Languages

2-7 All should be followed up

People in treatment comparisons who are not followed up to the end of the study may have worse outcomes than those who are followed up. For example, they may have dropped out because the treatment was not working or because of side effects. If those people are excluded, the findings of the study may be misleading.

Be cautious about relying on the results of treatment comparisons if many people were lost to follow-up, or if there was a big difference between the comparison groups in the percentages of people lost to follow-up. The results of such comparisons could be misleading.

Browse by Key Concept

Back to Learning Resources home

Filter these resources:

Clear Filters

Defining Bias

This blog explains what is meant by ‘bias’ in research, focusing particularly on attrition bias and detection bias.

| 0 Comments

Data Analysis Methods

A discussion of 2 approaches to data analysis in trials - ‘As Treated’, and ‘Intention-to-Treat’ - and some of the pros and cons of each.

| 0 Comments
Book cover

การตามสังเกตทุกคนที่อยู่ในการเปรียบเทียบวิธีการรักษา

หลังจากอุตส่าห์จัดกลุ่มเปรียบเทียบเพื่อให้แน่ใจว่าสิ่งที่เปรียบเทียบคล้ายคลึงกัน ยังต้องเลี่ยงไม่ให้เกิดความลำเอียงจากการละเลย ความเปลี่ยนแปลงในผู้ป่วยบางส่วน ควรตามสังเกตผู้ป่วยทุกรายให้นานที่สุด และวิเคราะห์ผลในภาพรวมของผู้ป่วยทุกรายที่อยู่ในกลุ่มนั้นๆ โดยไม่สนใจว่าพวกเขาได้รับวิธีการรักษาใด (ถ้าได้รับ) การทำแบบนี้เรียกว่าการวิเคราะห์ “intention-to-treat” ถ้าไม่ทำ ดังนี้ สิ่งที่เปรียบเทียบจะไม่อาจเทียบเคียงกันได้ ดูเผินๆ อาจคล้ายไม่สมเหตุสมผลที่เปรียบเทียบระหว่างกลุ่ม ทั้งที่ผู้ป่วยบางรายในกลุ่มไม่ได้รับวิธีการรักษาที่กำหนดให้แล้ว แต่การละเลยหลักการนี้อาจทำให้การตรวจสอบไม่เที่ยงธรรมและให้ผลชวนเข้าใจผิด เช่น ผู้ป่วยที่หลอดเลือดเลี้ยงสมองเริ่มตีบและเวียนศีรษะเป็นช่วงๆ เสี่ยงจะเป็นโรคหลอดเลือดสมองสูงกว่าปกติ นักวิจัยทำการตรวจสอบว่าหลังจากทำหัตถการเพื่อแก้การตีบในผู้ป่วยกลุ่มนี้ […]

| 0 Comments

No Resources Found

Try clearing your filters or selecting different ones.

Browse by Key Concept

Back to Learning Resources home

GET-IT Jargon Buster

About GET-IT

GET-IT provides plain language definitions of health research terms