DISCUSSIONThis study provides some

DISCUSSION
This study provides some weak evidence for the utility of automated interventions as a population-based cessation strategy when considered in the context of other studies. We failed to find clear significant effects between the intervention conditions and the control, due at least in part to the low rates of intervention uptake and the contaminating effects of use of alternative interventions by controls. As we fell marginally short of our planned sample size, inadequate power could also account for this. However, the magnitude of the effects we found for the QuitCoach were consistent with those reported in recent meta-analyses of internet-based cessation programs [3–5] and the short-term effects for onQ (1.5–2.0,depending on the basis for the estimate) were comparable to those reported in the few studies of text-messaging support [9]. It is therefore reasonable to conclude that these interventions are of similar efficacy to those evaluated in other studies. Use of either the onQ textmessaging program or the QuitCoach provided a similar effect, but we found no evidence that combining the two improved outcomes (however, nor did it interfere). Offering a choice of interventions increased the likelihood that one would be used, but did not improve outcomes. The findings are not consistent with the evidence of an additive effect of text-messaging and interactive webbased help [11], which we note is based on indirect comparisons. This may be because there is no benefit, or that there was simply no benefit in this case, perhaps because the extent of integration of our two programs was not sufficient and thus they did not complement each other as we thought they would. More detailed exploration of how multi-mode interventions are used is required. There was some evidence that QuitCoach was more effective (relative to onQ) among information-seekers,whereas onQ was of greater benefit among the coldcontacted subsample. By contrast, recruitment modality (telephone or web) was related strongly to intervention uptake in the opposite direction, with those recruited by web (predominantly the cold-contacted sample) more likely to use a web-based intervention (QuitCoach), whereas those recruited by telephone were more likely to accept onQ (see Table 6). The interaction might be due to a combination of less motivated participants using the modality consistent form of help (by accepting it passively when not really interested) and more motivated ones using the form they had to make additional effort to receive. Alternatively, it could be that structure (i.e. onQ) is more useful for those with low initial motivation who are prepared to give it a try, while more detailed advice might be more useful to those with a higher initial commitment and thus less need for constant reminders. Compared to the close to 100% difference in the use of help between the intervention and control groups normally engineered in a study, there was only an approximate 40% difference in the use of cognitive–behavioural cessation assistance, including the interventions trialled here. We did not try to control for use of help in the control condition in order not to create expectancy biases favouring the intervention groups (or more probably disadvantaging the controls), but as a consequence the main analysis was under powered to find effects of the magnitude we observed. None the less, when we attempted to control for actual use by estimating effect size in the control group for those who might have used,we found a significant intervention effect. Moreover, if those in the control group who actually