വാർത്തകൾ

ഒരു ചികിത്സയുടെ സുരക്ഷയും ഫലപ്രാപ്തിയും വിലയിരുത്തുന്നതിനുള്ള സുവർണ്ണ മാനദണ്ഡമാണ് റാൻഡമൈസ്ഡ് കൺട്രോൾഡ് ട്രയലുകൾ (RCTS). എന്നിരുന്നാലും, ചില സന്ദർഭങ്ങളിൽ, RCT പ്രായോഗികമല്ല, അതിനാൽ ചില പണ്ഡിതന്മാർ RCT യുടെ തത്വമനുസരിച്ച് നിരീക്ഷണ പഠനങ്ങൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്ന രീതി മുന്നോട്ടുവയ്ക്കുന്നു, അതായത്, "ലക്ഷ്യ പരീക്ഷണ സിമുലേഷൻ" വഴി, നിരീക്ഷണ പഠനങ്ങൾ അതിന്റെ സാധുത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനായി RCT യിലേക്ക് അനുകരിക്കപ്പെടുന്നു.

മെഡിക്കൽ ഇടപെടലുകളുടെ ആപേക്ഷിക സുരക്ഷയും ഫലപ്രാപ്തിയും വിലയിരുത്തുന്നതിനുള്ള മാനദണ്ഡങ്ങളാണ് റാൻഡമൈസ്ഡ് കൺട്രോൾഡ് ട്രയലുകൾ (RCTS). എപ്പിഡെമിയോളജിക്കൽ പഠനങ്ങളിൽ നിന്നും മെഡിക്കൽ ഡാറ്റാബേസുകളിൽ നിന്നുമുള്ള നിരീക്ഷണ ഡാറ്റയുടെ വിശകലനങ്ങൾക്ക് (ഇലക്ട്രോണിക് മെഡിക്കൽ റെക്കോർഡ് [EHR], മെഡിക്കൽ ക്ലെയിം ഡാറ്റ എന്നിവയുൾപ്പെടെ) വലിയ സാമ്പിൾ വലുപ്പങ്ങൾ, ഡാറ്റയിലേക്കുള്ള സമയബന്ധിതമായ ആക്‌സസ്, "യഥാർത്ഥ ലോക" ഇഫക്റ്റുകൾ വിലയിരുത്താനുള്ള കഴിവ് എന്നിവയുടെ ഗുണങ്ങളുണ്ടെങ്കിലും, ഈ വിശകലനങ്ങൾ അവ ഉത്പാദിപ്പിക്കുന്ന തെളിവുകളുടെ ശക്തിയെ ദുർബലപ്പെടുത്തുന്ന പക്ഷപാതത്തിന് സാധ്യതയുണ്ട്. കണ്ടെത്തലുകളുടെ സാധുത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് RCT യുടെ തത്വങ്ങൾക്കനുസൃതമായി നിരീക്ഷണ പഠനങ്ങൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യാൻ വളരെക്കാലമായി നിർദ്ദേശിക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട്. നിരീക്ഷണ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് കാര്യകാരണ അനുമാനങ്ങൾ വരയ്ക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്ന നിരവധി രീതിശാസ്ത്ര സമീപനങ്ങളുണ്ട്, കൂടാതെ വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന ഗവേഷകരുടെ എണ്ണം നിരീക്ഷണ പഠനങ്ങളുടെ രൂപകൽപ്പനയെ "ലക്ഷ്യം ട്രയൽ സിമുലേഷൻ" വഴി സാങ്കൽപ്പിക RCTS ലേക്ക് അനുകരിക്കുന്നു.

നിരീക്ഷണ പഠനങ്ങളുടെ രൂപകൽപ്പനയും വിശകലനവും ഒരേ ഗവേഷണ ചോദ്യത്തെ അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്ന സാങ്കൽപ്പിക RCTS യുമായി പൊരുത്തപ്പെടണമെന്ന് ലക്ഷ്യ പരീക്ഷണ സിമുലേഷൻ ചട്ടക്കൂട് ആവശ്യപ്പെടുന്നു. നിരീക്ഷണ പഠനങ്ങളുടെ ഗുണനിലവാരം മെച്ചപ്പെടുത്താൻ കഴിവുള്ള രൂപകൽപ്പന, വിശകലനം, റിപ്പോർട്ടിംഗ് എന്നിവയ്ക്കുള്ള ഒരു ഘടനാപരമായ സമീപനം ഈ സമീപനം നൽകുന്നുണ്ടെങ്കിലും, ഈ രീതിയിൽ നടത്തുന്ന പഠനങ്ങൾ ഇപ്പോഴും ഒന്നിലധികം ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള പക്ഷപാതത്തിന് സാധ്യതയുണ്ട്, അവയിൽ നിരീക്ഷിക്കപ്പെടാത്ത കോവറിയേറ്റുകളിൽ നിന്നുള്ള ആശയക്കുഴപ്പമുണ്ടാക്കുന്ന ഫലങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുന്നു. അത്തരം പഠനങ്ങൾക്ക് വിശദമായ ഡിസൈൻ ഘടകങ്ങൾ, ആശയക്കുഴപ്പമുണ്ടാക്കുന്ന ഘടകങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിനുള്ള വിശകലന രീതികൾ, സംവേദനക്ഷമത വിശകലന റിപ്പോർട്ടുകൾ എന്നിവ ആവശ്യമാണ്.
ടാർഗെറ്റ്-ട്രയൽ സിമുലേഷൻ സമീപനം ഉപയോഗിച്ചുള്ള പഠനങ്ങളിൽ, ഗവേഷകർ ഒരു പ്രത്യേക ഗവേഷണ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്നതിന് അനുയോജ്യമായ ഒരു സാങ്കൽപ്പിക RCTS സജ്ജമാക്കി, തുടർന്ന് ആ "ടാർഗെറ്റ്-ടെസ്റ്റ്" RCTS-മായി പൊരുത്തപ്പെടുന്ന നിരീക്ഷണ പഠന രൂപകൽപ്പന ഘടകങ്ങൾ സജ്ജമാക്കി. ഒഴിവാക്കൽ മാനദണ്ഡങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുത്തൽ, പങ്കാളി തിരഞ്ഞെടുക്കൽ, ചികിത്സാ തന്ത്രം, ചികിത്സാ അസൈൻമെന്റ്, തുടർനടപടികളുടെ ആരംഭവും അവസാനവും, ഫല നടപടികൾ, ഫലപ്രാപ്തി വിലയിരുത്തൽ, സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ വിശകലന പദ്ധതി (SAP) എന്നിവ ആവശ്യമായ ഡിസൈൻ ഘടകങ്ങളിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഡിക്കർമാൻ തുടങ്ങിയവർ ഒരു ടാർഗെറ്റ്-ട്രയൽ സിമുലേഷൻ ഫ്രെയിംവർക്ക് ഉപയോഗിക്കുകയും SARS-CoV-2 അണുബാധകൾ, ആശുപത്രിവാസങ്ങൾ, മരണങ്ങൾ എന്നിവ തടയുന്നതിൽ BNT162b2, mRNA-1273 വാക്സിനുകളുടെ ഫലപ്രാപ്തി താരതമ്യം ചെയ്യാൻ യുഎസ് ഡിപ്പാർട്ട്മെന്റ് ഓഫ് വെറ്ററൻസ് അഫയേഴ്സിൽ (VA) നിന്നുള്ള EHR ഡാറ്റ പ്രയോഗിക്കുകയും ചെയ്തു.

