Методы рандомизации

Одним из основных положений дизайна клинического исследования является рандомизация, т.е. процесс случайного распределения вариантов опыта между объектами. Распределение вариантов лечения в случайном порядке не может быть достигнуто путем беспорядочного отбора. Если в процессе отбора участвует человек, никакая схема отбора не может считаться по-настоящему случайной. Известно из практики, что если у участников исследования появляется возможность влиять на результаты исследования, эта возможность обязательно будет использована. Задача рандомизации как раз и состоит в том, чтобы обеспечить такой подбор больных, при котором контрольная группа отличалась бы от экспериментальной только методом лечения.

Слово «случайность» в его обычном разговорном смысле применяется ко всякому методу выбора, не имеющему определенной цели. Однако выбор, производимый человеком, не является случайным в строгом смысле, поскольку на практике он не выбирает одинаково часто те события, которые имеется основание считать равновероятными.

Есть только один способ получить процедуру истинно случайного отбора — воспользоваться каким-либо независящим от человека методом, например использовать датчик (или таблицу) случайных чисел.

Так, простая рандомизация основана на прямом применении такой таблицы. Числа в таблице случайных чисел сгруппированы таким образом, чтобы вероятность для каждого из однозначных чисел оказаться в любом месте таблицы была одинакова (равномерное распределение). Крайний левый столбец таблицы представляет собой номера строк, верхняя строчка — номера сгруппированных по 5 столбцов. Произвольно выбираются начальная точка (пересечение строки с каким-то номером и столбца (или столбцов) в зависимости от того, сколько знаков должно быть в извлекаемых случайных числах) и направление движения. Количество пациентов, которых необходимо рассортировать по группам, определяет, какие числа будут отбираться: при п < 10 только однозначные числа; при и = 10—99 — двузначные и т.д. Например, для распределения 99 пациентов в три группы выбираем исходную точку на пересечении произвольной строки и двух соседних столбцов, а также направление движения. Выбираем двузначные числа. Встретив числа 1—33, разместим очередного пациента в первую группу, числа 34-66 — во вторую группу, 67-99 — в третью группу. Для распределения на две группы можно действовать следующим образом: встретив четные номера, отправлять очередного пациента в первую группу, а нечетные — во вторую. Однако такой метод может привести к формированию различных по численности групп.

От этого недостатка свободен метод последовательных номеров. Каждому пациенту присваивают номер, являющийся случайным числом из таблицы случайных чисел. Затем эти номера ранжируются в порядке возрастания и в соответствии с выбранным правилом распределяют методы лечения. Например, для распределения на две группы: четные номера в ранжированном ряду — первая группа, нечетные - вторая. Однако число пациентов в группах уравновешивается только к концу процедуры рандомизации.

Метод адаптивной рандомизации поддерживает равное число пациентов в группах в течение всей процедуры рандомизации. В общем виде такая процедура предполагает следующее: в начале лечения пациенты распределяются равновероятно, затем перед тем, как определить, к какой группе отнести очередного пациента, оценивается численность уже созданных на данный момент групп. Если численность групп одинакова, лечение распределяют равновероятно, если численность одной из групп превосходит другую, вероятность попасть в эту группу снижается.

Хорошо сохраняет равную численность групп в течение всего процесса рандомизации и метод блочной рандомизации. Больных, которых предполагается включить в исследование, условно разделяют на равные блоки. В пределах блока методы лечения распределяются так, чтобы разными методами лечилось одинаковое число пациентов, но последовательность назначения лечения была бы различной. Затем блоки случайно распределяют, например пользуясь таблицей случайных чисел.

<Оглавление | Читать дальше >