانتل-هاينزل (Mantel-Haenszel) في منتصف القرن العشرين، وقد تم اعتماد التوزيع العشوائي الطبقي في التجارب السريرية للحفاظ على توازن العوامل التنبؤية عبر أذرع العلاج، مع توضيحات منهجية لاحقة حول متى يضيف قيمة.

Debates

متى تكون المضاهاة مفيدة، ومتى تأتي بنتائج عكسية؟

يمكن أن تحسن المضاهاة على عامل إرباك حقيقي الكفاءة، ولكن المضاهاة على متغير ليس عامل إرباك، أو يقع على المسار السببي، يمكن أن تقلل الكفاءة أو تؤدي إلى تحيز (إفراط في المضاهاة)؛ يعتمد القرار على البنية السببية، وليس على الراحة.

هل التوزيع العشوائي الطبقي ضروري في التجارب الكبيرة؟

يحافظ التقسيم الطبقي على توازن العوامل التنبؤية الرئيسية وهو الأكثر قيمة في التجارب الأصغر، بينما في التجارب الكبيرة يميل التوزيع العشوائي البسيط إلى موازنة العوامل بمفرده؛ يمكن أن يؤدي الإفراط في التقسيم الطبقي إلى إنشاء العديد من الطبقات المتفرقة وتعقيد التصميم.

Key figures

• Norman Breslow
• Nicholas Day
• Kenneth Rothman
• Sander Greenland
• Neil Pearce

Seminal works

• breslow-day-1980-matching
• pearce-2016-matched
• kernan-1999-stratified

Frequently asked questions

ما الفرق بين المضاهاة والتقسيم الطبقي؟

المضاهاة هي قرار أخذ عينات يتم اتخاذه عند اختيار الأفراد (اختيار أفراد المقارنة لمشاركة توزيع عامل إرباك)، بينما يقسم التقسيم الطبقي الأفراد إلى مجموعات فرعية محددة بواسطة عامل إرباك ويقارن التعرض والنتائج داخل تلك المجموعات الفرعية؛ تتطلب البيانات المضاهية أيضًا تحليلاً مضاهيًا.

ما هو الإفراط في المضاهاة؟

الإفراط في المضاهاة هو المضاهاة على متغير لا ينبغي المضاهاة عليه، مثل متغير ليس عامل إرباك أو يقع على المسار السببي بين التعرض والنتيجة؛ يمكن أن يقلل من الكفاءة الإحصائية أو يحيز التقدير بدلاً من تحسين التحكم في عوامل الإرباك.