ഒരു ലക്ഷ്യ പരീക്ഷണത്തിന്റെ സിമുലേഷനിലെ ഒരു പ്രധാന കാര്യം, പങ്കെടുക്കുന്നവരുടെ യോഗ്യത വിലയിരുത്തുന്നതിനും, ചികിത്സ നിശ്ചയിക്കുന്നതിനും, തുടർനടപടികൾ ആരംഭിക്കുന്നതിനുമുള്ള സമയ പോയിന്റ് "പൂജ്യം" എന്ന് സജ്ജമാക്കുക എന്നതാണ്. VA കോവിഡ്-19 വാക്സിൻ പഠനത്തിൽ, വാക്സിനിലെ ആദ്യ ഡോസിന്റെ തീയതിയായി ടൈം സീറോയെ നിർവചിച്ചിട്ടുണ്ട്. യോഗ്യത നിർണ്ണയിക്കുന്നതിനും, ചികിത്സ നിശ്ചയിക്കുന്നതിനും, ടൈം സീറോയിലേക്കുള്ള ഫോളോ-അപ്പ് ആരംഭിക്കുന്നതിനുമുള്ള സമയം ഏകീകരിക്കുന്നത് പക്ഷപാതത്തിന്റെ പ്രധാന ഉറവിടങ്ങളെ കുറയ്ക്കുന്നു, പ്രത്യേകിച്ച് ഫോളോ-അപ്പ് ആരംഭിച്ചതിന് ശേഷം ചികിത്സാ തന്ത്രങ്ങൾ നിർണ്ണയിക്കുന്നതിൽ അമർത്യ സമയ പക്ഷപാതം, ചികിത്സ നൽകിയതിന് ശേഷം ഫോളോ-അപ്പ് ആരംഭിക്കുന്നതിൽ സെലക്ഷൻ ബയസ്. VA-യിൽ
കോവിഡ്-19 വാക്സിൻ പഠനത്തിൽ, പങ്കെടുക്കുന്നവരെ രണ്ടാമത്തെ ഡോസ് വാക്സിൻ എപ്പോൾ സ്വീകരിച്ചു എന്നതിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി വിശകലനത്തിനായി ചികിത്സാ ഗ്രൂപ്പിലേക്ക് നിയോഗിക്കുകയും, ആദ്യ ഡോസ് വാക്സിൻ സമയത്ത് തന്നെ ഫോളോ-അപ്പ് ആരംഭിക്കുകയും ചെയ്താൽ, മരണമില്ലാത്ത സമയ പക്ഷപാതം ഉണ്ടായിരുന്നു; ആദ്യ ഡോസ് വാക്സിൻ സമയത്ത് ചികിത്സാ ഗ്രൂപ്പിനെ നിയോഗിക്കുകയും രണ്ടാമത്തെ ഡോസ് വാക്സിൻ സമയത്ത് ഫോളോ-അപ്പ് ആരംഭിക്കുകയും ചെയ്താൽ, രണ്ട് ഡോസ് വാക്സിൻ ലഭിച്ചവരെ മാത്രമേ ഉൾപ്പെടുത്തൂ എന്നതിനാൽ തിരഞ്ഞെടുപ്പ് പക്ഷപാതം ഉണ്ടാകുന്നു.

