Observasjonsstudier er ofte uegnet til å bedømme intervensjoner

Observasjonsstudier fremmer medisinsk kunnskap. De kan avklare insidens og prevalens av sykdom, gi nyttig informasjon om naturlig forløp og prognose, og lette utviklingen av kliniske risikoskårer. Men når det gjelder å vurdere effekten av intervensjoner, som operasjoner, medikamenter, medisinsk utstyr eller strålebehandling, har observasjonsstudier velkjente begrensninger.

Observasjonsstudier kan finne assosiasjoner, men ikke årsak-virkning-forhold. Hvis de brukes feil, kan funnene fra observasjonsstudier føre til overforbruk, så vel som underbruk, av medisinske intervensjoner. For å validere funnene fra observasjonsstudier er det ofte nødvendig med randomiserte kliniske studier.

JAMA Network har publisert en artikkel om observasjonsstudiers begrensninger ved studier av intervensjoner¹.

Ulike tiltak gjøres for å bedre påliteligheten til observasjonsstudier og redusere påvirkningen fra konfundere. En kritisk faktor er hvor raskt en effekt kommer. Dersom en observasjonsstudie viser svært tidlig effekt, skal man være skeptisk.

I mange tilfeller er det biologisk umulig at en effekt kommer svært tidlig, for eksempel at bruk av bisfosfonater skal føre til en umiddelbar reduksjon i mortalitet², eller at medikamentell behandling av covid-19 skal vise umiddelbar effekt. Et annet eksempel er en observasjonsstudie av effekten av en fjerde boosterdose med vaksine mot covid-19³. Forskerne fant en reduksjon i mortalitet som ifølge analysekurvene (Kaplan-Meier) var tydelig allerede 8 dager etter vaksinasjon - noe som er uforståelig fordi det tar flere uke før vaksinen aktiverer immunsystemet, samt at det tar dager til uker fra en smittes med covid før man eventuelt dør.

En begrensning for denne tilnærmingen til å oppdage seleksjonsskjevhet i observasjonsstudier er at den krever kunnskap om patofysiologien og naturhistorien til en sykdom, den forventede effekten av intervensjonene eller annen ekspertise innen studiens emne. En annen er at når observasjonsstudier publiseres, er Kaplan-Meier-kurver ofte ikke inkludert. I stedet er det tabeller som viser relativ risiko eller oddsratio for sammenligningene mellom gruppene av pasienter som blir observert; slike tabeller viser ikke endringer i den relative risikoen eller oddsratioene som kan oppstå over tid.

For å gjøre det mulig å fastslå skjevheter, slik som ubalanser mellom egenskapene til kohorter og påvirkning av mulige konfundere, bør observasjonsstudier som undersøker et endepunkt fra tid til hendelse eller inneholder data fra tid til hendelse, rapportere denne informasjonen i en grafisk form. Når intervensjoner ser ut til å virke for raskt, kan funnene i en studie være for gode til å være sanne, konkluderer forfatterne av JAMA-artikkelen.