Pengacakan Bertingkat Untuk Uji Klinis: Semua yang Perlu Anda Ketahui

Stratifikasi adalah proses mengatur atau mengklasifikasikan sesuatu ke dalam kelompok-kelompok yang berbeda. Sampling adalah proses pengambilan sampel dari populasi atau kejadian yang lebih besar untuk dianalisis. Ini bisa berupa pengambilan sampel acak atau sistematis. Dalam statistik, ini digunakan untuk membuat subkelompok dari kelompok yang lebih besar berdasarkan sejumlah pengamatan atau karakteristik yang telah ditentukan sebelumnya untuk melanjutkan analisis yang dilakukan.

Pengambilan Sampel Acak yang Disederhanakan Versus Bertingkat

Pengambilan sampel acak sederhana melibatkan sampel subjek dari populasi. Dalam hal ini, subjek dipilih secara acak dari populasi yang ada dan dipilih sebagai sampel. Proses pemilihan subjek acak untuk penelitian atau analisis ini merupakan representasi yang adil dari populasi. Namun, bila menyangkut sampel dari populasi yang sangat bervariasi, sampling pengacakan bertingkat lebih disukai.

Ketika populasi tidak dapat dikategorikan ke dalam subkategori karena terlalu banyak perbedaan, atau kurangnya informasi tentang populasi, maka peneliti atau peneliti lebih memilih pengambilan sampel acak yang disederhanakan daripada pengambilan sampel dengan pengacakan bertingkat .

Pengacakan bertingkat adalah subkategori pengambilan sampel bertingkat. Ini adalah proses pengambilan sampel populasi lengkap yang dipelajari ke dalam subkelompok, dengan mempertimbangkan sifat, atau kekhasan, atau atribut yang sama, seperti status ekonomi atau tingkat pendidikan, yang dikenal sebagai strata. Ini mengarah pada pengambilan sampel acak sederhana. Dalam simple random sampling, peneliti tidak bias memilih setiap atribut dalam strata atau subkelompok selama proses sampling. Pemilihan ini dapat dilakukan pada setiap tahap proses secara acak.

Perlunya Stratifikasi Pasien dalam Pengembangan Obat

Paradigma penemuan obat tidak hanya mahal tetapi juga memakan waktu. Setelah pandemi Covid-19, masyarakat menyadari perlunya perubahan dalam dunia pengujian dan pengembangan obat. Kurangnya efisiensi dalam prosedur adalah salah satu kontributor utama tingkat kegagalan pengujian dan pengembangan obat secara keseluruhan. Ada dua alasan utama untuk kegagalan efikasi.

Yang pertama adalah bahwa peneliti tidak mencapai farmakologi yang diperlukan. Yang kedua adalah mekanisme yang ditargetkan oleh agen penelitian pada dasarnya tidak berkontribusi pada penyakit pada populasi subjek yang diuji.

Masalah kedua terjadi sebagian besar karena studi yang tidak memadai tentang kekuasaan yang berasal dari heterogenitas subjek. Jika subkategori subjek sakit yang didorong oleh prosedur yang mungkin merespons obat dapat dikenali dan dipilih sebelum memulai pendaftaran, maka hal itu akan mengarah pada peningkatan tingkat respons. Ini akan mengarah pada minimalisasi jumlah subjek yang berisiko mengalami efek samping, serta meningkatkan persentase persetujuan obat.

Pengacakan Bertingkat dalam Uji Klinis

Ketika atribut atau karakteristik bersama sangat bervariasi, atau ada sebagian di antara subkelompok populasi yang dianalisis, dan variasinya cukup untuk memerlukan pertimbangan eksklusif atau perbedaan yang jelas, maka pengacakan bertingkat direkomendasikan oleh para ahli.

Dalam investigasi klinis, metode sampling perlu dibedakan dari cluster sampling. Dalam hal ini, peneliti memilih sampel acak sederhana dari beberapa cluster untuk mewakili populasi, atau pengambilan sampel sistematis dilakukan setelah proses stratifikasi, juga dikenal sebagai pengambilan sampel sistematik berlapis. Ini juga dikenal sebagai pengambilan sampel acak kuota.

Komplikasi dalam Uji Klinis

Tidak seorang pun memiliki sumber daya untuk menguji vaksin atau obat atau pengobatan pada seluruh populasi manusia, dan oleh karena itu uji klinis dan uji coba dilakukan pada sekumpulan populasi terbatas yang mencerminkan populasi potensial untuk obat yang bersangkutan.

Salah satu tantangan statistik dan logistik terpenting dalam melakukan uji klinis adalah memastikan bahwa data secara akurat mewakili populasi potensial obat. Misalnya, jika obat sedang diuji untuk populasi geriatri, maka sampel harus mewakili populasi tersebut.

Atau, jika obat tersebut sedang diuji untuk anak-anak, sampel harus mewakili populasi tertentu, dan seterusnya. Apapun kelompok pasien potensialnya, seorang peneliti atau analis ingin memastikan bahwa tujuan dari uji klinis ini adalah untuk mengetahui dampak obat dengan akurasi tertinggi. Stratifikasi pasien adalah solusi untuk skenario tersebut.

Stratifikasi Pasien

Pentingnya stratifikasi pasien jelas dinilai dalam uji klinis. Ini adalah praktik mengkategorikan orang dan hasil dengan parameter selain perawatan yang diberikan. Ini digunakan untuk mengkonfirmasi alokasi subkelompok manusia yang tidak bias untuk percobaan atau penyelidikan. Ini bisa berupa usia, jenis kelamin, etnis, riwayat medis, atau parameter demografis lainnya.

Stratifikasi pasien adalah proses segmentasi kelompok pasien potensial ke dalam subkelompok, juga dikenal sebagai strata, atau blok. Setiap strata mewakili bagian dari populasi pasien potensial.

Setelah pembentukan strata, analis mempertimbangkan beberapa pendekatan untuk mengidentifikasi subjek tes yang sesuai.

Pengambilan Sampel Proporsional Bertingkat

Kombinasi pengambilan sampel proporsional bertingkat dan stratifikasi acak adalah metode untuk memastikan bahwa populasi uji mencerminkan populasi yang lebih luas, tanpa persyaratan manipulasi statistik lebih lanjut.

Dalam pengambilan sampel proporsional bertingkat, persentase orang yang dipilih dari setiap strata sebanding dengan persentase populasi di strata itu. Misalnya, jika tiga puluh persen kemungkinan pasien adalah laki-laki, maka tiga puluh persen orang yang diuji adalah laki-laki. Itu tidak selalu mengkonfirmasi validitas hasil, karena ada faktor lain yang berbeda. Namun, ini menghilangkan persyaratan untuk proses statistik tambahan.

Pengambilan Sampel Stratifikasi yang Tidak Proporsional

Terkadang, strata tertentu mungkin mewakili proporsi populasi yang lebih kecil. Dalam skenario seperti itu, pengambilan sampel proporsional bertingkat mungkin tidak memberikan hasil yang valid. Misalnya, seratus subjek akan mengikuti tes percobaan, dan satu persen dari populasi potensial adalah lebih dari lima puluh, maka sampel proporsional hanya akan mencakup satu orang di atas lima puluh.

Dalam kasus seperti itu, meskipun secara keseluruhan mungkin jumlah yang cukup besar untuk mengetahui kesimpulan yang dapat diandalkan, sampel kecil dalam kelompok itu mungkin membuat hasilnya tidak dapat diandalkan. Dalam skenario tertentu, peneliti lebih memilih pengambilan sampel stratifikasi yang tidak proporsional, karena membantu dalam menentukan hasil yang valid dengan tidak menerapkan pengambilan sampel stratifikasi proporsional.

Checkout: Berbagai Spesialisasi Ilmu Data

Kuota vs Kenyamanan

Menemukan dan mendaftarkan kelompok subjek tes yang tepat adalah salah satu faktor terpenting dalam dunia pengujian dan pengembangan narkoba. Menggunakan alat pencarian yang tepat untuk data genetik yang akurat membantu menyempurnakan data lebih lanjut. Ini adalah masalah umum yang dihadapi oleh peneliti ketika melakukan stratifikasi pasien.

Cara pendaftaran yang lebih mudah dan murah adalah dengan mengambil sampel uji yang mudah didapat. Namun, itu terutama dapat merusak hasil persidangan. Untuk penelitian yang relevan dan akurat, penting untuk menerapkan stratifikasi, dan menggunakan alat canggih yang tepat untuk menganalisis hasilnya.

Penting untuk memilih akurasi daripada kenyamanan kapan saja dalam hal kesehatan dan kesejahteraan manusia.

Pengacakan Bertingkat dalam Ilmu Data

Pengacakan Berstratifikasi adalah cabang penting dari ilmu data. Industri dan bisnis menemukan penerapan ilmu data semakin berguna. Oleh karena itu, banyak pemula, maupun profesional yang mencari sertifikasi, diploma, gelar, atau bahkan doktor dalam ilmu data.

Jika Anda mencari magang atau pekerjaan pertama Anda di perusahaan analitik atau departemen analitik perusahaan, maka kursus dalam ilmu data mungkin bisa membantu. Bagian terbaiknya adalah seperti halnya MBA, ilmu data tidak terbatas pada industri apa pun. Baik itu Edtech, Fintech, atau Health-tech, ilmuwan data dibutuhkan dan dihargai di mana-mana. Ini bisa menjadi tambahan yang bagus untuk banyak profesi.

Stratified random sampling adalah metode canggih yang digunakan oleh agen investigasi atau penguji untuk menemukan populasi sampel yang paling mewakili seluruh populasi yang diteliti. Stratified random sampling adalah proses membagi seluruh populasi menjadi kelompok-kelompok homogen yang disebut strata. Pengambilan sampel acak sederhana berbeda dari pengambilan sampel acak berlapis . Ini melibatkan pemilihan data secara acak dari seluruh populasi, sehingga setiap sampel yang mungkin memiliki kemungkinan yang sama untuk terjadi.

Baca Juga: Siklus Hidup Ilmu Data

Kesimpulan

Stratified Randomization adalah cabang ilmu data yang digunakan untuk membuat berbagai keputusan. upGrad menawarkan beberapa kursus dalam ilmu data dan analisis bisnis . Banyak dari kursus ini mencakup pengambilan sampel pengacakan bertingkat , bersama dengan beberapa topik penting lainnya. Kursus-kursus ini tersedia untuk berbagai tingkatan. Tergantung pada kenyamanan dan kebutuhan, seseorang dapat dengan mudah memilih untuk mengikuti kursus singkat hanya enam bulan , atau kursus terperinci hampir dua tahun.

Jika Anda ragu, upGrad memberikan bantuan konselor dan dukungan pelanggan untuk menyelesaikan semua pertanyaan Anda. Untuk mempermudah, upGrad juga menawarkan opsi EMI tanpa biaya dengan sebagian besar kursus, serta bantuan pekerjaan. Bergabunglah hari ini untuk hari esok yang lebih baik!