物流上の問題｜得られたデータの使用｜参考文献
パイロット試験、またはフィージビリティ試験は、後者の品質と効率を改善するために、大規模な試験の前に物流をテストして情報を収集するために設計された小さな実験である。 提案された実験や手順の設計における欠陥を明らかにし、大規模な研究に動物、時間、資源が費やされる前に、それらに対処することができる。 動物実験は通常、単独で行われるのではなく、研究計画の一部として行われる。 優れた研究戦略には慎重な計画が必要であり、パイロットスタディはしばしばこの戦略の一部となる。
パイロットスタディは通常、本実験と比較して小規模であるため、反応測定の変動の原因と大きさに関する限られた情報のみを提供できる。 例えば、パイロットスタディだけで、よく設計された実験に含めるべき動物数を推定するための検出力分析のための変動に関する適切なデータを提供できることは、まずない。 変動に関する情報源としては、文献のシステマティックレビュー、あるいは単一の出版物がより適切である。 しかし、パイロットスタディは、提案された手順や治療の厳しさに関する重要な情報を提供することができる。 研究戦略の一環として、本試験の前に以下の要因を解決することができる：
- 研究者に与えられた指示（例：無作為化手順）が理解可能かどうかを確認すること
- 研究者や技術者が手順に十分熟練しているかを確認すること。
- 実験動物が課題（身体的または認知的）を遂行できることを確認する。
- 結果の信頼性と妥当性を確認する。
- 床効果または天井効果を検出する（例：課題が難しすぎたり簡単すぎたりすると、結果に偏りが生じる）
- 介入のレベルが適切かどうかを評価する（例：薬の用量）
- 処置によって生じた副作用（痛み、苦しみ、苦痛または持続的損害）を特定し、それらを軽減する処置の効果を確認する（例：
- Define early humane endpoints.
±3615）処置によって生じた有害性を特定し、それを軽減するための処置を行う（例： ±3715）処置によって生じた有害性を特定する（例： ±3715）。
What to do with the data/information
Logistics issuesで得られた情報は、主研究デザインに取り入れるべきである。 パイロット研究の目的は実験の実行可能性を評価することであるため、データの要約統計以上のものを提示することが賢明であることは非常に稀である。 パイロットスタディが材料や手順の修正につながらないのであれば、そのデータは本調査に組み込むのに適しているかもしれません。 被験者を選ぶのに用いたサンプリング戦略や、時間の経過による変化の可能性については、パイロットデータを取り入れる前に慎重に検討する必要がある。 このようにパイロットデータを使用しない場合でも、また最終的なデザインがパイロットデータと著しく異なる場合でも、主実験から生じた出版物や報告書にパイロット試験に関する情報を含めることは有用であり、今後の実験デザインに情報を与えることができるからである
修正した主試験を評価するために2度目のパイロット試験の実施が必要であるか、場合によっては主試験を中止しなければならない場合もある
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- Ruxton GD, Colegrave N (2006). ライフサイエンスのための実験計画法（第2版）. オックスフォード大学出版局.
- Cochran WG, Cox GM (1992). 実験計画法（第2版）. ジョン・ワイリー&サンズ.
- Altman DG (1991).実験計画法(第2版). 医学研究のための実践的統計学. Chapman & Hall.
- Festing MF et al (2002). 動物実験の設計: よりよい実験設計によって研究における動物の使用を減らして下さい、ロンドンイギリス、医学の王立協会出版物.
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