ചികിത്സാ ഫലങ്ങൾ വ്യക്തമായി നിർവചിക്കപ്പെട്ടിട്ടില്ലാത്ത സാഹചര്യങ്ങൾ ഒഴിവാക്കാൻ ടാർഗെറ്റ് ട്രയൽ സിമുലേഷനുകളും സഹായിക്കുന്നു, ഇത് നിരീക്ഷണ പഠനങ്ങളിലെ ഒരു സാധാരണ ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. VA കോവിഡ്-19 വാക്സിൻ പഠനത്തിൽ, ഗവേഷകർ അടിസ്ഥാന സ്വഭാവസവിശേഷതകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി പങ്കാളികളെ താരതമ്യം ചെയ്യുകയും 24 ആഴ്ചകളിൽ ഫലസാധ്യതയിലെ വ്യത്യാസങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ചികിത്സ ഫലപ്രാപ്തി വിലയിരുത്തുകയും ചെയ്തു. ഒരേ പ്രശ്നത്തിനുള്ള RCT ഫലപ്രാപ്തി എസ്റ്റിമേറ്റുകൾക്ക് സമാനമായ, സമതുലിതമായ അടിസ്ഥാന സവിശേഷതകളുള്ള വാക്സിനേഷൻ എടുത്ത ജനസംഖ്യയ്ക്കിടയിലുള്ള കോവിഡ്-19 ഫലങ്ങളിലെ വ്യത്യാസങ്ങളായി ഫലപ്രാപ്തി എസ്റ്റിമേറ്റുകളെ ഈ സമീപനം വ്യക്തമായി നിർവചിക്കുന്നു. പഠന രചയിതാക്കൾ ചൂണ്ടിക്കാണിച്ചതുപോലെ, വാക്സിനേഷൻ എടുത്തതും വാക്സിനേഷൻ എടുക്കാത്തതുമായ ആളുകളുടെ ഫലങ്ങൾ താരതമ്യം ചെയ്യുന്നതിനേക്കാൾ രണ്ട് സമാനമായ വാക്സിനുകളുടെ ഫലങ്ങൾ താരതമ്യം ചെയ്യുന്നത് ആശയക്കുഴപ്പമുണ്ടാക്കുന്ന ഘടകങ്ങളാൽ സ്വാധീനിക്കപ്പെടുന്നില്ല.

RCTS-മായി ഘടകങ്ങൾ വിജയകരമായി വിന്യസിച്ചാലും, ഒരു ടാർഗെറ്റ്-ട്രയൽ സിമുലേഷൻ ഫ്രെയിംവർക്ക് ഉപയോഗിച്ചുള്ള ഒരു പഠനത്തിന്റെ സാധുത അനുമാനങ്ങളുടെ തിരഞ്ഞെടുപ്പ്, രൂപകൽപ്പന, വിശകലന രീതികൾ, അടിസ്ഥാന ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരം എന്നിവയെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. RCT ഫലങ്ങളുടെ സാധുത രൂപകൽപ്പനയുടെയും വിശകലനത്തിന്റെയും ഗുണനിലവാരത്തെയും ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നുവെങ്കിലും, നിരീക്ഷണ പഠനങ്ങളുടെ ഫലങ്ങളും ആശയക്കുഴപ്പമുണ്ടാക്കുന്ന ഘടകങ്ങളാൽ ഭീഷണിപ്പെടുത്തപ്പെടുന്നു. ക്രമരഹിതമല്ലാത്ത പഠനങ്ങൾ എന്ന നിലയിൽ, നിരീക്ഷണ പഠനങ്ങൾ RCTS പോലുള്ള ആശയക്കുഴപ്പമുണ്ടാക്കുന്ന ഘടകങ്ങളിൽ നിന്ന് മുക്തമല്ല, കൂടാതെ പങ്കാളികളും ക്ലിനിക്കുകളും അന്ധരല്ല, ഇത് ഫല വിലയിരുത്തലിനെയും പഠന ഫലങ്ങളെയും ബാധിച്ചേക്കാം. VA കോവിഡ്-19 വാക്സിൻ പഠനത്തിൽ, പ്രായം, ലിംഗഭേദം, വംശീയത, അവർ താമസിച്ചിരുന്ന നഗരവൽക്കരണത്തിന്റെ അളവ് എന്നിവയുൾപ്പെടെ പങ്കെടുക്കുന്നവരുടെ രണ്ട് ഗ്രൂപ്പുകളുടെയും അടിസ്ഥാന സ്വഭാവസവിശേഷതകളുടെ വിതരണം സന്തുലിതമാക്കാൻ ഗവേഷകർ ഒരു ജോടിയാക്കൽ സമീപനം ഉപയോഗിച്ചു. തൊഴിൽ പോലുള്ള മറ്റ് സ്വഭാവസവിശേഷതകളുടെ വിതരണത്തിലെ വ്യത്യാസങ്ങളും കോവിഡ്-19 അണുബാധയുടെ അപകടസാധ്യതയുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കാം, അവ ശേഷിക്കുന്ന ആശയക്കുഴപ്പമുണ്ടാക്കും.