used a behavioural intervention were more motivated (as is assumed in the need for a RCT design), then the fact that these were numerically less successful than the greater number who used an intervention in the intervention groups is evidence that our strategy has not over-controlled for potential bias. The overall increase in success among those offered help was approximately 3%; however, the estimated effect among those taking up one of the interventions was approximately 6%. This means that approximately 33 people need to be offered such an intervention to gain one additional quitter, while it takes only approximately 16 to actually use an intervention to achieve the same goal. Once computer-based, automated interventions have been developed they cost very little to maintain, and can
be provided at an ever-decreasing net cost per user. Ongoing delivery costs are negligible in the case of the QuitCoach (but base costs are higher, as it is more complex and thus more difficult to maintain), and are calculated for onQ to be less than A$20 per user. As textmessaging costs decline, and/or they become effectively free (i.e. within paid-for data download limits), the cost-effectiveness of this service will become even more attractive, particularly if it is used by large numbers. For inexpensive (per smoker reached) interventions of this kind, any benefit is likely to be of considerable public
health importance. This study highlights some of the challenges of studying the effects of cognitive–behavioural interventions. The types of behavioural interventions used here can work [3,8], but their effectiveness is, to a large extent, dependent upon how potential users engage with them. The challenges are even greater, as in this case,where the interventions are delivered without face-to-face contact and in a context where alternative equally or more effective interventions are available. Because double-blinded trials are not possible with interventions with a psychological component, we believe there is a need for a mix of studies such as this one, where no expectancies are set up of between-group differences in what is received and studies that make participation conditional on taking up
the offer provided, where between-group expectancies cannot be avoided. However, if this is to be supported by the scientific community, methods are needed for comparing the results equitably. In this paper we suggest one way of adjusting the effect estimates for ‘offer’ type studies. Not unexpectedly, higher success rates were found in the more motivated information-seeker sample in all groups, including the control, but the magnitude of the effect was surprising. This study highlights the importance of considering the nature of the population from which samples are drawn in comparing studies, as the overall success rate can vary markedly as a function of where and how the sample is recruited. We found that there was little difference by sample in the marginal success rate, but the ORs for success were markedly different, as there was a more than 10-fold difference in the base quit rate. We think it is important to estimate the marginal improvement in success rates, for which number-needed-to-treat is a useful measure. We conclude that smokers interested in quitting who were assigned randomly to an offer of either the Quit-Coach internet-based support program and/or the onQ text-messaging program had non-significantly greater odds of quitting for at least 6 months than those randomized to an offer of a simple information website. Taken in conjunction with other research, this study provides modest additional evidence for the effectiveness of both forms of intervention, but not for additive effects. Among smokers prepared to use them, the effect sizes are likely to be greater. Offering such programs widely has the potential to have a modest population-level impact on smoking cessation, especially if more smokers can be encouraged to use them.