रिसर्च मेथोडोलॉजी एंड बायोस्टैटिस्टिक्स सीरीज़ VII – निष्कर्षों की विश्वसनीयता के लिए पूर्वाग्रहों से बचें।

परिचय

सैंपलिंग में उतार-चढ़ाव और अन्य अनियंत्रित कारकों के कारण यादृच्छिक त्रुटियाँ होती हैं, जबकि बायस व्यवस्थित त्रुटियाँ होती हैं जिनसे कम से कम आंशिक रूप से बचा जा सकता है या उन्हें नियंत्रित किया जा सकता है। बायस परिणामों को अमान्य करने और गलत निष्कर्ष देने की प्रवृत्ति रखते हैं। ये वैधता को प्रभावित करते हैं और इन्हें विश्वसनीयता के साथ भ्रमित नहीं किया जाना चाहिए।

इस श्रृंखला के दूसरे लेख में विश्वसनीयता और वैधता की अवधारणाओं को समझाया गया है। जहां विश्वसनीयता का अर्थ है, जब एक ही या समान आबादी में अध्ययन को दोहराया जाता है, तो परिणामों में निरंतरता, वहीं वैधता इस बात से संबंधित है कि क्या अध्ययन वास्तव में इच्छित लक्ष्य को मापता है या दर्शाता है। एक अध्ययन विश्वसनीय हो सकता है - हर बार समान परिणाम उत्पन्न करता है - लेकिन फिर भी अमान्य हो सकता है यदि वे परिणाम लगातार गलत हैं। विश्वसनीयता और वैधता दोनों ही शोध निष्कर्षों की विश्वसनीयता में योगदान करते हैं, लेकिन वैधता अधिक महत्वपूर्ण है। वैधता के बिना, निष्कर्ष वास्तविकता से भटक सकते हैं, जिससे पूरा प्रयास व्यर्थ हो जाएगा।

चूंकि पूर्वाग्रहों से अध्ययन की विश्वसनीयता प्रभावित होती है, इसलिए अध्ययन की योजना बनाने और उसे लागू करने के दौरान उन पर पूरी तरह से विचार करना और जहां तक संभव हो, उनसे बचना महत्वपूर्ण है। सभी पूर्वाग्रहों को खत्म करना संभव नहीं हो सकता है, लेकिन जो भी पूर्वाग्रह सर्वोत्तम प्रयासों के बावजूद बना रहता है, उसे स्पष्ट रूप से अध्ययन की एक सीमा के रूप में बताया जाना चाहिए, जिससे निष्कर्षों की सावधानीपूर्वक व्याख्या की जा सके।

मेडिकल जांचों में कई चरणों पर पूर्वाग्रह उत्पन्न हो सकते हैं। सुविधा के लिए, इन्हें 4 श्रेणियों में विभाजित किया जा सकता है:

1. जब समस्या की अवधारणा बनाई जा रही थी और अध्ययन के लिए पेशेंट समूह को परिभाषित किया जा रहा था।
2. मामलों और नियंत्रण समूहों के चयन के दौरान
3. डेटा संग्रह के चरण में।
4. विश्लेषण और व्याख्या के दौरान।

यह लेख संक्षेप में इन पूर्वाग्रहों का वर्णन करता है—अधिक जानकारी इंद्रयान और होल्ट1 में पाई जा सकती है—और पूर्वाग्रह से बचने या इसे कम करने और परिणामों पर इसके प्रभाव को नियंत्रित करने के लिए व्यावहारिक कदमों के साथ समाप्त होता है।

अवधारणाओं और परिभाषाओं में पूर्वाग्रह।

मैं अक्सर ऐसे प्रस्ताव देखता हूँ जिनमें दो प्रक्रियाओं की तुलना की जाती है ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि किसी विशेष विभेदक निदान के लिए कौन सी बेहतर है, लेकिन 'गोल्ड स्टैंडर्ड' निर्दिष्ट नहीं होता है। 'बेहतर' का मूल्यांकन स्पष्ट संदर्भ के बिना नहीं किया जा सकता है। यदि 'गोल्ड स्टैंडर्ड' एक सामान्य नैदानिक मूल्यांकन जितना ही सरल है, तो किसी नई प्रक्रिया का मूल्यांकन करने का मूल्य संदिग्ध है। हालांकि कोई भी मेडिकल प्रक्रिया 100% सटीक नहीं होती है, लेकिन 'गोल्ड स्टैंडर्ड' इस आदर्श के जितना संभव हो उतना करीब होना चाहिए। इसके अलावा, 'गोल्ड स्टैंडर्ड' मूल्यांकन के तहत प्रक्रिया की तुलना में अपेक्षाकृत अधिक जटिल या महंगा होना चाहिए ताकि शोध अधिक सार्थक हो सके। शुरुआत में अनुसंधान समस्या को अस्पष्ट रूप से परिभाषित करने से बाद में कठिनाइयाँ आती हैं, अक्सर तब तक जब तक बहुत देर नहीं हो जाती।

उदाहरण के लिए, डायबिटीज़ पर किए गए अध्ययनों को लें। क्या आप उन मामलों को शामिल करेंगे जिनमें फास्टिंग ब्लड ग्लूकोज़ (एफबीजी) का स्तर ≥ 126 मिलीग्राम/डीएल या ग्लाइकेटेड हीमोग्लोबिन (एचबीए1सी) ≥ 6.5 है, या दोनों? आप उन पेशेंट्स को कैसे वर्गीकृत करेंगे जिनमें एफबीजी का स्तर बढ़ा हुआ है लेकिन एचबीए1सी सामान्य है? इसी तरह, हाई ब्लड प्रेशर के लिए, क्या आप उन मामलों को परिभाषित करेंगे जिनमें सिस्टोलिक ब्लड प्रेशर (बीपी) का स्तर ≥ 140 एमएमएचजी और डायस्टोलिक बीपी ≥ 90 एमएमएचजी है, या केवल एक या दूसरा? 138 एमएमएचजी सिस्टोलिक बीपी और 92 एमएमएचजी डायस्टोलिक बीपी वाले मामले के बारे में क्या? कुछ अध्ययन 135/85 या 160/95 के थ्रेशोल्ड का भी उपयोग कर सकते हैं। चुने गए परिभाषा के आधार पर परिणाम अलग-अलग होंगे। यदि एक अध्ययन 140/90 का उपयोग करता है और दूसरा 135/85 का उपयोग करता है, तो उनके परिणाम सीधे तौर पर तुलनीय नहीं होंगे, हालांकि दोनों ही हाई ब्लड प्रेशर के मामलों का मूल्यांकन कर रहे हैं। लक्षित आबादी को स्पष्ट रूप से परिभाषित किया जाना चाहिए, जिसमें सख्त समावेश और बहिष्करण मानदंड हों, जिन्हें प्रतिभागियों की भर्ती करते समय लगातार लागू किया जाए।

कैंसर से पीड़ित लोगों के समूहों को परिभाषित करते समय भी इसी तरह की समस्याएं उत्पन्न होती हैं। यदि आप कोलोन कैंसर के मामलों का अध्ययन करने का निर्णय लेते हैं, तो क्या आप केवल उन लोगों को शामिल कर रहे हैं जो हॉस्पिटल में आते हैं—कुछ शुरुआती चरण में और कुछ उन्नत चरण में? इन समूहों के बीच निष्कर्षों में काफी अंतर हो सकता है। इसी तरह, वृद्ध पेशेंट्स के अध्ययन में, यहां तक कि "70 वर्ष और उससे अधिक आयु" निर्दिष्ट करना भी पर्याप्त नहीं हो सकता है। 80 या 90 वर्ष की आयु के पेशेंट्स अक्सर 70 वर्ष की आयु के लोगों की तुलना में बहुत अलग प्रतिक्रिया देते हैं, क्योंकि यह उम्र से संबंधित गिरावट के कारण होता है। इन समूहों को बिना किसी वर्गीकरण के एक साथ मिलाने से ऐसे परिणाम मिल सकते हैं जो व्यवहार में सही नहीं होते हैं। इन सभी पहलुओं को स्पष्ट रूप से निर्दिष्ट किया जाना चाहिए ताकि पक्षपातपूर्ण निष्कर्षों से बचा जा सके।

एक और आम कारण जो पूर्वाग्रह पैदा कर सकता है, वह है अस्पष्ट रूप से परिभाषित परिणाम माप। यह कहना कि परिणाम “प्रतिक्रिया” है या “किसी उपचार के बाद सुधार” है, पर्याप्त नहीं है, जब तक कि सटीक माप मानदंड निर्दिष्ट न किए जाएं। उदाहरण के लिए, विज़ुअल एनालॉग स्केल (वीएएस) पर कम से कम तीन अंकों से दर्द में कमी, उपचार शुरू करने के बाद एक निश्चित समय पर कम से कम दो मीटर तक बिना किसी सहायता के चलने की क्षमता, अस्पताल में रहने की अवधि, मृत्यु दर, या कोई अन्य घटना। यहां तक कि मृत्यु दर का आकलन करते समय भी समय-सीमा को शामिल करना चाहिए, क्योंकि सभी पेशेंट्स की अंततः मृत्यु हो जाती है, लेकिन शोध का ध्यान विशेष रूप से अस्पताल में होने वाली मृत्यु पर हो सकता है। इसके अतिरिक्त, वृद्धावस्था किसी भी मृत्यु दर विश्लेषण में एक प्रमुख भ्रमित करने वाला कारक है और इसे ध्यान में रखा जाना चाहिए।

कई शोधकर्ता, खासकर स्नातकोत्तर स्तर पर, आवश्यक सटीकता के साथ परिणामों को परिभाषित करने में विफल रहते हैं। स्पष्ट मानदंडों के अभाव में, व्यक्तिपरकता आ जाती है, जिससे अध्ययन की विश्वसनीयता कम हो जाती है।

विषयों के चयन में पूर्वाग्रह।

जब हॉस्पिटल में भर्ती किए गए पेशेंट्स से प्राप्त नतीजों को किसी बीमारी के सभी मामलों पर लागू किया जाता है, तो एक स्पष्ट पूर्वाग्रह उत्पन्न होता है। हॉस्पिटल में भर्ती किए गए पेशेंट्स में बीमारी अधिक गंभीर होने की संभावना होती है, और वे ऐसे लोग भी होते हैं जिनके पास हॉस्पिटल की देखभाल तक पहुंचने के लिए वित्तीय, सामाजिक या लॉजिस्टिकल साधन होते हैं। सामाजिक-आर्थिक कारक परिणामों को और भी अधिक विकृत कर सकते हैं; उदाहरण के लिए, विभिन्न सामाजिक वर्गों में पोषण की स्थिति में अंतर परिणामों को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित कर सकता है। इस तरह के पूर्वाग्रह को कम करने के लिए, लक्षित आबादी से एक यादृच्छिक नमूना लेना अत्यधिक अनुशंसित है। नमूने का आकार इतना बड़ा होना चाहिए कि वह लक्षित आबादी के सभी वर्गों का प्रतिनिधित्व करे। एक छोटा नमूना, भले ही वह यादृच्छिक हो, कवरेज पूर्वाग्रह का जोखिम पैदा करता है।

इसी तरह, किसी विशेष समूह पर किए गए अध्ययनों के परिणाम, जैसे कि किसी कंपनी के कर्मचारी या शिक्षक, सामान्य आबादी पर लागू नहीं हो सकते हैं, क्योंकि इन समूहों में अलग-अलग स्वास्थ्य या पोषण संबंधी विशेषताएं हो सकती हैं। सुविधा के आधार पर चुने गए नमूनों (ऐसे लोग जो आसानी से उपलब्ध हों या जो स्वयंसेवक हों) पर आधारित अध्ययन भी पूर्वाग्रह पैदा कर सकते हैं।

वृद्ध आबादी पर किए गए अध्ययनों में सर्वाइवल बायस एक और समस्या है: अध्ययन के लिए उपलब्ध व्यक्ति वे हैं जो पहले से ही उस उम्र तक जीवित रहे हैं और इसलिए वे उन लोगों की तुलना में अधिक स्वस्थ हो सकते हैं जो पहले मर चुके हैं और अब अध्ययन में शामिल नहीं हैं।

नए निदान किए गए मामलों को उन पेशेंट्स के साथ मिलाने से, जो पहले से ही ट्रीटमेंट ले रहे हैं, निष्कर्षों में गड़बड़ी हो सकती है, क्योंकि ट्रीटमेंट प्रतिक्रिया के पैटर्न को बदल देता है। फील्ड स्टडीज़ में, यदि पुरुष डेटा संग्रह के दौरान काम पर होते हैं, तो उनकी संख्या कम हो सकती है, जिससे लिंग-संबंधी पूर्वाग्रह पैदा हो सकता है।

केस-कंट्रोल स्टडीज़ में, कंट्रोल्स को सभी प्रासंगिक कारकों के लिए केसों से मिलाया जाना चाहिए, सिवाय बीमारी के। व्यवहार में, नैदानिक अध्ययनों में इस मिलान की गारंटी देना मुश्किल होता है। ऐतिहासिक कंट्रोल्स भी पूर्वाग्रह पैदा कर सकते हैं, क्योंकि नैदानिक विधियों और उपचार रणनीतियों में समय के साथ सुधार हो सकता है। नैदानिक परीक्षणों में, परीक्षण और नियंत्रण समूहों के बीच शुरुआती असंतुलन परिणामों को प्रभावित कर सकते हैं; इसलिए यादृच्छिक आवंटन की सिफारिश की जाती है।

'बिफ़ोर-आफ्टर' स्टडी डिज़ाइन, प्लेसीबो इफ़ेक्ट और समय के साथ होने वाले अन्य कारकों के कारण पूर्वाग्रह के प्रति विशेष रूप से संवेदनशील होते हैं। ऐसे पूर्वाग्रहों को समानांतर नियंत्रण समूहों का उपयोग करके अध्ययन को दोहराए बिना ठीक नहीं किया जा सकता है। इसी कारण से, 'बिफ़ोर-आफ्टर' स्टडीज़ का सीमित मूल्य होता है और आदर्श रूप से, इनसे पूरी तरह से बचना चाहिए।

अंत में, नैतिक विचारों के अनुसार, सभी प्रतिभागियों से सूचित सहमति प्राप्त करना आवश्यक है। हालाँकि, जो व्यक्ति चिंतित हैं, गंभीर रूप से बीमार हैं, या असाधारण रूप से स्वस्थ हैं, वे भाग लेने से इनकार कर सकते हैं। इससे अनजाने में पूर्वाग्रह उत्पन्न हो सकता है, और इस प्रकार के अध्ययनों के परिणामों की व्याख्या सावधानी से की जानी चाहिए।

डेटा कलेक्शन में पूर्वाग्रह।

ज्यादातर पूर्वाग्रह डेटा संग्रह के चरण में होते हैं। मूल्यांकन के लिए उपयोग किए जाने वाले उपकरणों और साधनों की वैधता की जांच की जानी चाहिए। प्रयोगशाला जांच आदर्श रूप से एक मान्यता प्राप्त प्रयोगशाला में की जानी चाहिए, अधिमानतः स्वचालित उपकरणों का उपयोग करके। क्रिएटिनिन जैसे जैव रासायनिक मापों के लिए, विश्लेषणात्मक विधि (जैसे, जेफे काइनेटिक) निर्दिष्ट की जानी चाहिए, क्योंकि वैकल्पिक विधियों से अलग परिणाम मिल सकते हैं। यदि प्रश्नावली जैसे किसी उपकरण का उपयोग किया जाता है, तो इसे पहले से परीक्षण और मान्य किया जाना चाहिए, और इसे इस तरह से डिज़ाइन किया जाना चाहिए कि यह ऐसे प्रश्न पूछने से बचे जो किसी विशेष उत्तर का सुझाव देते हैं। साक्षात्कारकर्ताओं को अच्छी तरह से प्रशिक्षित किया जाना चाहिए ताकि वे संबंध स्थापित कर सकें और सटीक प्रतिक्रियाएं प्राप्त कर सकें। इसी तरह, यदि स्कोरिंग सिस्टम का उपयोग किया जाता है, तो इसे अध्ययन किए जा रहे विशिष्ट पेशेंट समूह के लिए मान्य किया जाना चाहिए।

क्लिनिकल असेसमेंट में, असेसर्स के कौशल में अंतर परिणामों को प्रभावित कर सकता है। कुछ क्लिनिशियन दूसरों की तुलना में अधिक कुशल होते हैं, और कॉग्निटिव बायस—जहां किसी असेसर्स के मूल्य या प्राथमिकताएं निर्णय को प्रभावित करती हैं—आसानी से आ सकता है। यह जोखिम केवल मनुष्यों तक ही सीमित नहीं है; इसी तरह का बायस वर्तमान में विकसित किए जा रहे बड़े भाषा मॉडल2 में भी दिखाई दे सकता है। इसलिए, निष्पक्ष प्रतिक्रिया प्राप्त करने के लिए क्लिनिकल परीक्षणों में अक्सर ब्लाइंडिंग का उपयोग किया जाता है। एक और समस्या यह है कि कुछ असेसर्स बहुत जल्दी निष्कर्ष पर पहुंच जाते हैं, जो बाद में अपर्याप्त या गलत पाए जा सकते हैं।

सभी मामलों का मूल्यांकन बीमारी की प्रगति के एक ही चरण में किया जाना चाहिए, जैसे कि शुरुआत में, या एक निश्चित फॉलो-अप बिंदु पर (उदाहरण के लिए, डिस्चार्ज के 3 महीने बाद)। विभिन्न मामलों में शुरुआत और पता लगने या अस्पताल में भर्ती होने के बीच अलग-अलग समय अंतराल, जिसे लेंथ बायस कहा जाता है, परिणामों को प्रभावित कर सकता है। पेशेंट्स के बीच बीमारी की गंभीरता में अंतर को भी सांख्यिकीय रूप से समायोजित किया जाना चाहिए ताकि पूर्वाग्रह से बचा जा सके।

अनुपालन न करना और कोई प्रतिक्रिया न मिलना (आंशिक या पूर्ण) आमतौर पर निष्कर्षों में पूर्वाग्रह पैदा करते हैं। प्रतिभागी निराश, ठगा हुआ, थका हुआ या लगातार पूछताछ या गहन जांच से अभिभूत महसूस कर सकते हैं। अनुवर्ती अध्ययनों में, प्रतिभागी अध्ययन से बाहर हो जाते हैं, यह एक आम बात है। असमान या विभेदक देखभाल—उदाहरण के लिए, जब कुछ पेशेंट्स का इलाज एक डॉक्टर द्वारा किया जाता है और दूसरों का किसी अन्य डॉक्टर द्वारा—निष्कर्षों में पूर्वाग्रह पैदा कर सकती है, उसी तरह जैसे विभिन्न ट्रीटमेंट प्राप्त करने वाले पेशेंट्स से डेटा को एक साथ मिलाया जाता है।

टेलीफोन पर किए जाने वाले इंटरव्यू, जो कभी-कभी पेशेंट्स के फॉलो-अप के लिए किए जाते हैं, उनमें गलतियाँ होने की संभावना अधिक होती है: पेशेंट्स बार-बार कॉल करने के बावजूद उपलब्ध नहीं हो सकते हैं, या वे लापरवाह या गलत जानकारी दे सकते हैं। उच्च गैर-प्रतिक्रिया दर गंभीर पूर्वाग्रह पैदा करती है। यहां तक कि जब पेशेंट्स को व्यक्तिगत रूप से वापस बुलाया जाता है, तो जिन लोगों को बेहतर महसूस होता है, वे उपस्थित नहीं हो सकते हैं, जबकि जिन लोगों की स्थिति बिगड़ती है, वे अन्य सुविधाओं में जा सकते हैं।

पेशेंट इंटरव्यू में रिकॉल बायस आम है: कुछ पेशेंट्स हर घटना को विस्तार से याद रखते हैं, जबकि अन्य मामूली घटनाओं को भूल जाते हैं और केवल बड़ी घटनाओं को याद रखते हैं। कंफॉन्डिंग बायस,3 —जहां दो या दो से अधिक कारकों के प्रभाव आपस में इस तरह मिल जाते हैं कि उन्हें अलग करना मुश्किल हो जाता है — कभी-कभी पहचाना जा सकता है, लेकिन अक्सर यह छिपा रहता है, खासकर जब जानकारी सीमित होती है। कई पेशेंट्स, खासकर बुजुर्ग, कई तरह की ट्रीटमेंट या सप्लीमेंट्स लेते हैं, और यदि इन्हें ठीक से दर्ज नहीं किया जाता है, तो ये प्रतिक्रियाओं को प्रभावित कर सकते हैं। साथ ही मौजूद बीमारियां — चाहे उनका इलाज किया गया हो या नहीं — निष्कर्षों को भी प्रभावित कर सकती हैं। सौभाग्य से, सांख्यिकीय विधियां इन बायसों को ध्यान में रखने में मदद कर सकती हैं, जब चर की संख्या सीमित होती है, और अध्ययन का डिज़ाइन मजबूत होता है।

एक और सूक्ष्म त्रुटि का स्रोत अंकों के प्रति वरीयता है, खासकर ब्लड प्रेशर (बीपी) माप में यह देखा गया है।4 पर्यवेक्षक अक्सर 0 और 5 जैसे अंतिम अंकों को पसंद करते हैं, और उदाहरण के लिए, 139 और 141 दोनों को 140 के रूप में दर्ज करते हैं। इससे मानक विचलन कम हो जाता है और परिणाम में पूर्वाग्रह आ जाता है। इससे निपटने के लिए, 125–134, 135–144 जैसे बीपी श्रेणियों की सिफारिश की जाती है, बजाय सामान्य 120–129, 130–139 की।

विश्लेषण और व्याख्या में पूर्वाग्रह।

हालांकि अनुचित विश्लेषणात्मक विधियों का उपयोग एक चिंता का विषय है, लेकिन एक और गंभीर समस्या है डेटा ड्रेजिंग – जिसे कभी-कभी "डेटा को तब तक परेशान करना जब तक कि वह वांछित परिणाम न दे" के रूप में वर्णित किया जाता है। शोधकर्ता विश्लेषण के कई रूपों को आजमा सकते हैं और चुनिंदा रूप से उस विधि की रिपोर्ट कर सकते हैं जो वांछित परिणाम देती है।

यहां तक कि साधारण कारकों को भी इस तरह से बदला जा सकता है। उदाहरण के लिए, एनीमिया लें; इसके प्रभाव का विश्लेषण हीमोग्लोबिन मानों को एक निरंतर चर के रूप में उपयोग करके या एक सीमा लागू करके किया जा सकता है, जिससे पेशेंट्स को एनीमिया से पीड़ित या नहीं के रूप में वर्गीकृत किया जा सके। सीमा का चुनाव – 10 मिलीग्राम/डीएल बनाम 9 मिलीग्राम/डीएल या 11 मिलीग्राम/डीएल – परिणामों को काफी हद तक बदल सकता है। कभी-कभी, सीमाओं को जानबूझकर शोधकर्ता के परिकल्पना के अनुरूप बनाने के लिए चुना जाता है, जो एक ऐसी प्रथा है जिस पर अक्सर पाठकों का ध्यान नहीं जाता है।

पी-वैल्यू सबसे अधिक इस्तेमाल किए जाने वाले सांख्यिकीय मापों में से एक हैं, जिनका उपयोग निष्कर्ष निकालने के लिए किया जाता है। बहुत बड़े नमूनों में, यहां तक कि मामूली अंतर भी पी < 0.05 का परिणाम दे सकते हैं, जिससे महत्व का गलत प्रभाव पड़ता है। कुछ सांख्यिकीविद् बहुत बड़े नमूनों के लिए पी < 0.001 का उपयोग करने की सलाह देते हैं ताकि त्रुटियों को कम किया जा सके, लेकिन इसका पालन शायद ही कभी किया जाता है। इसके अलावा, सांख्यिकीय महत्व के अत्यधिक उपयोग ने परिणामों के नैदानिक या चिकित्सा महत्व को कम कर दिया है। उत्साहजनक रूप से, सांख्यिकीय और चिकित्सा महत्व के बीच अंतर और प्रभाव आकार पर विचार करने की आवश्यकता - चाहे वह वर्तमान अभ्यास को बदलने के लिए पर्याप्त हो - के बारे में जागरूकता धीरे-धीरे बढ़ रही है, हालांकि प्रगति धीमी है।

आजकल के प्रेडिक्शन मॉडल के दौर में एक आम गलती यह है कि मॉडल के प्रेडिक्टिव परफॉर्मेंस का आकलन करने के लिए सेंसिटिविटी, स्पेसिफिसिटी और रिसीवर ऑपरेटिंग कैरेक्टरिस्टिक (आरओसी) कर्व के तहत के क्षेत्र का उपयोग किया जाता है, और यदि ये इंडेक्स अच्छे हैं तो मॉडल को स्वीकार कर लिया जाता है। यह दृष्टिकोण कई कारणों से त्रुटिपूर्ण है:

1. ये इंडेक्स उन मामलों के वर्गीकरण का मूल्यांकन करते हैं जिनके बारे में पहले से जानकारी है (बीमारी मौजूद है या नहीं), न कि उन पेशेंट्स में बीमारी की भविष्यवाणी करने का जिनके बारे में जानकारी उपलब्ध नहीं है।
2. 0.70 के आरओसी क्षेत्र को अक्सर “स्वीकार्य” माना जाता है, लेकिन फिर भी यह 30% तक की त्रुटि दर का संकेत देता है, जो नैदानिक निर्णय लेने के लिए बहुत अधिक है।
3. ये मेट्रिक्स पेशेंट्स के समूहों पर लागू होते हैं, न कि व्यक्तियों पर। उचित तरीका है कि क्लिनिकल टॉलरेंस के भीतर एक-से-एक सहमति हो, जिसका उपयोग शायद ही कभी किया जाता है।

दुर्भाग्यवश, यही गलती अब आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई)-आधारित मॉडलों के मूल्यांकन में भी की जा रही है, जिससे मूल्यांकन में पूर्वाग्रह जारी रह रहे हैं। ऐसे कई अन्य पूर्वाग्रह भी हैं जो अक्सर होते हैं, लेकिन इस पर कोई सवाल नहीं उठाता।

अंत में, क्या हम मानव शरीर, मन और आत्मा के बीच के संबंध और दूसरी ओर, पर्यावरण के साथ इसके अंतर्संबंध के बारे में पर्याप्त जानकारी रखते हैं? एक दृष्टिकोण कहता है, "जो हम नहीं जानते, वह जो हम जानते हैं, उससे कहीं अधिक है।" जबकि यह अज्ञानता अनुसंधान को बढ़ावा देती है, यह शायद ही कभी हमारे निष्कर्षों में विनम्रता लाती है। इस तरह की विनम्रता के बिना, निष्कर्षों में पूर्वाग्रह होने की संभावना होती है।

पब्लिकेशन बायस भी एक जानी-मानी बात है: सकारात्मक निष्कर्ष वाले अध्ययनों को नकारात्मक परिणाम देने वाले अध्ययनों की तुलना में अधिक आसानी से प्रकाशित किया जाता है। इससे साहित्य में अनुकूल परिणामों की ओर झुकाव होता है और साक्ष्य समीक्षा के दौरान एक विकृत तस्वीर बनती है। इस असंतुलन के कारण शोधकर्ताओं को अपने डेटा के साथ छेड़छाड़ करने और सकारात्मक निष्कर्ष प्राप्त करने के लिए प्रेरित किया जा सकता है, ताकि उन्हें प्रकाशित किया जा सके। शायद नकारात्मक निष्कर्षों को प्रकाशन निर्णयों में दोगुना महत्व दिया जाना चाहिए ताकि इस विकृति को ठीक किया जा सके।

सौभाग्य से, एनालिटिकल बायस के बारे में जागरूकता बढ़ रही है, और अब कई शोधकर्ता अधिक सावधान हैं। दुर्भाग्य से, कुछ शोधकर्ता, विशेष रूप से पोस्ट ग्रेजुएट स्तर पर, अक्सर इन सीखों को अनदेखा कर देते हैं, जिससे एक कमजोर नींव तैयार होती है जो शोधकर्ताओं की अगली पीढ़ी तक जारी रहती है।

पूर्वाग्रह को कम करने के लिए कदम

इंद्रयान और मल्होत्रा6 ने मेडिकल रिसर्च के नतीजों में पूर्वाग्रह को कम करने के लिए कई सुझाव दिए हैं। इनमें से कुछ सुझावों और उनसे जुड़े पूर्वाग्रह के प्रकारों को इस लेख में दर्शाया गया है।

एक शोधकर्ता की सबसे महत्वपूर्ण जिम्मेदारी यह पहचानना है कि शोध सत्य की खोज है—एक ऐसा लक्ष्य जिसे केवल व्यक्तिगत ईमानदारी और आवश्यक प्रयास करने की इच्छा के साथ प्राप्त किया जा सकता है। शोध से जो भी निष्कर्ष सामने आते हैं, उन्हें स्वीकार करने के लिए एक निष्पक्ष मानसिकता की आवश्यकता होती है। यदि कोई परिकल्पना की पुष्टि नहीं हो पाती है, तो यह विफलता नहीं है; यह केवल यह दर्शाता है कि सत्य कहीं और है, या फिर डिजाइन, डेटा या विश्लेषण में कुछ कमियां रही होंगी। यह भविष्य के शोध के लिए एक महत्वपूर्ण सबक प्रदान करता है। जर्नल के संपादक और समीक्षक को भी इसी तरह का दृष्टिकोण अपनाना चाहिए।

वैधता का आकलन करने के लिए कई बार जांच करना हमेशा उचित होता है। पीयर रिव्यू एक ऐसा ही उपाय है। सांख्यिकीय रूप से, परिणामों को प्रशिक्षण और सत्यापन सेट में नमूने को विभाजित करके आंतरिक वैधता के लिए जांचा जाना चाहिए, जबकि बाहरी वैधता का आकलन एक ही या समान आबादी से लिए गए दूसरे नमूने पर परिणामों को दोहराकर किया जाना चाहिए। भिन्नताएं यादृच्छिक नमूनाकरण में उतार-चढ़ाव की सीमाओं के भीतर रहनी चाहिए। यदि कोई विसंगतियां उत्पन्न होती हैं, तो समस्या की पहचान करने और सुधारात्मक कदम उठाने के लिए प्रक्रिया, डेटा और विश्लेषण की पुन: जांच की जानी चाहिए। मान्य, निष्पक्ष परिणामों के लिए जानबूझकर प्रयास की आवश्यकता होती है, जो कभी-कभी त्वरित मान्यता की उत्सुकता के कारण नहीं हो पाती है।

हालांकि, सांख्यिकीविद अक्सर बड़े सैंपल साइज़ की सलाह देते हैं, और ये वास्तव में कई समस्याओं को हल करने में मदद कर सकते हैं, लेकिन इनके महत्व को कभी-कभी बढ़ा-चढ़ाकर बताया जाता है। बड़े सैंपल के कारण लापरवाह रवैये, थकान या सीमित संसाधनों के कारण डेटा संग्रह में लापरवाही हो सकती है, जिससे कुछ स्थितियों में परिणामों की विश्वसनीयता कम हो सकती है। इसके विपरीत, यहां तक कि कम संख्या में मामलों की गहन और विस्तृत जांच से भी बहुत मूल्यवान जानकारी मिल सकती है। कई नोबेल पुरस्कार विजेता अध्ययनों में बड़े सैंपल साइज़ के बजाय जांच की गहराई पर अधिक ध्यान दिया गया है।