ടാർഗെറ്റ്-ട്രയൽ സിമുലേഷൻ രീതികൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന പല പഠനങ്ങളും EHR ഡാറ്റ പോലുള്ള "യഥാർത്ഥ ലോക ഡാറ്റ" (RWD) ഉപയോഗിക്കുന്നു. പരമ്പരാഗത പരിചരണത്തിലെ ചികിത്സാ രീതികളുടെ സമയബന്ധിതവും, അളക്കാവുന്നതും, പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്നതും RWD യുടെ ഗുണങ്ങളിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു, എന്നാൽ നഷ്ടപ്പെട്ട ഡാറ്റ, പങ്കാളി സ്വഭാവസവിശേഷതകളുടെയും ഫലങ്ങളുടെയും കൃത്യമല്ലാത്തതും പൊരുത്തമില്ലാത്തതുമായ തിരിച്ചറിയലും നിർവചനവും, ചികിത്സയുടെ പൊരുത്തമില്ലാത്ത അഡ്മിനിസ്ട്രേഷൻ, ഫോളോ-അപ്പ് വിലയിരുത്തലുകളുടെ വ്യത്യസ്ത ആവൃത്തി, വ്യത്യസ്ത ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ സംവിധാനങ്ങൾക്കിടയിൽ പങ്കാളികളുടെ കൈമാറ്റം മൂലമുള്ള ആക്‌സസ് നഷ്ടം എന്നിവ ഉൾപ്പെടെയുള്ള ഡാറ്റ ഗുണനിലവാര പ്രശ്‌നങ്ങളുമായി താരതമ്യം ചെയ്യണം. VA പഠനം ഒരൊറ്റ EHR-ൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ചു, ഇത് ഡാറ്റ പൊരുത്തക്കേടുകളെക്കുറിച്ചുള്ള ഞങ്ങളുടെ ആശങ്കകൾ ലഘൂകരിച്ചു. എന്നിരുന്നാലും, കോമോർബിഡിറ്റികളും ഫലങ്ങളും ഉൾപ്പെടെയുള്ള സൂചകങ്ങളുടെ അപൂർണ്ണമായ സ്ഥിരീകരണവും ഡോക്യുമെന്റേഷനും ഒരു അപകടസാധ്യതയായി തുടരുന്നു.
വിശകലന സാമ്പിളുകളിൽ പങ്കാളി തിരഞ്ഞെടുക്കൽ പലപ്പോഴും മുൻകാല ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്, ഇത് അടിസ്ഥാന വിവരങ്ങൾ ഇല്ലാത്ത ആളുകളെ ഒഴിവാക്കുന്നതിലൂടെ തിരഞ്ഞെടുപ്പ് പക്ഷപാതത്തിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം. ഈ പ്രശ്നങ്ങൾ നിരീക്ഷണ പഠനങ്ങൾക്ക് മാത്രമുള്ളതല്ലെങ്കിലും, അവ ലക്ഷ്യ ട്രയൽ സിമുലേഷനുകൾക്ക് നേരിട്ട് പരിഹരിക്കാൻ കഴിയാത്ത അവശിഷ്ട പക്ഷപാതത്തിന്റെ ഉറവിടങ്ങളാണ്. കൂടാതെ, നിരീക്ഷണ പഠനങ്ങൾ പലപ്പോഴും മുൻകൂട്ടി രജിസ്റ്റർ ചെയ്തിട്ടില്ല, ഇത് ഡിസൈൻ സെൻസിറ്റിവിറ്റി, പ്രസിദ്ധീകരണ പക്ഷപാതം തുടങ്ങിയ പ്രശ്നങ്ങൾ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു. വ്യത്യസ്ത ഡാറ്റാ ഉറവിടങ്ങൾ, ഡിസൈനുകൾ, വിശകലന രീതികൾ എന്നിവ വളരെ വ്യത്യസ്തമായ ഫലങ്ങൾ നൽകുന്നതിനാൽ, പഠന രൂപകൽപ്പന, വിശകലന രീതി, ഡാറ്റാ ഉറവിട തിരഞ്ഞെടുക്കൽ അടിസ്ഥാനം എന്നിവ മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിച്ചിരിക്കണം.

