Konsultation för forskningsdesign
En 'Djävulens advokat'-AI som stressttestar din studiedesign, avslöjar dolda bias och rekommenderar den mest rigorösa metodologin — från RCT till Target Trial Emulation.
- Fyll i forskningsfråga, begränsningar och tillgängliga resurser.
- Klicka på AI Run och få skräddarsydda rekommendationer om studiedesign direkt i chatten.
- Diskutera avvägningar eller undersök alternativa designer genom uppföljande frågor.
Att välja rätt studiedesign är en av de tekniskt mest krävande aspekterna av klinisk forskningsplanering. En felaktig design kan introducera oreducerbara bias som gör studiens slutsatser opålitliga — oavsett hur noggrant datainsamlingen utförs. Omvänt slösar ett onödigt komplext design bort resurser och kan ålägga patienter onödig börda. De flesta forskare, inklusive erfarna kliniker, har luckor i sin formella utbildning i moderna metoder för kausal slutledning — och det här verktyget är utformat för att fylla dessa luckor.
Det här verktyget fungerar som en «Djävulens advokat»-konsult för studiedesign. Istället för att helt enkelt bekräfta forskarens första instinkter utsätter det det föreslagna designet för systematisk stresstest genom att identifiera hot mot intern validitet, källor till bias, confoundingstrukturer och inferentiella begränsningar. Denna adversariska metod — modellerad på den rigorösa granskningsprocessen — lyfter fram problem medan de fortfarande kan korrigeras, innan studien börjar.
Verktyget täcker hela spektrumet av kliniska studiedesigner: observationella designer (tvärsnittsstudie, fall-kontroll, retrospektiv och prospektiv kohortstudie), interventionella designer (pilotstudie, pragmatisk RCT, kluster-RCT, plattformsproef), och moderna kausalinferensmetoder — inklusive Target Trial Emulation (TTE) för situationer där RCT-data inte är tillgängliga men observationsdata måste approximera en hypotetisk prövning. TTE erkänns alltmer som den metodologiska guldstandarden för att extrahera kausala estimat från elektroniska journaler.
För varje designrekommendation ger verktyget en biasvärdering i linje med standardramverk (Newcastle-Ottawa för observationsstudier, Cochrane RoB 2 för prövningar), förklarar vilka confounders som måste mätas och kontrolleras, och identifierar vilka statistiska metoder som är lämpliga — med explicita varningar mot föråldrade metoder som stegvis variabelselektion, som ökar typ I-felprocenten.
Inmatningen av tillgängliga resurser (tillgång till patientdata, finansiering, tidsplan, bemanning) är avgörande: den förhindrar att AI:n rekommenderar en femårig prospektiv RCT till en forskare med sex månaders tid och en enda forskningsassistent. Verktyget rekommenderar alltid den mest rigorösa designen som är uppnåelig inom de angivna begränsningarna.
Efter att ha mottagit designrekommendationen rekommenderas användare att konsultera en institutionell biostatistiker för formell beräkning av urvalsstorlek och slutförande av analysplan, innan ett protokoll eller en etikansökan lämnas in.