तुलनात्मक प्रभावशीलता अनुसंधान यादृच्छिक नियंत्रित परीक्षण से कैसे भिन्न है?

एक यादृच्छिक परीक्षण आमतौर पर एक चयनित आबादी में नियंत्रित परिस्थितियों में एक तुलनित्र के खिलाफ एक हस्तक्षेप का परीक्षण करता है। तुलनात्मक प्रभावशीलता अनुसंधान, विशेष रूप से जब नियमित रूप से एकत्र किए गए डेटा पर आधारित होता है, तो हस्तक्षेपों की तुलना करता है जैसे कि वे रोजमर्रा के अभ्यास में उपयोग किए जाते हैं, अधिक वास्तविक-विश्व प्रासंगिकता के लिए कुछ आंतरिक वैधता का व्यापार करते हैं।

डेटा-आधारित तुलनात्मक प्रभावशीलता अनुसंधान में भ्रम इतनी चिंता का विषय क्यों है?

क्योंकि नियमित देखभाल में उपचार रोगी के पूर्वानुमान से संबंधित कारणों से चुने जाते हैं, तुलना किए जा रहे समूह अक्सर व्यवस्थित रूप से भिन्न होते हैं। संकेत द्वारा यह भ्रम एक हस्तक्षेप को उससे बेहतर या बदतर दिखा सकता है जब तक कि इसे डिजाइन और विश्लेषण द्वारा सावधानीपूर्वक संबोधित न किया जाए।

स्वास्थ्य डेटा का उपयोग करके तुलनात्मक प्रभावशीलता अनुसंधान

तुलनात्मक प्रभावशीलता अनुसंधान (CER) वास्तविक दुनिया की स्थितियों में किसी स्वास्थ्य स्थिति को रोकने, निदान करने, उपचार करने या निगरानी करने के लिए वैकल्पिक हस्तक्षेपों के लाभों और हानियों की तुलना करता है। जब इसे नियमित रूप से एकत्र किए गए स्वास्थ्य डेटा का उपयोग करके किया जाता है, तो यह इलेक्ट्रॉनिक रिकॉर्ड, दावों और रजिस्टरों पर आधारित होता है ताकि यह अनुमान लगाया जा सके कि हस्तक्षेप नियंत्रित परीक्षणों के बजाय रोजमर्रा के अभ्यास में कैसा प्रदर्शन करते हैं।

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Definition

स्वास्थ्य डेटा का उपयोग करके तुलनात्मक प्रभावशीलता अनुसंधान इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड, प्रशासनिक दावों और रजिस्टरों जैसे नियमित रूप से एकत्र किए गए डेटा स्रोतों के विश्लेषण के माध्यम से वैकल्पिक स्वास्थ्य हस्तक्षेपों के वास्तविक-विश्व लाभों और हानियों की तुलना है।

Scope

यह विषय हस्तक्षेपों की तुलना करने के लिए अवलोकन संबंधी और नियमित रूप से एकत्र किए गए स्वास्थ्य डेटा के उपयोग, ऐसा करने की विश्लेषणात्मक चुनौतियों (विशेष रूप से भ्रम और डेटा गुणवत्ता), और CER तथा परीक्षण-आधारित साक्ष्य के बीच संबंध को शामिल करता है। यह CER को एक पद्धतिगत और सूचना विज्ञान विषय के रूप में मानता है। यह बताता है कि तुलनात्मक साक्ष्य कैसे उत्पन्न होता है और उपचार सिफारिशों का स्रोत नहीं है।

Key concepts

वास्तविक-विश्व साक्ष्य
नियमित रूप से एकत्र किया गया (द्वितीयक) डेटा
संकेत द्वारा भ्रम
अवलोकन संबंधी डेटा से कारण अनुमान
व्यावहारिक बनाम व्याख्यात्मक डिजाइन
स्वास्थ्य देखभाल में मूल्य (प्रति लागत परिणाम)
रोगी-केंद्रित परिणाम
सामान्यीकरण और बाहरी वैधता

Mechanisms

CER पूछता है कि दो या दो से अधिक विकल्पों में से कौन सा किसके लिए और किन परिस्थितियों में बेहतर काम करता है। यादृच्छिक परीक्षण उच्च आंतरिक वैधता के साथ इसका उत्तर देते हैं लेकिन अक्सर चयनित आबादी में; CER रोजमर्रा के अभ्यास को दर्शाने वाले नियमित रूप से एकत्र किए गए डेटा के बड़े निकायों का उपयोग करके उनकी पूरक भूमिका निभाता है। क्योंकि ऐसा डेटा अवलोकन संबंधी होता है, केंद्रीय पद्धतिगत समस्या भ्रम है, विशेष रूप से संकेत द्वारा भ्रम, जहां उपचार चुनने के कारण परिणामों से भी संबंधित होते हैं। इसलिए विश्लेषक कारण-अनुमान विधियों और सावधानीपूर्वक डिजाइन पर भरोसा करते हैं, और निष्कर्षों की विश्वसनीयता अंतर्निहित डेटा की गुणवत्ता और पूर्णता पर बहुत अधिक निर्भर करती है। CER को अक्सर मूल्य के इर्द-गिर्द तैयार किया जाता है, जिसे लागत के सापेक्ष प्राप्त स्वास्थ्य परिणामों के रूप में परिभाषित किया जाता है।

