לכמת את ההטיה – ההסבר הפשטני

Endovascular thrombectomy for acute ischaemic stroke with established large infarct (TENSION): 12-month outcomes of a multicentre, open-label, randomised trial Sex Differences in Prognostic Markers: Exploring Outcome Variability After Mechanical Thrombectomy in Large Vessel Occlusion Stroke   לרוב מדברים על הטיה במחקר רפואי בצורה איכותית ולא כמותית, אך אפשר גם לנסות לכמת אותה. דרך פשוטה יחסית לכימות הטית בחירה על התוצאה היא להסתכל על טבלה מס' 1 במאמר ולהשתמש במידע חיצוני בנוסף. בטבלה מס' 1 נוכל לבדוק פער באחוזים בין שתי הקבוצות בגורם סיכון מסוים. למשל, במחקר שנדבר עליו בפרק זה אפשר לראות הבדל בשיעור הנשים בין שתי זרועות המחקר. את ההבדל הזה ניתן להכפיל בהשפעה של גורם הסיכון על התוצא. את השפעת גורם הסיכון על התוצאה נדע מתוך מחקרים אחרים, וגם אותה נחשב כפער (באחוזים) בתוצא בין אנשים עם גורם הסיכון לבין אנשים ללא גורם הסיכון, למשל מהו הפער בין נשים לגברים בהגעה לתפקוד עצמאי לאחר אירוע מוחי. המכפלה הזו מאפשרת לכמת את השפעת ההטיה על תוצאות המחקר, ולבדוק האם מידה כזו של השפעה תשנה את המסקנות במחקר או את המובהקות של התוצאות. לדוגמה, במחקר שדברנו עליו ההבדל בשיעור הנשים בין שתי הקבוצות היה 7%, ובמחקר אחר היה נראה שההבדל בהגעה לתפקוד עצמאי לאחר אירוע מוחי בין גברים לנשים היה 16% (יש לציין שמדובר במחקר בודד שציטטתי רק כדי להדגים את העקרון ואינו בהכרח מייצג!). מכפלת שני מספרים אלו היא 1.2%, וזו מידת ההשפעה המשוערת של ההטיה על התוצא. האם הטיה כזו היא בעלת משמעות? כיוון שבמחקר העקרי הפחתת הסיכון המוחלטת (ARR ) בעזרת התרומבקטומיה הייתה 16%, אפשר להעריך שללא חוסר האיזון בין הקבוצות הפחתת הסיכון המוחלטת הייתה רק 14.8%. במקרה הזה, הכימות של ההטיה מאפשר לנו לראות שלא מדובר בהטיה שמשפיעה על מסקנות המחקר.   Quantification of bias Absolute risk reduction Thrombectomy TENSION trial