पेंसिल्वेनिया राज्य विश्वविद्यालय (पेन स्टेट), संयुक्त राज्य अमेरिका में स्वास्थ्य नीति और प्रशासन में अनुसंधान सहायक प्रोफेसर एक सांख्यिकीविद् ने वैज्ञानिक अध्ययनों में 'चरों को नियंत्रित करने' की अवधारणा को स्पष्ट किया, जो अक्सर शोध की विश्वसनीयता बढ़ाने के लिए रिपोर्टों में उपयोग किया जाने वाला शब्द है।
हाल ही में, वाशिंगटन पोस्ट ने GLP-1 आधारित दवाओं से जुड़े अध्ययनों पर लेख प्रकाशित किए। एक मामले में, यह देखा गया कि GLP-1 का उपयोग करने वाली महिलाओं ने नियंत्रण समूह की तुलना में अधिक वजन कम किया। एक अन्य अध्ययन में, उसी प्रकाशन ने बताया कि शोधकर्ताओं ने आयु, लिंग, जाति और धूम्रपान जैसे कारकों को नियंत्रित किया, जिससे पता चला कि इन दवाओं का उपयोग कंकाल संबंधी विकारों के जोखिम को बढ़ाता है।
विशेषज्ञ इस बात पर जोर देते हैं कि यह समझना कि नियंत्रण क्या है, किसी अध्ययन के निष्कर्षों के समर्थन में साक्ष्य की डिग्री का मूल्यांकन करने और नई खोजों की मीडिया कवरेज का न्याय करने के लिए मौलिक है। नियंत्रण का अर्थ अध्ययन के डिजाइन के अनुसार बदलता है, जो आमतौर पर प्रायोगिक या अवलोकन संबंधी में विभाजित होता है।
एक प्रायोगिक अध्ययन में, शोधकर्ता कुछ प्रतिभागियों पर उपचार या दवा लागू करते हैं, जबकि अन्य नियंत्रण समूह बनाते हैं, जिन्हें हस्तक्षेप नहीं मिलता है। वजन घटाने और हार्मोनल विकारों पर अध्ययन के उदाहरण में, शोधकर्ताओं ने उन लोगों के बीच परिणामों की तुलना की जिन्हें GLP-1 मिला और जिन्हें नहीं मिला, जिसका अर्थ है कि उन्होंने सीधे डेटा निर्माण को प्रभावित किया।
वहीं, अवलोकन संबंधी अध्ययनों में, शोधकर्ता पैटर्न की पहचान करने के लिए मौजूदा डेटा, जैसे इलेक्ट्रॉनिक मेडिकल रिकॉर्ड, का विश्लेषण करते हैं। वे यह जांचने के लिए सांख्यिकीय उपकरणों का उपयोग करते हैं कि आयु या लिंग जैसे कारकों ने परिणामों को कैसे प्रभावित किया होगा, भले ही किसे उपचार मिला हो। इस प्रक्रिया का उद्देश्य यह सुनिश्चित करना है कि उपचार और परिणाम के बीच का संबंध ज्ञात चर से प्रभावित न हो जो दोनों को प्रभावित करते हैं।
GLP-1 पर हड्डी की चोटों के अध्ययन में, आयु, लिंग, जाति और धूम्रपान का नियंत्रण प्रत्येक श्रेणी से संबंधित व्यक्तियों के बीच चोटों की तुलना करके शामिल था, दवा उपयोगकर्ताओं और गैर-उपयोगकर्ताओं के बीच अंतर की जांच करना। इस नियंत्रण के बिना, ऐसा लग सकता है कि GLP-1 अधिक चोटें पैदा करता है केवल इसलिए क्योंकि कई उपयोगकर्ता भी धूम्रपान करते हैं, जबकि धूम्रपान एक स्वतंत्र जोखिम कारक है।
एक नई दवा पर प्रायोगिक परीक्षण में, वैज्ञानिक यादृच्छिक रूप से उपचार वितरित करते हैं। दवा रहित प्रतिभागियों को आमतौर पर प्लेसबो दिया जाता है। इसके अलावा, यदि कोई ज्ञात कारक परिणाम को प्रभावित कर सकता है, जैसे बीमारी की गंभीरता या उपयोग की जा रही अन्य दवाएं, तो वैज्ञानिक इन समूहों के भीतर उपचार को यादृच्छिक बना सकते हैं, जिसे स्तरीकरण कहा जाता है। यह शोधकर्ताओं को विशिष्ट विशेषताओं वाले प्रतिभागियों को उपचार समूह या प्लेसबो में असमान रूप से आवंटित करने से रोकता है।
