YOGYAKARTA - 参与者的选择在研究中至关重要,特别是涉及人类主题的研究,如临床试验。遴选过程不应粗心大意,但必须遵循被称为包容和排除标准的严格指导方针。
包容和排除标准的组合形成了所谓的可行性标准或确定谁可以和不应该参加研究的标准。
Scribbr推出时,包容性标准是潜在参与者必须满足的特征或要求,以便被纳入研究。设定此标准是为了确保研究的种群是同性的,并且与研究目的相关。
例如,在慢性心力衰竭的医学研究中,研究人员可能会设定包容性标准,例如:
这样的包容性标准可以帮助研究人员获得更一致的数据,因为所有参与者都处于相同的基本状态。
同时,排除标准用于排除某些个人免于参与研究,尽管他们可能符合包容性标准。制定此标准是为了防止可能破坏数据可靠性或危及参与者安全的因素。
心力衰竭研究中的例外标准的例子可能包括:
通过适当设定排斥标准,研究人员可以减少干扰变量,并确保研究的安全性和道德。
包容和排除标准的确定不仅关乎效率,还关乎科学有效性和道德责任。如果没有明确的标准,研究可能会失去内部有效性(研究中的因果关系)和外部有效性(结果概括的能力)。
例如,如果服用睡眠药物的人参加睡眠失眠研究而不被归类为排除标准,那么研究结果可能会有偏见。同样,引入诊断不明的参与者会模糊数据的解释。
此外,这些标准有助于保护弱势群体。未成年人、孕妇或认知障碍患者通常被排除在临床试验之外,以避免不平衡的剥削或风险。研究人员有义务确保每个参与者在参与之前真正理解所提供的信息并自愿同意。
包容性标准的良好配方的例子可能是:“被诊断出患有医生失眠症的受试者在过去3个月中每周至少出现症状3晚。这个配方更可衡量和客观,而不是仅仅提到“失眠症的受试者”。
至于良好排除标准的表述,它可以如下:“如果参与者服用可能影响睡眠模式的药物或其他可能干扰研究结果的处方药物,他们将被排除在外。这有助于研究人员保持数据的完整性,避免不必要的外部变量。
根据上面的解释,可以看出,包容和排除标准是设计研究的基础,这些研究不仅有效,而且是道德的。这些标准确定谁应该成为参与者,谁应该被排除在外,目的是优化数据的质量,保持安全性和维护研究的伦理。
在临床试验和其他实验的背景下,理解和适用这些标准将有助于研究人员以准确、负责任和科学负责任的方式回答研究问题。
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