रैंडमाइज्ड क्लिनिकल ट्रायल्स में दो‐नमूना उपचार तुलना के लिए सह-चरों का समायोजन: एक सिद्धांतात्मक लेकिन लचीला दृष्टिकोण

यहां यह बहस है कि रैंडमाइज्ड क्लिनिकल ट्रायल्स में उपचारों की तुलना में सह-चर समायोजित विश्लेषणों का उपयोग कैसे किया जाना चाहिए। ऐसी ट्रायल्स में महत्वपूर्ण प्रारंभिक सह-चर जानकारी नियमित रूप से एकत्र की जाती है, और समायोजन का एक लक्ष्य परिणाम से जुड़े सह-चरों का लाभ उठाना है ताकि उपचार प्रभाव के अनुमान की सटीकता बढ़ सके। हालांकि, सामान्यत: इस पर चिंता जताई जाती है कि जब उपयोग किए जाने वाले सह-चर पोस्ट होक चुने जाते हैं, तो पूर्वाग्रह का संभावित खतरा होता है, और परिणाम, सह-चरों, और उपचार के बीच संबंध के मॉडल पर आधारित समायोजन से 'मछली पकड़ने वाले अभियानों' की संभावना उत्पन्न होती है, जो सबसे नाटकीय प्रभाव अनुमान प्राप्त करने के लिए होती है। अर्ध-पैरामेट्रिक्स के सिद्धांत को आकर्षित करते हुए, हम सभी उपचार प्रभाव अनुमानकों का एक वर्णन करने की ओर बढ़ते हैं और सह-चर समायोजन के लिए सिद्धांतात्मक, व्यावहारिक रूप से व्यावहारिक विधियों की ओर अग्रसर होते हैं, जो दक्षता में वांछित लाभ देती हैं और सह-चर संबंधों की पहचान और उपयोग को अनुमति देती हैं, जबकि सामान्य चिंताओं को दरकिनार करती हैं। इन विधियों और उनके कार्यान्वयन के लिए रणनीतियाँ प्रस्तुत की गई हैं। सिमुलेशन अध्ययन और एचआईवी क्लिनिकल ट्रायल से डेटा पर एक अनुप्रयोग इन तकनीकों के प्रदर्शन को मौजूदा तरीकों के सापेक्ष प्रदर्शित करता है।