
Na ovoj stranici
Prvo pitanje je: ko je bio predmetom istraživanja? Rezultat dobijen na ćelijama, miševima ili u maloj grupi zdravih odraslih osoba ne može se automatski prebaciti na osobe s određenom bolešću. Populacija, intervencija i ishod moraju odgovarati napravljenom tvrdnjama.
Pet pitanja prije zaključka
- Postoji li uporednik? Grupa placeba ili relevantna alternativa pokazuje bolje rezultate ako promjena proizlazi iz intervencije.
- Da li je alocacija bila randomizirana? Randomizacija smanjuje rizik da grupe budu različite od početka.
- Šta je mjereno? Laboratorijski marker može biti zanimljiv, ali to ne znači automatski osjetljive koristi ili smanjenje rizika od bolesti.
- Koliko je studija bila velika? Male studije mogu dati nestabilne ili slučajne rezultate.
- Ko je finansirao istraživanje? Izjava o sukobu interesa sama po sebi ne poništava studiju, ali mora se uzeti u obzir i kompenzovati nezavisnim ponavljanjem.
Ne miješajte asocijaciju sa uzročnošću
Ako se dvije stvari pojavljuju zajedno, ne znamo automatski da je jedna uzrokovala drugu. Ishrana, trening, san, postojeći tretmani i odabir učesnika ponekad mogu objasniti opažene razlike.
Dobar znak: granice su navedene
Čvrsti članci opisuju ono što ne mogu dokazati. Ne pretvaraju eksplorativni zaključak u marketinšku obećanje. Potražite ograničenja u apstraktu i u sekciji diskusije, a ne samo najupečatljiviji rezultat.
Možda će vam se svidjeti i
Ozervacijska studija naspram randomizirane: suštinska razlikaKako se opservacijske studije razlikuju od randomiziranih i zašto je ta razlika važna za tvrdnje o DDW-u.
Klinički rezultati i markeri: nisu ista stvarZašto promjena laboratorija ne može automatski biti ekvivalentna kliničkoj koristi za ljude.
Veličina učinka: zašto „funkcionisaloKako čitamo veličinu rezultata i zašto statistička razlika nije automatski važna za ljude.
Od laboratorija do kliničke studije: DDW pod lupomKako se procjenjuju studije o DDW-u i zašto laboratorijski rezultati nisu dovoljni za medicinske preporuke.