Adaptivt design er en forskningsmetodikk som gjør det mulig å gjøre endringer i løpet av en pågående studie basert på akkumulerende data. Denne tilnærmingen kan ha implikasjoner for validiteten til resultatene på noen få måter:
1. Seleksjonsskjevhet: Adaptive design gir mulighet for endringer i studiedesign og utvalgsstørrelse basert på nye data. Hvis disse modifikasjonene ikke er riktig kontrollert, er det en risiko for å innføre seleksjonsskjevhet. Populasjonen som studeres er kanskje ikke representativ, noe som kan påvirke funnene som kan generaliseres.
2. Type I-feilinflasjon: Adaptive design involverer ofte flere interimsanalyser for å informere om endringer i løpet av studien. Hyppige analyser øker imidlertid sjansene for å finne statistisk signifikante effekter ved en tilfeldighet alene. Dette kan føre til en inflasjon av falske positive resultater (Type I-feil).
3. Overoptimistiske resultater: Adaptive design gir mulighet for fleksibilitet ved å endre intervensjonsarmer eller prøvestørrelser basert på tilsynelatende responsrater. Denne fleksibiliteten kan føre til altfor optimistisk estimering av behandlingseffekter ettersom studien tilpasser seg det som ser ut til å være effektivt, og potensielt øker den observerte behandlingseffekten.
4. Datadrevne beslutninger: I adaptive design er endringer i studieprotokollen datadrevne, basert på interimsanalyser, uten strenge forhåndsspesifiserte regler. Denne datadrevne beslutningstakingen introduserer en risiko for skjevhet, siden det er et potensial for forskere å bli påvirket av foreløpige resultater, som kan være misvisende eller gjenstand for tilfeldige svingninger.
Ved å vurdere disse potensielle fallgruvene og implementere passende sikkerhetstiltak, slik som forhåndsspesifikasjon av tilpasninger og analyseplaner, åpenhet i rapportering av endringer og kontroll for flere tester, kan forskere redusere effekten av adaptive design på validiteten til resultatene.
Publiseringsdato: