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ランダム化の遵守を脅かすもの

ランダム化比較試験をデザインするハードワークを終えた後，ランダム化の遵守を事実上無効にすることはすべきではない．

１つの一般的でかつ問題のある行為は,彼らがプロトコールに正しく従っていないとか，治療を継統しなかったことによって最終的な統計解析から被験者を除外することである．

特にどのタイプのどれくらいの数の被験者が除外されたかが群によって異なる場合，そのような除外はランダム化によって担保された治療群間の比較可能性を損なうことがある．

したがって，試験結果を収集する努力は，割り当てられた試験治療を受けるのを中止した人々を含むすべての被験者に対して行うべきである．

主要アウトカム評価データの欠測である被験者が多くいる場合も．バイアスを起こす同じリスクを起こる．

欠測データは２つの誤ったオプションを研究者に与える.

(1)欠測値をもつ被験者を解析から除外する．これはランダム化によって設定された２群間の均衡を壊す．あるいは.

(2)被験者のデータを解析に含め，データを補完する方法を捜し出す．

欠測値の扱いのために解析手法はあるにもかかわらず,欠測値は検出力，信頼性かつ試験結果の受容性に負の影響を与える可能性がある．

ランダム化の意義

ランダム化は，時には複雑なバイアスから臨床試験を保護するのに役立つことがある．

それは治療が割り当てられる前に被験者が受ける治療についての情報を理解しているときである．

治療群ごとの被験者背景の不均衡はランダム化を行っても起こる．

しかし．それは偶然によるもので.バイアスからではないし，また，試験での研究者または被験者の治療選択によるものではない．

ランダム化は，さらに報告および被験者の評価に生じるバイアスから試験結果を保護する盲検化メカニズムの重要な一部である．

ランダム化割付を実行するいくつかのすばらしい方法は，施設または主要な共変量で層別化した世換ブロックデザインがある．

最終的に．多くの統計的検定は正確に治療関連の違いの証拠の重みを評価するために，ランダム割付の仮定に依存している．

非ランダム化試験は必ずしも無効というわけではないが，解釈し，バイアスを除くことは非常に困難である．

非ランダム化試験の実施を考えている研究者は,このアプローチが絶対に必要で，そのような試験が，その妥当性を最大化する方法でデザインされるかどうかを決定するために，このチャレンジ的な方法のかなりの経験者に相談すべきである．

動的および反応逐次割付法は，研究する余地がある領域である．

そのようなアルゴリズムをいつ，そしてどのように最適に適用するかは多くの議論がある．

固定割付ランダム化アルゴリズムは，現在，臨床研究における治療割付のために最も受け入れられ，広く使用されている方法である．

ランダム化比較試験（RCT）は、治療や介入の有効性を評価する際に極めて重要な手法であり、バイアスを極力排除するために「ランダム化」が不可欠です。このランダム化は、被験者がどの治療群に割り当てられるかを無作為に決定することで、被験者の背景因子による偏りを避け、各治療群間の公平な比較を可能にします。しかし、ランダム化の意図を損なうようなプロトコール違反や治療中断が発生した場合、それを理由に被験者を除外することは、試験の信頼性を低下させるリスクがあるため注意が必要です。これは、解析から被験者を除外することで、ランダム化によって本来担保されているはずの治療群間の比較可能性が失われ、結果にバイアスがかかる可能性が生じるためです。特に、どのタイプの被験者がどの程度除外されたかが群ごとに異なる場合、ランダム化によって得られる公平性が損なわれ、結果が偏ったものになるリスクが高まります。したがって、研究者はプロトコール違反や治療中断があった場合でも、その被験者のデータを収集し、欠測データを含むすべての被験者を解析に含める方法を検討する必要があります。この「意図通り解析」（intention-to-treat解析）は、試験に割り当てられた治療群に応じて被験者を評価することで、現実に近い結果を得るための手法として重要です。RCTではデータの欠損も大きな問題であり、欠測データが多く発生した場合、データの解析から被験者を除外するか、またはデータを補完するかという選択を迫られることがあります。欠測値を補完する場合も、その方法が適切でないと新たなバイアスが生じる可能性があり、補完の際は統計学的な方法を慎重に選ぶ必要があります。欠測データが試験の信頼性や解析の力に影響を与えることから、可能な限り全被験者のデータを集める努力が求められます。ランダム化は、特に臨床試験において治療群間の偏りを防ぎ、バイアスから保護するために活用される手法であり、割り当て時に被験者がどの治療群に属するかを無作為に決めることで、治療群ごとの均衡を保ちます。被験者の背景因子の不均衡が生じることもありますが、これは偶然によるものであり、ランダム化によって意図的なバイアスは防がれています。また、ランダム化は盲検化（ブラインディング）と組み合わせて試験の信頼性を高める役割も持ち、評価者や被験者がどの治療を受けているかを知ることで生じる心理的影響を防ぐことが可能になります。RCTでの盲検化とランダム化の組み合わせは、特に評価バイアスを最小限に抑えるために重要です。ランダム化を行う際には、層別ブロックデザインや集団を施設ごとに層別化するなど、被験者の背景因子に基づく層別化も推奨されており、これにより治療群ごとの均衡がより保証されます。さらに、ランダム化比較試験では、結果の信頼性が高く評価されるためには、ランダム化の原則が徹底されることが必要であり、解析に使用する統計手法もランダム化割付の仮定に依存していることが多いため、ランダム化が徹底されないと結果の妥当性が損なわれる可能性が出てきます。また、非ランダム化試験が必ずしも無効ではないものの、その結果を解釈する際には、ランダム化試験と比較して非常に注意が必要です。非ランダム化試験では、バイアスを排除するための厳格な設計が求められ、研究の設計段階で、非ランダム化の影響を最小限に抑えるための特別な配慮が必要です。非ランダム化試験を実施する場合、経験豊富な専門家と連携し、その妥当性を最大化するためのデザインが必要です。たとえば、症例対照研究やコホート研究では、被験者の背景因子の影響を適切に調整する方法が求められ、層別解析や傾向スコアマッチングなどの補完的な手法が用いられます。非ランダム化試験の妥当性を担保するためには、被験者の選択基準や追跡期間の管理も重要です。動的割付や逐次割付といった新たな割付方法も研究が進められており、これらの方法は従来の固定割付と異なり、試験の進行に応じて被験者の割り当てを動的に調整することが可能で、より精度の高い群間比較が期待されています。しかし、動的割付は実装が難しく、どのように最適に活用するかについては議論の余地があります。現在、RCTにおける最も一般的な方法は固定割付ランダム化アルゴリズムであり、これは試験全体を通して一貫した治療群のバランスを保つ方法として広く採用されています。