Clinical relevance

CER वास्तविक-विश्व आबादी में वैकल्पिक हस्तक्षेपों की तुलना कैसे करते हैं, यह इंगित करके दिशानिर्देशों, कवरेज निर्णयों और साझा निर्णय लेने की प्रक्रिया को सूचित करता है। इसे आलोचनात्मक रूप से पढ़ने के लिए भ्रम और डेटा गुणवत्ता पर ध्यान देने की आवश्यकता होती है, क्योंकि पक्षपातपूर्ण तुलनाएं गुमराह कर सकती हैं। यह विषय बताता है कि तुलनात्मक साक्ष्य कैसे उत्पन्न होता है; यह स्वयं निर्देशात्मक नहीं है और व्यक्तिगत उपचार विकल्पों को निर्देशित नहीं करता है।

Evidence & guidelines

यू.एस. इंस्टीट्यूट ऑफ मेडिसिन की 2009 की रिपोर्ट ने तुलनात्मक प्रभावशीलता अनुसंधान को परिभाषित किया और राष्ट्रीय अनुसंधान प्राथमिकताओं को निर्धारित किया, जिससे CER को एक क्षेत्र के रूप में स्थापित करने और रोगी-केंद्रित परिणामों के अनुसंधान में निवेश को प्रेरित करने में मदद मिली। यह रिपोर्ट एक मूलभूत नीति संदर्भ है न कि नैदानिक अभ्यास दिशानिर्देश।

History

वास्तविक-विश्व स्थितियों के तहत हस्तक्षेपों की तुलना करने में रुचि बढ़ी क्योंकि नीति निर्माताओं ने गुणवत्ता में सुधार और लागत को नियंत्रित करने के लिए साक्ष्य मांगे। 2009 की इंस्टीट्यूट ऑफ मेडिसिन की रिपोर्ट ने तुलनात्मक प्रभावशीलता अनुसंधान और इसकी प्राथमिकताओं को औपचारिक रूप दिया, और इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड और दावों के डेटाबेस के बाद के विस्तार ने बड़े पैमाने पर अवलोकन संबंधी तुलना को संभव बनाया, जबकि ऐसे विश्लेषणों में भ्रम और डेटा गुणवत्ता के बारे में चिंताओं को भी तेज किया।

Debates

क्या अवलोकन संबंधी स्वास्थ्य डेटा हस्तक्षेपों की तुलना करने में यादृच्छिक परीक्षणों का स्थान ले सकता है?: नियमित रूप से एकत्र किया गया डेटा पैमाने और वास्तविक-विश्व प्रासंगिकता प्रदान करता है लेकिन संकेत द्वारा भ्रम और गुणवत्ता सीमाओं के प्रति संवेदनशील है; इस बात पर बहस जारी है कि कब अवलोकन संबंधी CER विश्वसनीय कारण तुलनाएं उत्पन्न करता है और कब केवल यादृच्छिकीकरण ही प्रश्न को हल कर सकता है।

Key figures

Harold Sox
Sheldon Greenfield
Michael E. Porter

Seminal works

sox-greenfield-2009
porter-2010

Frequently asked questions

तुलनात्मक प्रभावशीलता अनुसंधान यादृच्छिक नियंत्रित परीक्षण से कैसे भिन्न है?: एक यादृच्छिक परीक्षण आमतौर पर एक चयनित आबादी में नियंत्रित परिस्थितियों में एक तुलनित्र के खिलाफ एक हस्तक्षेप का परीक्षण करता है। तुलनात्मक प्रभावशीलता अनुसंधान, विशेष रूप से जब नियमित रूप से एकत्र किए गए डेटा पर आधारित होता है, तो हस्तक्षेपों की तुलना करता है जैसे कि वे रोजमर्रा के अभ्यास में उपयोग किए जाते हैं, अधिक वास्तविक-विश्व प्रासंगिकता के लिए कुछ आंतरिक वैधता का व्यापार करते हैं।
डेटा-आधारित तुलनात्मक प्रभावशीलता अनुसंधान में भ्रम इतनी चिंता का विषय क्यों है?: क्योंकि नियमित देखभाल में उपचार रोगी के पूर्वानुमान से संबंधित कारणों से चुने जाते हैं, तुलना किए जा रहे समूह अक्सर व्यवस्थित रूप से भिन्न होते हैं। संकेत द्वारा यह भ्रम एक हस्तक्षेप को उससे बेहतर या बदतर दिखा सकता है जब तक कि इसे डिजाइन और विश्लेषण द्वारा सावधानीपूर्वक संबोधित न किया जाए।