Come si minimizzano i bias quando si intraprende una ricerca?
I bias esistono in tutti i disegni di studio, e anche se i ricercatori dovrebbero cercare di minimizzare i bias, delineare le potenziali fonti di bias permette una maggiore valutazione critica dei risultati e delle conclusioni della ricerca. I ricercatori portano in ogni studio le loro esperienze, idee, pregiudizi e filosofie personali, che se vengono presi in considerazione prima dello studio, aumentano la trasparenza dei possibili pregiudizi della ricerca. Articolare chiaramente il razionale e scegliere un disegno di ricerca appropriato per soddisfare gli obiettivi dello studio può ridurre le insidie comuni in relazione ai pregiudizi. I comitati etici hanno un ruolo importante nel considerare se il disegno di ricerca e gli approcci metodologici sono bias e adatti ad affrontare il problema che si sta esplorando. Il feedback dei colleghi, degli enti finanziatori e dei comitati etici è una parte essenziale della progettazione degli studi di ricerca, e spesso fornisce una preziosa guida pratica nello sviluppo di una ricerca solida.
Negli studi quantitativi, il bias di selezione è spesso ridotto dalla selezione casuale dei partecipanti, e nel caso degli studi clinici dalla randomizzazione dei partecipanti in gruppi di confronto. Tuttavia, non tenere conto dei partecipanti che si ritirano dallo studio o che si perdono al follow-up può comportare una distorsione del campione o cambiare le caratteristiche dei partecipanti nei gruppi di confronto.7 Nella ricerca qualitativa, il campionamento mirato ha dei vantaggi rispetto al campionamento di convenienza, in quanto la distorsione è ridotta perché il campione è costantemente perfezionato per soddisfare gli obiettivi dello studio. La chiusura prematura della selezione dei partecipanti prima che l’analisi sia completa può minacciare la validità di uno studio qualitativo. Questo può essere superato continuando a reclutare nuovi partecipanti nello studio durante l’analisi dei dati fino a quando non emergono nuove informazioni, nota come saturazione dei dati.8
Negli studi quantitativi avere un protocollo di ricerca ben progettato che delinei esplicitamente la raccolta e l’analisi dei dati può aiutare a ridurre gli errori. Gli studi di fattibilità sono spesso intrapresi per perfezionare i protocolli e le procedure. Le distorsioni possono essere ridotte massimizzando il follow-up e, se del caso, negli studi di controllo randomizzati l’analisi dovrebbe essere basata sul principio intention-to-treat, una strategia che valuta l’efficacia clinica perché non tutti si conformano al trattamento e il trattamento che le persone ricevono può essere cambiato in base a come rispondono. La ricerca qualitativa è stata criticata per la mancanza di trasparenza in relazione ai processi analitici impiegati.4 I ricercatori qualitativi devono dimostrare rigore, associato ad apertura, pertinenza alla pratica e congruenza dell’approccio metodologico. Anche se altri ricercatori possono interpretare i dati in modo diverso, apprezzare e capire come sono stati sviluppati i temi è una parte essenziale per dimostrare la solidità dei risultati. La riduzione dei bias può includere la convalida degli intervistati, il confronto costante tra i resoconti dei partecipanti, la rappresentazione dei casi devianti e degli outlier, il coinvolgimento prolungato o l’osservazione persistente dei partecipanti, l’analisi indipendente dei dati da parte di altri ricercatori e la triangolazione.4
In sintesi, minimizzare i bias è una considerazione chiave quando si progetta e si intraprende una ricerca. I ricercatori hanno il dovere etico di delineare i limiti degli studi e rendere conto delle potenziali fonti di distorsione. Questo permetterà agli operatori sanitari e ai responsabili politici di valutare ed esaminare i risultati degli studi e di tenerne conto quando si applicano i risultati alla pratica o alla politica.