Ekonomiska vinstmotiv kan å andra sidan ibland förorsaka en alltför stor skepsis mot en behandling. Justering i efterföljande analyser för olikheter i ett baslinjekarakteristikum, t ex ålder, skapar bristande balans i andra baslinjekarakteristika eftersom sådana karakteristika rimligen inte är perfekt korrelerade till varandra. De icke planerade analyserna genomförs ofta för att påvisa positiva resultat, där den planerade analysen har utfallit negativt. Den randomiserade studien, där patienter i en klinisk prövning fördelas till olika behandlingsalternativ med hjälp av slumpen, har starkt påverkat medicinsk utveckling och dagens läkarroll. Granskningen via det Nordiska Cochrane-centret i Köpenhamn [3] av de randomiserade studier som ligger till grund för screening med mammografi har visat på metodologiska brister. De stora trombolysstudierna vid hjärtinfarkt, t ex ISIS 2 [6], bygger på en sådan strategi. Tack vare slumpens effekt är dock detta sällsynt i tillräckligt stora studier med korrekt utförd randomisering. · Patienten får inte uteslutas från studien efter randomisering. Vi kan t ex inte randomisera vissa människor att hålla en kost och andra en annan för att studera framtida överlevnad och sjuklighet. Därmed blir tiden att hjälpa patienter som söker för sjukdomssymtom proportionellt mindre. Aspirinets effekt hos hjärtinfarktpatienter födda i nämnda stjärnbilder bedöms med all rimlighet bättre genom analys av hela patientmaterialet än genom subgruppsanalys! Entusiasm och pionjäranda kan göra att stora organisationer byggs upp på osäkra grunder. Resten kan vi bara spekulera om [5]. Analys av resultaten för samtliga patienter ger därför ofta en bättre bild av behandlingseffekten i subgruppen än analysresultat i själva subgruppen. Signifikanstest är i detta sammanhang tämligen onödiga och kan sällan statistiskt säkerställa likhet i bakgrundsvariablerna, vilket är en annan sak än att statistiskt säkerställa olikhet i dessa variabler. · Det skall finnas entydigt definierade inklusionsoch exklusionskriterier. Subgruppsanalyser I många fall är det viktigt att värdera vad som är dödsorsak: hjärtinfarkt eller cancer; blindningen är då givetvis väsentlig. Det är dock sannolikt att mängden oredovisade data med neutrala eller negativa effekter i många fall överstiger publicerade data med positiva effekter, vilket ger oss en snedvriden verklighetsbild. Sammanfattat