ടാർഗെറ്റ് ട്രയൽ സിമുലേഷൻ ഫ്രെയിംവർക്ക് ഉപയോഗിച്ച് പഠനങ്ങൾ നടത്തുന്നതിനും റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നതിനും മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങളുണ്ട്, ഇത് പഠനത്തിന്റെ ഗുണനിലവാരം മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും വായനക്കാരന് വിമർശനാത്മകമായി വിലയിരുത്താൻ കഴിയുന്നത്ര വിശദമായ റിപ്പോർട്ട് നൽകുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഒന്നാമതായി, ഡാറ്റ വിശകലനത്തിന് മുമ്പ് ഗവേഷണ പ്രോട്ടോക്കോളുകളും SAP-യും മുൻകൂട്ടി തയ്യാറാക്കണം. കൺഫ്യൂഡന്റുകൾ മൂലമുണ്ടാകുന്ന പക്ഷപാതം പരിഹരിക്കുന്നതിനുള്ള വിശദമായ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ രീതികളും, കൺഫ്യൂഡന്റുകൾ, നഷ്ടപ്പെട്ട ഡാറ്റ തുടങ്ങിയ പക്ഷപാതത്തിന്റെ പ്രധാന ഉറവിടങ്ങൾക്കെതിരെ ഫലങ്ങളുടെ ദൃഢത വിലയിരുത്തുന്നതിനുള്ള സെൻസിറ്റിവിറ്റി വിശകലനങ്ങളും SAP-ൽ ഉൾപ്പെടുത്തണം.

RCTS-മായി ആശയക്കുഴപ്പം ഒഴിവാക്കാൻ പഠന രൂപകൽപ്പന ഒരു നിരീക്ഷണ പഠനമാണെന്ന് തലക്കെട്ട്, സംഗ്രഹം, രീതികൾ എന്നീ വിഭാഗങ്ങൾ വ്യക്തമാക്കണം, കൂടാതെ നടത്തിയ നിരീക്ഷണ പഠനങ്ങളെയും അനുകരിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്ന സാങ്കൽപ്പിക പരീക്ഷണങ്ങളെയും തമ്മിൽ വേർതിരിച്ചറിയണം. ഗവേഷകൻ ഡാറ്റാ ഉറവിടം, ഡാറ്റ ഘടകങ്ങളുടെ വിശ്വാസ്യത, സാധുത തുടങ്ങിയ ഗുണനിലവാര അളവുകൾ വ്യക്തമാക്കണം, സാധ്യമെങ്കിൽ, ഡാറ്റാ ഉറവിടം ഉപയോഗിച്ച് പ്രസിദ്ധീകരിച്ച മറ്റ് പഠനങ്ങൾ പട്ടികപ്പെടുത്തണം. ലക്ഷ്യ പരീക്ഷണത്തിന്റെയും അതിന്റെ നിരീക്ഷണ സിമുലേഷന്റെയും രൂപകൽപ്പന ഘടകങ്ങൾ വിശദീകരിക്കുന്ന ഒരു പട്ടികയും, യോഗ്യത നിർണ്ണയിക്കേണ്ടതിന്റെയും തുടർനടപടികൾ ആരംഭിക്കേണ്ടതിന്റെയും ചികിത്സ നൽകേണ്ടതിന്റെയും വ്യക്തമായ സൂചനയും അന്വേഷകൻ നൽകണം.
