Статистик, ассистент-преподаватель по исследованиям в области политики и здравоохранения в Университете штата Пенсильвания (Penn State) в США, разъясняет концепцию «контроля» переменных в научных исследованиях — термин, который часто используется в новостях для повышения достоверности исследования.
Недавно The Washington Post опубликовал материалы об исследованиях, связанных с препаратами на основе GLP-1. В одном случае было отмечено, что женщины, принимавшие GLP-1, теряли больше веса, чем женщины из контрольной группы. В другом исследовании то же издание сообщило, что исследователи контролировали такие факторы, как возраст, пол, раса и курение, обнаружив, что использование этих препаратов повышает риск скелетных нарушений.
Эксперт подчеркивает, что понимание того, что представляет собой контроль, имеет решающее значение для оценки степени доказательной поддержки выводов исследования и для суждения о медийном освещении новых открытий. Значение контроля варьируется в зависимости от дизайна исследования, который обычно делится на экспериментальный или обсервационный.
В экспериментальном исследовании исследователи применяют лечение или лекарство к некоторым участникам, в то время как другие формируют контрольную группу, которая не получает вмешательства. В примере исследования потери веса и гормональных нарушений исследователи сравнили результаты между теми, кто принимал GLP-1, и теми, кто не принимал его, что означает, что они напрямую влияли на получение данных.
В обсервационных исследованиях исследователи анализируют существующие данные, такие как электронные медицинские карты, для выявления закономерностей. Они используют статистические инструменты для проверки того, как такие факторы, как возраст или пол, могли повлиять на результаты, независимо от того, получал ли человек лечение. Этот процесс направлен на обеспечение того, чтобы связь между лечением и результатом не была обусловлена известными переменными, которые влияют на оба.
В исследовании о повреждениях костей и GLP-1 контроль возраста, пола, расы и курения заключался в сравнении повреждений между лицами, принадлежащими к каждой категории, проверяя различия между пользователями и не пользователями препарата. Без этого контроля могло показаться, что GLP-1 вызывает больше повреждений просто потому, что многие пользователи также курят, при этом курение является независимым фактором риска.
В экспериментальном испытании нового лекарства ученые случайным образом распределяют лечение. Участники, не получающие лекарство, обычно получают плацебо. Кроме того, если существуют известные факторы, которые могут повлиять на результат, такие как тяжесть заболевания или прием других лекарств, ученые могут рандомизировать лечение внутри этих групп — процедура, называемая стратификацией. Это предотвращает неоправданное отнесение участников с определенными характеристиками к группе лечения или к плацебо.
Например, экспериментальное исследование 2021 года изучало потерю веса у диабетиков 2 типа, принимавших GLP-1. Исследователи гарантировали, что группы лечения и контроля были выбраны случайным образом среди людей с различным исходным уровнем глюкозы и принимающих различные лекарства от диабета, минимизируя предвзятости.
Из-за логистических и финансовых трудностей исследователи часто прибегают к обсервационным исследованиям, также называемым исследованиями реальной клинической практики, используя существующие записи без возможности рандомизации. В таких случаях используются статистические инструменты для учета факторов, которые могли повлиять на лечение и результаты.
Например, в обсервационном исследовании GLP-1 исследователи проанализировали базы данных медицинских карт, чтобы оценить потерю веса у пользователей GLP-1 по сравнению с теми, кто принимал другие лекарства от диабета 2 типа.
В обсервационных исследованиях пренебрежение критически важными переменными может подорвать достоверность результатов. Исследование может заявить о пользе пищевой добавки, не контролируя различия в исходном состоянии здоровья между пользователями и не пользователями. В таком сценарии более здоровые люди могли выбрать прием добавки, создавая ложное представление о пользе.
Многие из этих выводов не воспроизводятся в экспериментальных исследованиях, использующих рандомизацию для контроля этих искажений. Однако попытка контролировать все возможные переменные также проблематична, поскольку если они не связаны с переменными интереса, увеличение числа контролируемых переменных делает математические оценки менее точными. Контроль вмешивающихся переменных может даже исказить эффект, который пытается измерить исследование.
Эксперт советует, что при анализе результатов обсервационных исследований следует оценить, склоняется ли исследование к крайности малого количества контролируемых переменных или к избытку переменных. Он предоставил онлайн-приложение для помощи в сравнении обсервационных и экспериментальных анализов с симулированными данными, подчеркнув, что для изучения таких исследований не обязательно быть ученым, но крайне важно признать, что простые термины, такие как «контролируемый», имеют очень разные значения.