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สนทนาThis study provides some weak evidence for the utility of automated interventions as a population-based cessation strategy when considered in the context of other studies. We failed to find clear significant effects between the intervention conditions and the control, due at least in part to the low rates of intervention uptake and the contaminating effects of use of alternative interventions by controls. As we fell marginally short of our planned sample size, inadequate power could also account for this. However, the magnitude of the effects we found for the QuitCoach were consistent with those reported in recent meta-analyses of internet-based cessation programs [3–5] and the short-term effects for onQ (1.5–2.0,depending on the basis for the estimate) were comparable to those reported in the few studies of text-messaging support [9]. It is therefore reasonable to conclude that these interventions are of similar efficacy to those evaluated in other studies. Use of either the onQ textmessaging program or the QuitCoach provided a similar effect, but we found no evidence that combining the two improved outcomes (however, nor did it interfere). Offering a choice of interventions increased the likelihood that one would be used, but did not improve outcomes. The findings are not consistent with the evidence of an additive effect of text-messaging and interactive webbased help [11], which we note is based on indirect comparisons. This may be because there is no benefit, or that there was simply no benefit in this case, perhaps because the extent of integration of our two programs was not sufficient and thus they did not complement each other as we thought they would. More detailed exploration of how multi-mode interventions are used is required. There was some evidence that QuitCoach was more effective (relative to onQ) among information-seekers,whereas onQ was of greater benefit among the coldcontacted subsample. By contrast, recruitment modality (telephone or web) was related strongly to intervention uptake in the opposite direction, with those recruited by web (predominantly the cold-contacted sample) more likely to use a web-based intervention (QuitCoach), whereas those recruited by telephone were more likely to accept onQ (see Table 6). The interaction might be due to a combination of less motivated participants using the modality consistent form of help (by accepting it passively when not really interested) and more motivated ones using the form they had to make additional effort to receive. Alternatively, it could be that structure (i.e. onQ) is more useful for those with low initial motivation who are prepared to give it a try, while more detailed advice might be more useful to those with a higher initial commitment and thus less need for constant reminders. Compared to the close to 100% difference in the use of help between the intervention and control groups normally engineered in a study, there was only an approximate 40% difference in the use of cognitive–behavioural cessation assistance, including the interventions trialled here. We did not try to control for use of help in the control condition in order not to create expectancy biases favouring the intervention groups (or more probably disadvantaging the controls), but as a consequence the main analysis was under powered to find effects of the magnitude we observed. None the less, when we attempted to control for actual use by estimating effect size in the control group for those who might have used,we found a significant intervention effect. Moreover, if those in the control group who actually used a behavioural intervention were more motivated (as is assumed in the need for a RCT design), then the fact that these were numerically less successful than the greater number who used an intervention in the intervention groups is evidence that our strategy has not over-controlled for potential bias. The overall increase in success among those offered help was approximately 3%; however, the estimated effect among those taking up one of the interventions was approximately 6%. This means that approximately 33 people need to be offered such an intervention to gain one additional quitter, while it takes only approximately 16 to actually use an intervention to achieve the same goal. Once computer-based, automated interventions have been developed they cost very little to maintain, and canbe provided at an ever-decreasing net cost per user. Ongoing delivery costs are negligible in the case of the QuitCoach (but base costs are higher, as it is more complex and thus more difficult to maintain), and are calculated for onQ to be less than A$20 per user. As textmessaging costs decline, and/or they become effectively free (i.e. within paid-for data download limits), the cost-effectiveness of this service will become even more attractive, particularly if it is used by large numbers. For inexpensive (per smoker reached) interventions of this kind, any benefit is likely to be of considerable publichealth importance. This study highlights some of the challenges of studying the effects of cognitive–behavioural interventions. The types of behavioural interventions used here can work [3,8], but their effectiveness is, to a large extent, dependent upon how potential users engage with them. The challenges are even greater, as in this case,where the interventions are delivered without face-to-face contact and in a context where alternative equally or more effective interventions are available. Because double-blinded trials are not possible with interventions with a psychological component, we believe there is a need for a mix of studies such as this one, where no expectancies are set up of between-group differences in what is received and studies that make participation conditional on taking upthe offer provided, where between-group expectancies cannot be avoided. However, if this is to be supported by the scientific community, methods are needed for comparing the results equitably. In this paper we suggest one way of adjusting the effect estimates for ‘offer’ type studies. Not unexpectedly, higher success rates were found in the more motivated information-seeker sample in all groups, including the control, but the magnitude of the effect was surprising. This study highlights the importance of considering the nature of the population from which samples are drawn in comparing studies, as the overall success rate can vary markedly as a function of where and how the sample is recruited. We found that there was little difference by sample in the marginal success rate, but the ORs for success were markedly different, as there was a more than 10-fold difference in the base quit rate. We think it is important to estimate the marginal improvement in success rates, for which number-needed-to-treat is a useful measure. We conclude that smokers interested in quitting who were assigned randomly to an offer of either the Quit-Coach internet-based support program and/or the onQ text-messaging program had non-significantly greater odds of quitting for at least 6 months than those randomized to an offer of a simple information website. Taken in conjunction with other research, this study provides modest additional evidence for the effectiveness of both forms of intervention, but not for additive effects. Among smokers prepared to use them, the effect sizes are likely to be greater. Offering such programs widely has the potential to have a modest population-level impact on smoking cessation, especially if more smokers can be encouraged to use them.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

อภิปราย
การศึกษาครั้งนี้มีหลักฐานบางอย่างที่อ่อนแอเพื่อประโยชน์ของการแทรกแซงโดยอัตโนมัติเป็นกลยุทธ์การเลิกประชากรตามเมื่อพิจารณาในบริบทของการศึกษาอื่น ๆ เราไม่พบผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญที่ชัดเจนระหว่างเงื่อนไขการแทรกแซงและการควบคุมเนื่องจากอย่างน้อยในส่วนของอัตราที่ต่ำของการดูดซึมการแทรกแซงและผลการปนเปื้อนของการใช้การแทรกแซงทางเลือกโดยการควบคุม ในฐานะที่เราสั้นลงเล็กน้อยจากขนาดของกลุ่มตัวอย่างของเราวางแผนพลังงานที่ไม่เพียงพอก็อาจบัญชีสำหรับการนี้ แต่ขนาดของผลกระทบที่เราพบ QuitCoach มีความสอดคล้องกับรายงานเหล่านั้นในการวิเคราะห์อภิล่าสุดของโปรแกรมการเลิกอินเทอร์เน็ตตาม [3-5] และผลกระทบระยะสั้นสำหรับ onQ (1.5-2.0 ขึ้นอยู่กับพื้นฐาน สำหรับประมาณการ) ถูกเปรียบเทียบกับผู้ที่รายงานในการศึกษาน้อยของการสนับสนุนการส่งข้อความตัวอักษร [9] ดังนั้นจึงเป็นเรื่องที่เหมาะสมที่จะสรุปว่าการแทรกแซงเหล่านี้มีความรู้ความสามารถที่คล้ายกับที่ประเมินในการศึกษาอื่น ๆ ใช้ทั้งโปรแกรม textmessaging onQ หรือ QuitCoach ให้ผลที่คล้ายกัน แต่เราได้พบหลักฐานว่าการรวมสองผลลัพธ์ที่ดีขึ้น (อย่างไรหรือไม่ก็รบกวน) นำเสนอทางเลือกของการแทรกแซงที่เพิ่มขึ้นน่าจะเป็นที่หนึ่งจะนำมาใช้ แต่ไม่ได้ปรับปรุงผล ผลการวิจัยไม่ได้สอดคล้องกับหลักฐานของผลกระทบของสารเติมแต่งส่งข้อความและการโต้ตอบช่วยเหลือ webbased [11] ซึ่งเราทราบอยู่บนพื้นฐานของการเปรียบเทียบทางอ้อม ซึ่งอาจเป็นเพราะไม่มีผลประโยชน์หรือว่ามีเพียงแค่ผลประโยชน์ในกรณีนี้อาจจะเป็นเพราะขอบเขตของการรวมตัวกันของสองโปรแกรมของเราก็ไม่เพียงพอและทำให้พวกเขาไม่ได้เติมเต็มซึ่งกันและกันในขณะที่เราคิดว่าพวกเขาจะ การสำรวจรายละเอียดของวิธีการแทรกแซงโหมดมัลติถูกนำมาใช้จะต้อง มีหลักฐานบางอย่างที่ QuitCoach มีประสิทธิภาพมากขึ้น (เทียบกับ onQ) ในหมู่ผู้หาข้อมูลในขณะที่ onQ เป็นประโยชน์มากขึ้นในหมู่ coldcontacted subsample ในทางตรงกันข้ามกิริยาการสรรหาบุคลากร (โทรศัพท์หรือเว็บ) มีความสัมพันธ์อย่างยิ่งกับการดูดซึมการแทรกแซงในทิศทางที่ตรงข้ามกับผู้ที่ได้รับคัดเลือกจากเว็บ (ส่วนใหญ่ตัวอย่างเย็นติดต่อ) มีแนวโน้มที่จะใช้การแทรกแซง Web-based (QuitCoach) ในขณะที่ผู้ที่ได้รับคัดเลือก โดยมีโทรศัพท์มีแนวโน้มที่จะยอมรับ onQ (ดูตารางที่ 6) การทำงานร่วมกันอาจเกิดจากการรวมกันของผู้เข้าร่วมมีแรงจูงใจน้อยใช้กิริยารูปแบบที่สอดคล้องกันของความช่วยเหลือ (โดยการยอมรับมันอย่างอดทนเมื่อไม่สนใจจริงๆ) และคนที่มีแรงจูงใจมากขึ้นโดยใช้รูปแบบที่พวกเขาจะต้องทำให้ความพยายามที่จะได้รับเพิ่มเติม หรืออีกทางหนึ่งก็อาจเป็นไปได้ว่าโครงสร้าง (เช่น onQ) เป็นประโยชน์มากสำหรับผู้ที่มีแรงจูงใจเริ่มต้นต่ำที่มีความพร้อมที่จะให้มันลองในขณะที่คำแนะนำรายละเอียดเพิ่มเติมอาจจะมีประโยชน์มากขึ้นกับผู้ที่มีความมุ่งมั่นที่เริ่มต้นที่สูงขึ้นและความต้องการจึงน้อยลงสำหรับการอย่างต่อเนื่อง การแจ้งเตือน เมื่อเทียบกับความแตกต่างที่ใกล้เคียงกับ 100% ในการใช้ความช่วยเหลือระหว่างการแทรกแซงและกลุ่มควบคุมการออกแบบได้ตามปกติในการศึกษามีเพียงประมาณ 40% ความแตกต่างในการใช้ความช่วยเหลือเลิกความรู้ความเข้าใจพฤติกรรมรวมทั้งการแทรกแซง trialled ที่นี่ เราไม่ได้พยายามที่จะควบคุมการใช้ความช่วยเหลือในสภาพที่ควบคุมเพื่อไม่ให้สร้างความคาดหวังในความนิยมอคติกลุ่มแทรกแซง (หรือมากกว่าอาจปะรำควบคุม) แต่เป็นผลการวิเคราะห์หลักอยู่ภายใต้การขับเคลื่อนที่จะหาผลกระทบของขนาด