Uyarlanabilir tasarım, biriken verilere dayalı olarak devam eden bir çalışma sırasında yapılacak değişikliklere izin veren bir araştırma metodolojisidir. Bu yaklaşımın, sonuçların geçerliliği üzerinde birkaç şekilde etkileri olabilir:
1. Seçim Yanlılığı: Uyarlanabilir tasarımlar, ortaya çıkan verilere dayalı olarak çalışma tasarımında ve örneklem büyüklüğünde değişikliklere izin verir. Bu değişiklikler uygun şekilde kontrol edilmezse, seçim yanlılığı getirme riski vardır. Çalışılan popülasyon, bulguların genelleştirilebilirliğini etkileyebilecek şekilde temsili olmayabilir.
2. Tip I Hata Şişirme: Uyarlanabilir tasarımlar genellikle çalışma sırasında değişiklikleri bilgilendirmek için çoklu ara analizler içerir. Bununla birlikte, sık yapılan analizler, yalnızca tesadüfen istatistiksel olarak anlamlı etkiler bulma şansını artırır. Bu, yanlış pozitif sonuçların artmasına neden olabilir (Tip I hatası).
3. Aşırı iyimser Sonuçlar: Uyarlanabilir tasarımlar, görünen yanıt oranlarına dayalı olarak müdahale kollarının veya örneklem büyüklüklerinin değiştirilmesinde esneklik sağlar. Çalışma, etkili görünen şeye uyum sağladığından, bu esneklik, tedavi etkilerinin aşırı iyimser tahmin edilmesine yol açabilir ve gözlemlenen tedavi etkisini potansiyel olarak şişirebilir.
4. Veriye Dayalı Kararlar: Uyarlanabilir tasarımlarda, çalışma protokolündeki değişiklikler, önceden belirlenmiş katı kurallar olmadan, ara analizlere dayalı olarak veriye dayalıdır. Araştırmacıların yanıltıcı olabilecek veya rastgele dalgalanmalara tabi olabilecek ara sonuçlardan etkilenme potansiyeli olduğundan, bu veriye dayalı karar verme, bir yanlılık riski ortaya çıkarır.
Araştırmacılar, bu potansiyel tuzakları göz önünde bulundurarak ve uyarlamaların ve analiz planlarının önceden belirtilmesi, değişikliklerin raporlanmasında şeffaflık ve çoklu testlerin kontrol edilmesi gibi uygun önlemleri uygulayarak, uyarlamalı tasarımların sonuçların geçerliliği üzerindeki etkisini azaltabilir.
Yayın tarihi: