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PMCF अनुवर्तन से छूटे लोगों को केवल अनुपस्थित फ़ॉर्म मानना परिणामों की अनिश्चितता कम दिखा सकता है। देखें कि अनुवर्तन क्यों छूटा और उस समूह के बारे में क्या ज्ञात है। अज्ञात परिणाम को अपने-आप सफलता या विफलता न मानें।
आकलन परिभाषित करें
हटना, संपर्क खोना, आकलन छूटना और दूसरी जगह देखभाल अलग करें। अनुमत जानकारी और उपलब्ध रिकॉर्ड की सीमाओं में कारण जाँचें। संपर्क प्रयास और मान्य नैदानिक आकलन अलग गणनाएँ हैं। अनुपस्थिति को परिणामों से जुड़ी प्रक्रियाओं से असंबंधित मानने से पहले आँकें।
उदाहरण द्वारा समझें
उदाहरण के लिए, शुरुआती उपकरण कठिनाइयों वाले कुछ उपयोगकर्ता अनुवर्ती सर्वेक्षण का उत्तर नहीं देते। टीम उत्तर देने वालों के अनुकूल परिणाम सब पर लागू नहीं बताती। वह पिछले निष्कर्ष, अनुवर्तन अवधि और संपर्क परिस्थितियाँ तुलना करती है। अधिकृत विश्लेषण समीक्षा समझाती है कि उपलब्ध साक्ष्य किन निष्कर्षों का समर्थन करता है और आगे आकलन चाहिए या नहीं।
व्यावहारिक जाँच
- अनुवर्तन की स्थितियाँ कारणों और अंतिम मान्य आकलन तिथि सहित अलग वर्गीकृत करें।
- छूटे और पूरे समूहों की महत्त्वपूर्ण ज्ञात विशेषताएँ उचित रूप से तुलना करें।
- अनुपस्थित डेटा की मान्यताएँ और उनके प्रति निष्कर्ष कितने संवेदनशील हैं, यह आँकें।
निर्णय और सीमाएँ
रिपोर्ट प्राप्त निष्कर्ष और अप्रेक्षित हिस्से का आकार दिखाए। अनुवर्तन से छूटना हमेशा पक्षपात नहीं बनाता, लेकिन आकलन के बिना प्रभावहीन भी नहीं मानना चाहिए। अनुपस्थित लोगों को हर से चुपचाप हटाने के बजाय सीमाएँ नैदानिक मूल्यांकन और आगे के PMCF निर्णयों से जोड़ें।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
- क्या संपर्क न हो सकने वाला उपयोगकर्ता विफलता है?
- अपने-आप नहीं। परिणाम अज्ञात हो सकता है; विश्लेषण में प्रबंधन के लिए तर्कपूर्ण तरीका चाहिए।
- क्या बहुत कॉल अनुपस्थिति सुलझा देती हैं?
- वे संपर्क के प्रयास प्रदर्शित करती हैं। मान्य आकलन न मिला हो तो अनिश्चितता रहती है।