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La randomisation ne garantit pas des caractéristiques identiques dans chaque échantillon obtenu. Les différences initiales doivent être évaluées au regard des problèmes de processus, du hasard et des incohérences de mesure ; une seule valeur p ne remplace pas la compréhension de leur origine et de leur pertinence.
Définir la question et les hypothèses
Vérifiez d’abord le processus d’attribution et les sources de données sous-jacentes. Établissez l’importance pronostique d’une caractéristique apparemment déséquilibrée et son rôle dans l’analyse prévue. Tester individuellement de nombreuses variables initiales ne justifie pas suffisamment le choix d’un nouveau modèle d’ajustement après examen des résultats.
Exemple d’étude hypothétique
Dans une petite étude hypothétique, un bras présente une sévérité initiale plus élevée. L’équipe examine les enregistrements de randomisation et de mesure tout en conservant l’analyse principale prévue. Si un modèle supplémentaire scientifiquement justifié est utilisé, son objectif, le moment de son introduction et ses conséquences pour l’interprétation sont clairement identifiés dans le rapport.
Points de contrôle de la conception
- Vérifiez si le déséquilibre provient des observations sources ou des dérivations analytiques.
- Évitez de sélectionner les variables cliniquement importantes uniquement à partir d’étiquettes de significativité.
- Présentez séparément les analyses prévues et les modèles d’ajustement de soutien ajoutés ultérieurement.
Consigner la décision et ses limites
L’évaluation acceptée ne conclut pas automatiquement à un échec de la randomisation et ne réduit pas non plus de vrais défauts de processus au hasard. Considérez ensemble les éléments sur le processus, la pertinence clinique et l’incertitude. Ne réécrivez pas la conclusion principale uniquement autour d’une estimation ajustée plus favorable ; expliquez le lien entre les analyses alternatives et la question scientifique initiale.
Questions fréquentes
- Toute différence initiale indique-t-elle une erreur ?
- Non. Des différences dues au hasard surviennent, mais les éléments sur le processus doivent toujours être examinés.
- Une différence initiale significative doit-elle entrer dans le modèle ?
- La sélection exige une justification scientifique et un plan d’analyse, plutôt qu’une valeur p seule.