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Bandage des frontières éthiques: comment la recherche observationnelle peut-elle tirer des conclusions sans expérimentation aléatoire?
Dans les domaines de l'épidémiologie, des sciences sociales, de la psychologie et des statistiques, la recherche observationnelle peut généralement être déduite de l'échantillon à l'ensemble de la population. Considérations éthiques ou limitations pratiques.Un exemple courant de recherche observationnelle consiste à explorer l'impact potentiel d'un certain traitement sur le sujet, mais dans de telles études, le processus d'attribution des sujets au groupe de traitement ou de contrôle n'est généralement pas contrôlé par l'investigateur.Ceci est très différent de la méthode expérimentale des essais contrôlés randomisés tels que l'attribution randomisée de sujets au groupe de traitement ou au groupe témoin.La recherche observationnelle avec allocation aléatoire n'est pas possible et fait naturellement face aux divers défis apportés par une analyse inférentielle.
Les difficultés éthiques et pratiques auxquelles les chercheurs sont généralement confrontées doivent généralement se tourner vers la recherche observationnelle pour obtenir des données de santé et sociales précieuses.
motivation
Pourquoi les variables indépendantes sont-elles incontrôlables?Il y a plusieurs raisons.Par exemple, la conduite d'expériences aléatoires peut violer les normes éthiques.En supposant que nous voulons étudier l'association entre l'avortement artificiel et le cancer du sein, cette hypothèse estime qu'il existe une relation causale entre l'incidence de la fausse couche et du cancer du sein dans le Sichuan.Dans des expériences de contrôle hypothétiques, les chercheurs devaient diviser au hasard un grand nombre de femmes enceintes en groupes de traitement qui ont reçu des groupes de fausse couche et de contrôle qui n'ont pas fait de fausse couche, puis effectuent un dépistage régulier du cancer sur les deux groupes.Cependant, ces expériences sont évidemment contraires aux principes éthiques généraux, et il y a des écarts causés par divers facteurs confus.
De plus, la mise en œuvre de certaines expériences aléatoires peut également devenir peu pratique en raison de leur grande difficulté.Par exemple, si vous souhaitez étudier l'association entre un médicament et un groupe de symptômes très rares, l'allocation aléatoire semblera également irréaliste de considérer la rareté.Il ne peut pas être trouvé suffisamment de participants afin que le symptôme se manifeste dans les participants qui reçoivent un traitement.Dans de tels cas, les chercheurs commencent généralement par des participants qui présentent des symptômes préexistants et qui regardent ceux qui ont reçu le médicament et qui développent par la suite les symptômes.
Bien que les études d'observation ne puissent pas faire des déclarations absolument factuelles, elles peuvent toujours fournir des informations sur l'utilisation du "monde réel" et aider à former des hypothèses.
Types de recherche observationnelle
Les études observatrices peuvent être classées en plusieurs types différents, notamment des études cas-témoins, des études transversales et des études longitudinales.Des études cas-contrôlées proviennent de l'épidémiologie, où des comparaisons ont été effectuées entre deux populations existantes pour confirmer certaines propriétés causales hypothétiques.La recherche transversale est une méthode de collecte de données à des moments spécifiques, tandis que la recherche longitudinale implique des observations répétées à long terme de la même variable.Chacune de ces études peut fournir des informations différentes, mais également soulever différents défis et problèmes.
L'efficacité et la fiabilité de la recherche observationnelle
Bien que les résultats de la recherche observationnelle ne puissent pas être utilisés comme un critère clair des faits, ils peuvent toujours fournir des informations et des informations importantes dans les applications du monde réel.Selon la revue de Cochrane de 2014, les résultats des études d'observation ont montré des effets similaires aux essais contrôlés randomisés.
Cependant, le défi de réaliser des études d'observation est de savoir comment éliminer les effets de biais évidents et évaluer le rôle des biais potentiellement cachés.
Prévention et remède
Les études d'observation présentent des risques potentiels de divers biais par rapport aux essais randomisés.Il peut y avoir un biais dans la capacité de l'enquêteur à observer, ce qui peut conduire à une recherche involontaire des informations souhaitées.Par exemple, les chercheurs peuvent exagérer l'impact d'une variable ou sous-estimer l'impact d'une autre variable.Ce biais peut se produire à n'importe quel stade du processus de recherche, introduisant ainsi des mesures d'erreur systématiques.
Pour minimiser ces difficultés, en utilisant des méthodes telles que la correspondance, en considérant des biais de comparaison multiples et en éviter d'omettre des biais variables, il est devenu des problèmes auxquels les chercheurs doivent aujourd'hui faire face et résoudre.Alors que la technologie continue d'évoluer, les chercheurs recherchent également constamment de nouvelles méthodes d'analyse des données pour améliorer l'efficacité de la recherche observationnelle.
En résumé, la recherche observationnelle nous permet de découvrir et de confirmer divers phénomènes de santé et sociaux sans notre contrôle, mais en tant que recherche, comment pouvons-nous équilibrer la frontière entre les résultats et l'éthique?
