انکولی ڈیزائن ایک تحقیقی طریقہ کار ہے جو جمع ہونے والے ڈیٹا کی بنیاد پر جاری مطالعہ کے دوران ترمیم کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ اس نقطہ نظر سے نتائج کی درستگی پر چند طریقوں سے مضمرات ہو سکتے ہیں:
1. انتخاب کا تعصب: انکولی ڈیزائن ابھرتے ہوئے ڈیٹا کی بنیاد پر مطالعہ کے ڈیزائن اور نمونے کے سائز میں تبدیلیوں کی اجازت دیتے ہیں۔ اگر ان ترمیمات کو مناسب طریقے سے کنٹرول نہیں کیا جاتا ہے، تو انتخابی تعصب متعارف ہونے کا خطرہ ہے۔ جس آبادی کا مطالعہ کیا جا رہا ہے وہ نمائندہ نہیں ہو سکتا، جو نتائج کی عمومیت کو متاثر کر سکتا ہے۔
2. ٹائپ I ایرر انفلیشن: مطالعہ کے دوران تبدیلیوں کو مطلع کرنے کے لیے موافق ڈیزائن میں اکثر متعدد عبوری تجزیے شامل ہوتے ہیں۔ تاہم، بار بار ہونے والے تجزیوں سے اکیلے اتفاق سے اعدادوشمار کے لحاظ سے اہم اثرات تلاش کرنے کے امکانات بڑھ جاتے ہیں۔ اس سے غلط مثبت نتائج کی افراط ہو سکتی ہے (ٹائپ I کی خرابی)۔
3. حد سے زیادہ پرامید نتائج: موافقت پذیر ڈیزائنز ظاہری ردعمل کی شرح کی بنیاد پر مداخلت کے ہتھیاروں یا نمونے کے سائز کو تبدیل کرنے میں لچک پیدا کرنے کی اجازت دیتے ہیں۔ یہ لچک علاج کے اثرات کے حد سے زیادہ پرامید تخمینے کا باعث بن سکتی ہے کیونکہ مطالعہ مؤثر معلوم ہوتا ہے، ممکنہ طور پر مشاہدہ شدہ علاج کے اثر کو بڑھاتا ہے۔
4. ڈیٹا سے چلنے والے فیصلے: انکولی ڈیزائنز میں، اسٹڈی پروٹوکول میں تبدیلیاں ڈیٹا پر مبنی ہوتی ہیں، عبوری تجزیوں کی بنیاد پر، بغیر کسی سخت قوانین کے۔ ڈیٹا پر مبنی یہ فیصلہ سازی تعصب کے خطرے کو متعارف کراتی ہے، کیونکہ محققین کے عبوری نتائج سے متاثر ہونے کا امکان ہے، جو گمراہ کن یا بے ترتیب اتار چڑھاو کا شکار ہو سکتے ہیں۔
ان ممکنہ نقصانات پر غور کرنے اور مناسب حفاظتی اقدامات کو نافذ کرنے سے، جیسا کہ موافقت اور تجزیہ کے منصوبوں کی پہلے سے وضاحت، رپورٹنگ تبدیلیوں میں شفافیت، اور متعدد ٹیسٹنگ کے لیے کنٹرول، محققین نتائج کی درستگی پر انکولی ڈیزائن کے اثرات کو کم کر سکتے ہیں۔
تاریخ اشاعت: