Рандомізація

Рандомізація (англ. randomization, hashing, нім. Randomisation f) — розташування або вибір об'єктів у випадковому порядку.

Загальний опис

Принцип рандомізації полягає в тому, що до плану експерименту вводять елемент імовірності. Для цього план експерименту складають так, щоб ті систематичні фактори, які складно піддаються контролю, враховувалися статистично і потім виключалися в досліджен-нях як систематичні похибки.

Для випадкового вибору номерів дослідів можна використовувати таблицю випадкових чисел або лотерею.

Застосовується, наприклад, для вибору порядку чергування окремих дослідів при плануванні експериментів тощо.

Рандомізація дозволяє нівелювати систематичні (наприклад, періодичні) впливи факторів, що не контролюються, а також забезпечити об'єктивність при виборі об'єкта.

При плануванні експериментів окремі досліди повинні виконуватися у послідовності, яка встановлюється за допомогою таблиці випадкових чисел, або будь-якої процедури, що забезпечує випадковий характер проведення дослідів. Рандомізація дозволяє нівелювати систематичні (напр., періодичні) впливи факторів, що не контролюються.

Методи рандомізації

У рандомізованих дослідженнях існує не один універсальний спосіб розподілу учасників між групами. Дослідники обирають метод рандомізації з урахуванням розміру вибірки, кількості груп, важливих прогностичних факторів і практичних обмежень. У літературі найчастіше описують просту випадкову, блокову, стратифіковану, кластерну та мінімізуючу рандомізацію, а також різні їх модифікації.^[1][2]

Проста випадкова рандомізація

Проста випадкова рандомізація є найінтуїтивнішим підходом. Кожному учаснику приписують код лікування за допомогою генератора випадкових чисел, таблиць випадковостей або навіть “віртуального підкидання монети”. Ідея полягає в тому, що шанси потрапити до будь-якої з груп однакові, а порядок включення учасників не впливає на результат.

Такий метод добре працює тоді, коли вибірка достатньо велика: випадкові коливання в кількості та характеристиках учасників у групах з часом вирівнюються. У невеликих дослідженнях можуть виникати ситуації, коли одна група випадково отримує більше пацієнтів, старших за віком або з тяжчим перебігом хвороби. Це не є “помилкою” рандомізації, але може ускладнювати інтерпретацію результатів і змушує дослідників переходити до більш керованих схем розподілу.^[1]

Блокова рандомізація

Блокова рандомізація розроблена для контролю кількісного балансу між групами. На початку дослідження обирають розмір блока (наприклад, 4, 6 або 8 учасників) і формують усі можливі комбінації розподілу в межах такого блока за заданим співвідношенням (1:1, 2:1 тощо). Потім для кожного послідовного блока випадково обирають одну з цих комбінацій і призначають учасників у тому порядку, у якому вони включаються в дослідження.

У результаті кількість пацієнтів у групах залишається близькою до запланованого співвідношення навіть у проміжні моменти набору, що особливо важливо, якщо рекрутинг може бути достроково зупинений. Разом з тим при використанні блоків фіксованого малого розміру і відомому розподілі попередніх учасників з’являється ризик частково передбачити майбутнє призначення. Щоб цього уникнути, зазвичай застосовують блоки змінної довжини, які випадковим чином чергуються між собою.^[1][2]

Стратифікована рандомізація

Стратифікована рандомізація поєднує випадковий розподіл з попереднім групуванням учасників за важливими характеристиками. Дослідник обирає один або кілька факторів, які, ймовірно, впливатимуть на результат (наприклад, вік, стать, стадія захворювання, центр проведення дослідження), і формує на їх основі страти. Усередині кожної страти застосовують одну з базових схем (просту або блокову рандомізацію).

Такий підхід дає змогу досягти балансу не лише за загальною кількістю учасників, а й за ключовими прогностичними ознаками. Це підвищує точність оцінки лікувального ефекту й дозволяє виконувати аналіз із урахуванням ковариат. Головний недолік – організаційна складність. Якщо факторів багато, кількість страт швидко зростає, окремі з них можуть містити дуже мало учасників, і тоді фактичні переваги стратифікації зменшуються.^[1]

У сучасних протоколах іноді використовують коваріатно-адаптивні схеми, які можна розглядати як розвиток стратифікованої рандомізації. У таких підходах інформація про вже включених учасників впливає на ймовірність призначення для наступного пацієнта, але загальна мета залишається такою самою — підтримати прийнятний баланс між групами за важливими змінними.^[2]

Кластерна рандомізація

Кластерна рандомізація відрізняється тим, що одиницею розподілу є не окрема людина, а група — школа, лікарня, лікарська практика або громада. Такий дизайн доречний, коли втручання реалізується на рівні організації (наприклад, освітня програма для вчителів) або коли існує високий ризик впливу учасників один на одного всередині колективу.

Перевага цього підходу полягає в його практичності: легше рандомізувати декілька шкіл, ніж окремо кожного учня, а також простіше уникнути “перемішування” втручання між групами. Водночас клінічні та поведінкові характеристики людей одного кластера часто подібні між собою, тому їхні дані статистично не є незалежними. Це призводить до зменшення ефективного розміру вибірки й потребує застосування спеціальних методів аналізу, які враховують внутрішньокластерну кореляцію. Рекомендації щодо планування та опису таких досліджень викладені в окремому розширенні до заяви CONSORT для кластерних рандомізованих випробувань.^[3]

Мінімізуюча рандомізація

Мінімізуюча рандомізація належить до керованих методів, у яких розподіл учасників залежить від того, як сформувалися групи на попередніх кроках. Для кожного нового пацієнта оцінюють, наскільки зміниться загальний “дисбаланс” між групами в разі призначення до тієї чи іншої групи. Учасника спрямовують туди, де цей дисбаланс буде найменшим; часто при цьому зберігають елемент випадковості, наприклад призначають “вигідну” групу з більшою, але не стовідсотковою ймовірністю.^[4]

Такий підхід особливо корисний у дослідженнях з невеликою кількістю учасників або за наявності багатьох важливих прогнозуючих змінних, коли класичні схеми рандомізації не гарантують хорошого балансу. Мінімізацію іноді критикують за меншу ступінь “чистої випадковості”, проте за умови чіткого опису алгоритму та використання випадкового компонента її широко визнають прийнятним інструментом, зокрема в ситуаціях, коли забезпечення рівноваги між групами є пріоритетом.^[2]