Skip to main content

Svar:

Toke S. Barfod, klinisk assistent, H:S Rigshospitalet

1. nov. 2005
3 min.

Mange tak til Dorte Effersøe Gannik for hendes udmærkede kommentarer. Vi er helt enige i, at man bør forholde sig kritisk over for randomiserede forsøg, og at der eksisterer mange kilder til bias. Selvom randomiserede forsøg er vores bedste metode til undersøgelse af behandlingers effekt, kan de i specielle situationer være både unødvendige, uegnede, umulige og inadækvate [1].

Men jeg er ikke sikker på, at vi er enige om forståelsen af, hvordan en korrekt randomisering i sig selv kan være en mulig kilde til bias. Gannik skriver: »Alle andre faktorer end dem, der skal undersøges, neutraliseres jo via kontrolprincippet«. Det finder hun problematisk. Jeg har svært ved at forstå, at det skulle give et skævt billede ved vurdering af behandlingers effekt, også selvom »sygdomsprocesser ... forløber under komplekse omstændigheder«.

Gannik anfører videre, at »... randomiseringen ... kan jo skabe bias, hvis patienterne foretrækker visse typer behandling frem for andre«. Men det er for mig at se ikke i sig selv et problem for metoden, at nogle patienter foretrækker visse typer behandling frem for andre. Disse patienter bør af etiske grunde oftest slet ikke deltage i et randomiseret forsøg. Ran-domiserede forsøg beskriver således forskellen i effekt mel-lem to behandlinger, når behandlingerne tilbydes en relativt indifferent population. Denne beskrivelse vil normalt heller ikke blive biased af, at de fleste patienter evt. i klinisk praksis foretrækker den ene behandling frem for den anden.

En korrekt randomisering er kun i sig selv et problem for vurderingen af behandlingernes effekt, hvis nogle behandlinger, i højere grad end andre, har bedst effekt når de bliver valgt. Det kunne f.eks. gælde diæt eller motion, der kræver en særligt aktiv indsats fra patientens side. Det kunne også gælde f.eks. psykologisk effekt og evt. adfærdsændring efter symbolsk ladede behandlinger, såvel lægelige som alternative. Andre »robuste« behandlinger virker formentlig lige så godt, hvis de bliver tildelt ved randomisering, som hvis de bliver valgt aktivt. Det kunne f.eks. gælde mindre krævende farmakologiske behandlinger. Hvis det er tilfældet, vil randomisering mellem to sådanne forskellige typer behandling skabe en bias til fordel for »robuste« behandlinger. Også selvom de fleste behandlinger pga. patientselektion og optimeret behandling faktisk har større effekt i forsøg end i praksis.

Gannik skriver, at jeg »synes at mene, at det spørgsmål kun kan afklares gennem et nyt randomiseret forsøg«. Hun finder det umiddelbart paradoksalt at undersøge formodede systematiske fejlkilder til én metode - ved at bruge den samme metode. Det kan godt være, det forekommer lidt absurd. Al-ligevel mener jeg fortsat, at hvis man vil undersøge effekten af selve randomiseringen, minimerer man risikoen for bias fra confounders bedst muligt med den beskrevne metode [2], hvor der randomiseres til enten frit behandlingsvalg eller til tildeling af behandling ved randomisering nummer to. Det bedste vil nok være, hvis den primære randomisering til hhv. frit valg eller randomisering foregår f.eks. på behandlerniveau, således at den ikke influerer på patientens oplevelse af at træffe et frit valg. Om spørgsmålet overhovedet kan »afklares« ved jeg ikke. Og som jeg anførte i artiklen kan spørgsmålet også belyses værdifuldt på andre måder, det er jeg enig med Gannik i. Det væsentligste er dog for mig at se, at man har pointen in mente. Generelt set synes randomisering ikke at påvirke behandlingers effekt. Men man kan på det foreliggende ikke udelukke, at fuldstændigt korrekt udført randomisering ifølge sin natur har systematisk bias til fordel for visse typer behandling, set i forhold til behandlingernes effekt i klinisk praksis.


Referencer

  1. Black N. Why we need observational studies to evaluate the effectiveness of health care. BMJ 1996;312:1215-8.
  2. MacLehose RR, Reeves BC, Harvey IM et al. A sytematic review of comparisons of effect sizes derived from randomised and non-randomised studies. Health Technol Assess 2000;4:1-154.