उदाहरण के लिए, 2021 के एक प्रायोगिक अध्ययन में, टाइप 2 मधुमेह वाले रोगियों में वजन घटाने की जांच की गई जिन्होंने GLP-1 का उपयोग किया था। शोधकर्ताओं ने यह सुनिश्चित किया कि उपचार और नियंत्रण समूह विभिन्न प्रारंभिक ग्लूकोज स्तरों वाले लोगों के बीच यादृच्छिक रूप से चुने गए थे और वे मधुमेह के लिए विभिन्न दवाएं ले रहे थे, जिससे पूर्वाग्रह कम हो गया।
लॉजिस्टिक्स और वित्तीय चुनौतियों के कारण, शोधकर्ता अक्सर अवलोकन संबंधी अध्ययनों का सहारा लेते हैं, जिन्हें वास्तविक दुनिया के साक्ष्य अध्ययन भी कहा जाता है, मौजूदा रिकॉर्ड का उपयोग करते हुए यादृच्छिकीकरण की संभावना के बिना। इन मामलों में, उपचारों और परिणामों को प्रभावित करने वाले कारकों पर विचार करने के लिए सांख्यिकीय उपकरणों का उपयोग किया जाता है।
उदाहरण के लिए, GLP-1 पर एक अवलोकन संबंधी अध्ययन में, शोधकर्ताओं ने GLP-1 उपयोगकर्ताओं के वजन घटाने का अनुमान लगाने के लिए चिकित्सा रिकॉर्ड डेटाबेस का विश्लेषण किया, इसकी तुलना उन लोगों से की जो टाइप 2 मधुमेह के लिए अन्य दवाएं ले रहे थे।
अवलोकन संबंधी अध्ययनों में, महत्वपूर्ण चरों की उपेक्षा करने से निष्कर्षों की विश्वसनीयता कम हो सकती है। एक अध्ययन बिना उपयोगकर्ताओं और गैर-उपयोगकर्ताओं के बीच प्रारंभिक स्वास्थ्य के अंतर को नियंत्रित किए, एक पोषक तत्व सप्लीमेंट के लाभ का दावा कर सकता है। इस परिदृश्य में, अधिक स्वस्थ व्यक्ति सप्लीमेंट लेने का विकल्प चुन सकते हैं, जिससे लाभ की झूठी धारणा बन सकती है।
इनमें से कई निष्कर्ष प्रायोगिक अध्ययनों में पुनरुत्पादित नहीं होते हैं जो इन पूर्वाग्रहों को नियंत्रित करने के लिए यादृच्छिकीकरण का उपयोग करते हैं। हालांकि, सभी संभावित चरों को नियंत्रित करने का प्रयास करना भी समस्याग्रस्त है, क्योंकि यदि वे रुचि के चर से संबंधित नहीं हैं, तो नियंत्रणों में वृद्धि गणितीय अनुमानों को कम सटीक बनाती है। सहसंयोजक चरों को नियंत्रित करने से अध्ययन द्वारा मापे जा रहे प्रभाव को विकृत भी किया जा सकता है।
विशेषज्ञ सलाह देते हैं कि अवलोकन संबंधी अध्ययनों के परिणामों का विश्लेषण करते समय, यह मूल्यांकन किया जाए कि क्या अध्ययन बहुत कम नियंत्रणों या अत्यधिक चर की ओर झुकता है। उन्होंने अवलोकन संबंधी और प्रायोगिक विश्लेषणों की तुलना सिमुलेटेड डेटा के साथ करने में सहायता के लिए एक ऑनलाइन एप्लिकेशन प्रदान किया, इस बात पर जोर दिया कि ऐसे शोध की जांच करने के लिए वैज्ञानिक होने की आवश्यकता नहीं है, लेकिन यह पहचानना महत्वपूर्ण है कि 'नियंत्रित' जैसे सरल शब्दों के बहुत अलग अर्थ होते हैं।