Число людей в начале исследования и число людей в итоговом анализе могут различаться. Некоторые прекращают занятия, но проходят конечное измерение; другие продолжают программу, однако не предоставляют нужный результат. Поэтому «выбыл из программы», «потерян для наблюдения» и «исключён из анализа» нельзя считать одной и той же ситуацией.
Успех среди оставшихся не описывает всех начавших
Рассмотрим вымышленный пример с учебными числами. Из 40 участников программы итоговый тест прошли 24. Среди них 18 достигли заранее заданного критерия. Тренер читает «успех у 75%» и хочет показать этот процент клиенту, который сомневается, сможет ли выдержать интенсивное расписание.
Действительно, 18 / 24 = 75%. Но это доля среди измеренных участников. Из всех 40 начавших подтверждённое достижение критерия есть у 18, то есть у 45%. Остальные 16 не превращаются автоматически ни в успешных, ни в неуспешных: их итог неизвестен.
Чтобы увидеть масштаб неопределённости, можно рассчитать две крайние учебные границы. Если никто из этих 16 не достиг критерия, доля среди 40 составит 45%. Если достигли все, получится 34 / 40 = 85%. Это не доверительный интервал и не готовый анализ исследования, а арифметическая демонстрация того, сколько информации отсутствует.
Тренер не предъявляет клиенту 75% как шанс успеха любого новичка. Он уточняет, почему люди не дошли до измерения, и сохраняет в заметке исходный знаменатель. Особенно важен ответ, не была ли причиной невозможность соблюдать то самое расписание, которое предлагают клиенту.
Где искать судьбу участников
Откройте схему движения участников и разделы методов и результатов. Для каждой группы нужны числа распределённых, получивших вмешательство, предоставивших исход и включённых в анализ. Рекомендации CONSORT 2025 предусматривают отражение потерь и исключений с причинами, а также описание того, как анализировали отсутствующие данные.
Не ограничивайтесь общим процентом выбывания на две группы. Похожие суммарные потери могут скрывать разные причины, а для разных измерений в одной статье могут быть разные числа наблюдений. Например, анкету заполнили почти все, а финальный силовой тест прошла только часть.
Одинаковое число потерь, но разные основания для тревоги
В другой учебной ситуации тренер сравнивает два отчёта о выносливости. В обоих отсутствуют результаты пяти человек. В первом описан технический сбой записи тестов; во втором люди отказались от финального испытания, потому что сочли программу слишком тяжёлой. Тренер первоначально ставит отчётам одинаковую оценку: «Потери небольшие».
Затем он замечает, что во втором случае отсутствие результата может быть связано с реакцией на изучаемую программу. Если остались преимущественно те, кто хорошо переносил нагрузку, итог только оставшихся может создавать более благоприятное впечатление. В первом случае тоже нельзя автоматически объявить пропуски безвредными: нужно понять, почему сбой затронул именно эти записи и не был ли связан с группой или условиями теста.
Тренер меняет способ чтения: считает потери по группам и ищет механизм их появления. Это позволяет назвать конкретное ограничение вместо произвольного порога «до пяти человек нормально». Раздел 8.5 Cochrane Handbook объясняет, почему одна доля отсутствующих результатов не определяет риск смещения.
Надпись ITT не заполняет пропущенные результаты
Intention-to-treat, ITT, связано с анализом по исходному назначению участников. Но сама аббревиатура не сообщает, каким образом учли человека без конечного измерения. Посмотрите, кого реально включили, оставили ли в первоначальной группе и что сделали с отсутствующими значениями. Формулировка «модифицированный ITT» тоже требует расшифровки.
Если авторы представили анализ чувствительности, выясните, меняется ли содержательный вывод при других правдоподобных предположениях о пропусках. Не подменяйте этот вопрос обещанием, что статистическая программа «всё восстановила». При непонятном методе лучше оставить ограничение в заметке и уточнить его у специалиста.
Как сформулировать вывод без обвинений авторов
Вместо «исследование плохое, потому что люди ушли» запишите: «Для данного исхода доступны результаты такого-то числа участников; причины отсутствия и способ обработки описаны так-то». Потом поясните, какую уверенность это оставляет именно в нужном вам выводе.
Если вы ещё не выделили основной измеряемый результат, поможет карточка чтения научной статьи. Если выводы двух работ расходятся, сопоставьте не только программу, но и состав анализируемых данных.
Два важных уточнения
Человек прекратил занятия - его результат обязательно удаляют? Нет. Прекращение вмешательства не тождественно отсутствию итогового измерения. Посмотрите, что действительно сделали в этой работе.
Можно считать всех потерянных участниками без улучшения? Только как явно обозначенное предположение для определённого анализа, а не как известный факт. В учебном примере выше такое допущение использовалось исключительно для расчёта одной крайней границы.