データの欠損や治療プロトコルの遵守不良といった臨床試験の問題により、治験責任医師はしばしばITT分析の完了が困難になります。
こうした問題の一部に対処するため、多くの臨床試験では、無作為割付後の参加者を分析から除外しており、これはしばしば修正 intention-tothe analysisまたはmITTと呼ばれています。
Missing dataEdit
本記事では、mITTを採用した臨床試験について、業界のスポンサーシップや著者による利益相反と関連付けて解説しています。 データの欠落
重要な問題は、臨床試験参加者のデータの欠落が発生することです。 これは、患者がフォローアップから外れ（例えば、介入の副作用による中止）、これらの患者について回答が得られない場合に起こり得ます。
そのような参加者を分析に含めるために、失われた参加者の結果について仮定することを含む結果データをインプットすることができます。 もう一つのアプローチは、最初の無作為化に関係なく、関心のある治療を受け、何らかの理由で脱落していない患者のサブセットを選択する、有効性サブセット分析であろう。 この方法は、統計解析にバイアスをもたらす可能性がある。
Adherence to protocolEdit
ITT分析では、たとえプロトコルを完全に遵守していなくても、参加者を含める必要があります。 プロトコールから外れた参加者（たとえば、処方された介入を守らなかったり、積極的な治療から外されたりした場合）も、分析に含める必要があります。 この極端なバリエーションは、割り付けられなかったグループから治療を受ける参加者で、彼らは分析のために元のグループのままであるべきです。 この問題は、系統的査読者として、試験報告書から適切なデータを抽出できるのであれば、問題にはなりません。
それに比べ、プロトコルごとの分析では、プロトコルに従って臨床試験全体を完了した患者のみが、最終的な結果にカウントされます
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