ടാർഗെറ്റ് ട്രയൽ സിമുലേഷനുകൾ ഉപയോഗിച്ചുള്ള പഠനങ്ങളിൽ, അടിസ്ഥാനപരമായി ഒരു ചികിത്സാ തന്ത്രം നിർണ്ണയിക്കാൻ കഴിയാത്തപ്പോൾ (ചികിത്സയുടെ ദൈർഘ്യത്തെക്കുറിച്ചുള്ള പഠനങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ കോമ്പിനേഷൻ തെറാപ്പികളുടെ ഉപയോഗം പോലുള്ളവ), മരണമില്ലാത്ത സമയ പക്ഷപാതത്തിലേക്കുള്ള ഒരു പരിഹാരം വിവരിക്കണം. തടസ്സമില്ലാത്ത കൺഫൗണ്ടറുകളുടെ സാധ്യതയുള്ള ആഘാതം അളക്കുന്നതും പ്രധാന ഡിസൈൻ ഘടകങ്ങൾ മറ്റുവിധത്തിൽ സജ്ജമാക്കുമ്പോൾ ഫലങ്ങളിലെ മാറ്റങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നതും ഉൾപ്പെടെ, പഠന ഫലങ്ങളുടെ ദൃഢതയെ പക്ഷപാതത്തിന്റെ പ്രധാന ഉറവിടങ്ങളിലേക്ക് വിലയിരുത്തുന്നതിന് ഗവേഷകർ അർത്ഥവത്തായ സംവേദനക്ഷമത വിശകലനങ്ങൾ റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യണം. നെഗറ്റീവ് നിയന്ത്രണ ഫലങ്ങളുടെ ഉപയോഗം (ആശങ്കയുടെ എക്സ്പോഷറുമായി ശക്തമായി ബന്ധമില്ലാത്ത ഫലങ്ങൾ) ശേഷിക്കുന്ന പക്ഷപാതം അളക്കാൻ സഹായിച്ചേക്കാം.

RCTS നടത്താൻ കഴിയാത്തതും RWD പ്രയോജനപ്പെടുത്താൻ കഴിയുന്നതുമായ പ്രശ്നങ്ങൾ നിരീക്ഷണ പഠനങ്ങൾക്ക് വിശകലനം ചെയ്യാൻ കഴിയുമെങ്കിലും, നിരീക്ഷണ പഠനങ്ങൾക്കും പക്ഷപാതത്തിന്റെ നിരവധി സാധ്യതയുള്ള ഉറവിടങ്ങളുണ്ട്. ടാർഗെറ്റ് ട്രയൽ സിമുലേഷൻ ഫ്രെയിംവർക്ക് ഈ പക്ഷപാതങ്ങളിൽ ചിലത് പരിഹരിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്നു, പക്ഷേ അവ അനുകരിക്കുകയും ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുകയും വേണം. കൺഫ്യൂഡറുകൾ പക്ഷപാതത്തിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാമെന്നതിനാൽ, നിരീക്ഷിക്കപ്പെടാത്ത കൺഫ്യൂഡറുകൾക്കെതിരെ ഫലങ്ങളുടെ ദൃഢത വിലയിരുത്തുന്നതിന് സെൻസിറ്റിവിറ്റി വിശകലനങ്ങൾ നടത്തണം, കൂടാതെ കൺഫ്യൂഡറുകളെക്കുറിച്ച് മറ്റ് അനുമാനങ്ങൾ നടത്തുമ്പോൾ ഫലങ്ങളിലെ മാറ്റങ്ങൾ കണക്കിലെടുക്കുന്നതിന് ഫലങ്ങൾ വ്യാഖ്യാനിക്കണം. കർശനമായി നടപ്പിലാക്കുകയാണെങ്കിൽ, നിരീക്ഷണ പഠന രൂപകൽപ്പനകൾ വ്യവസ്ഥാപിതമായി സജ്ജീകരിക്കുന്നതിന് ടാർഗെറ്റ് ട്രയൽ സിമുലേഷൻ ഫ്രെയിംവർക്ക് ഒരു ഉപയോഗപ്രദമായ രീതിയാകാം, പക്ഷേ അത് ഒരു സർവരോഗ പരിഹാരമല്ല.