เราสังเกต ไม่มีน้อยเมื่อเราพยายามที่จะควบคุมสำหรับการใช้งานที่เกิดขึ้นจริงจากการประเมินขนาดผลในกลุ่มควบคุมสำหรับผู้ที่อาจจะได้ใช้เราพบว่าผลการแทรกแซงอย่างมีนัยสำคัญ นอกจากนี้หากผู้ที่อยู่ในกลุ่มควบคุมที่ใช้จริงพฤติกรรมมีแรงจูงใจมากขึ้น (ตามที่สันนิษฐานในความต้องการสำหรับการออกแบบ RCT) แล้วความจริงที่ว่าเหล่านี้เป็นตัวเลขที่ประสบความสำเร็จน้อยกว่าจำนวนมากที่ใช้ในการแทรกแซงในการแทรกแซง กลุ่มหลักฐานว่ากลยุทธ์ของเราได้ไม่เกินควบคุมอคติที่อาจเกิดขึ้น เพิ่มขึ้นโดยรวมในความสำเร็จในหมู่ผู้ที่เสนอความช่วยเหลืออยู่ที่ประมาณ 3%; แต่ผลกระทบที่คาดกันในหมู่ผู้ที่จะขึ้นเป็นหนึ่งในการแทรกแซงประมาณ 6% ซึ่งหมายความว่าประมาณ 33 คนต้องได้รับการเสนอเช่นการแทรกแซงที่จะได้รับ quitter อีกหนึ่งในขณะที่มันใช้เวลาเพียงประมาณ 16 จริงใช้การแทรกแซงเพื่อให้บรรลุเป้าหมายเดียวกัน เมื่อคอมพิวเตอร์ที่ใช้การแทรกแซงโดยอัตโนมัติได้รับการพัฒนาที่พวกเขาเสียค่าใช้จ่ายน้อยมากที่จะรักษาและสามารถ
จะมีค่าใช้จ่ายสุทธิที่เคยลดลงต่อผู้ใช้ ค่าใช้จ่ายในการจัดส่งอย่างต่อเนื่องมีความสำคัญในกรณีของ QuitCoach (แต่ค่าใช้จ่ายในฐานที่สูงขึ้นในขณะที่มันมีความซับซ้อนมากขึ้นและทำให้ยากที่จะรักษา) และคำนวณหา onQ จะน้อยกว่า $ 20 ต่อผู้ใช้ ขณะที่การลดลงของค่าใช้จ่าย textmessaging และ / หรือพวกเขากลายเป็นฟรีอย่างมีประสิทธิภาพ (เช่นภายในจ่ายสำหรับการ จำกัด การดาวน์โหลดข้อมูล) ค่าใช้จ่ายที่มีประสิทธิภาพในการให้บริการนี้จะกลายเป็นน่าสนใจยิ่งขึ้นโดยเฉพาะอย่างยิ่งหากมีการใช้โดยจำนวนมาก สำหรับราคาไม่แพง (ต่อสูบบุหรี่ถึง) การแทรกแซงของชนิดนี้ได้รับประโยชน์ใด ๆ ที่มีแนวโน้มที่จะให้ประชาชนจำนวนมาก
ให้ความสำคัญกับสุขภาพ การศึกษาครั้งนี้ไฮไลท์บางส่วนของความท้าทายของการศึกษาผลกระทบของการแทรกแซงความรู้ความเข้าใจพฤติกรรม ประเภทของการแทรกแซงพฤติกรรมใช้ที่นี่สามารถทำงาน [3,8] แต่ประสิทธิภาพของพวกเขาคือในระดับใหญ่ขึ้นอยู่กับวิธีที่ผู้ใช้มีส่วนร่วมที่อาจเกิดขึ้นกับพวกเขา ความท้าทายที่ยิ่งใหญ่กว่าอย่างเช่นในกรณีนี้ที่มีการส่งมอบการแทรกแซงโดยไม่ต้องติดต่อใบหน้าเพื่อใบหน้าและในบริบททางเลือกที่เท่าเทียมกันหรือมากกว่าการแทรกแซงที่มีประสิทธิภาพที่มีอยู่ เพราะการทดลองแบบ double-blinded เป็นไปไม่ได้ที่มีการแทรกแซงที่มีส่วนประกอบทางด้านจิตใจเราเชื่อว่ามีความจำเป็นที่จะต้องมีการผสมผสานของการศึกษาเช่นนี้ที่คาดหวังไม่ได้มีการตั้งค่าความแตกต่างระหว่างกลุ่มในสิ่งที่ได้รับและการศึกษาที่ทำให้ เงื่อนไขในการเข้าร่วมการขึ้น
เสนอให้ที่คาดหวังระหว่างกลุ่มไม่สามารถหลีกเลี่ยงได้ แต่ถ้านี้คือการได้รับการสนับสนุนจากชุมชนวิทยาศาสตร์วิธีการที่มีความจำเป็นสำหรับการเปรียบเทียบผลการอย่างเท่าเทียมกัน ในบทความนี้เราขอแนะนำวิธีหนึ่งในการปรับประมาณการผลสำหรับ 'เสนอ' การศึกษาประเภท ไม่ได้โดยไม่คาดคิดอัตราความสำเร็จสูงกว่าที่พบในตัวอย่างข้อมูลหาแรงจูงใจมากขึ้นในทุกกลุ่มรวมถึงการควบคุม แต่ขนาดของผลกระทบที่น่าแปลกใจ การศึกษาครั้งนี้ไฮไลท์สำคัญของการพิจารณาลักษณะของประชากรกลุ่มตัวอย่างจากการที่จะมีการวาดในการเปรียบเทียบการศึกษาในขณะที่อัตราความสำเร็จโดยรวมสามารถแตกต่างกันอย่างเห็นได้ชัดเป็นหน้าที่ของสถานที่และวิธีตัวอย่างได้รับคัดเลือก เราพบว่ามีความแตกต่างเล็ก ๆ น้อย ๆ โดยตัวอย่างในอัตราความสำเร็จร่อแร่ แต่ ORs สำหรับความสำเร็จที่แตกต่างกันอย่างเห็นได้ชัดในขณะที่มีความแตกต่างกันมากกว่า 10 เท่าในฐานเลิกอัตรา เราคิดว่ามันเป็นสิ่งสำคัญที่จะประเมินการปรับปรุงเล็กน้อยในอัตราความสำเร็จซึ่งจำนวนที่จำเป็นต่อการรักษาเป็นมาตรการที่มีประโยชน์ เราสรุปได้ว่าผู้สูบบุหรี่มีความสนใจในการเลิกสูบบุหรี่ที่ถูกสุ่มให้ได้ข้อเสนอของทั้งโปรแกรมการสนับสนุนตามอินเทอร์เน็ตออกจากโค้ชและ / หรือโปรแกรมส่งข้อความ onQ ได้อัตราต่อรองที่ไม่ได้มีนัยสำคัญมากขึ้นของการเลิกสูบบุหรี่เป็นเวลาอย่างน้อย 6 เดือนกว่าที่สุ่ม ที่จะนำเสนอข้อมูลของเว็บไซต์ที่เรียบง่าย ถ่ายภาพร่วมกับงานวิจัยอื่น ๆ การศึกษาครั้งนี้มีหลักฐานเพิ่มเติมเจียมเนื้อเจียมตัวเพื่อให้เกิดประสิทธิภาพของทั้งสองรูปแบบของการแทรกแซง แต่ไม่ได้สำหรับผลกระทบสารเติมแต่ง ในหมู่ผู้สูบบุหรี่ที่จัดทำขึ้นเพื่อใช้พวกเขาขนาดผลมีแนวโน้มที่จะมากขึ้น นำเสนอโครงการดังกล่าวกันอย่างแพร่หลายมีศักยภาพที่จะมีผลกระทบอย่างเจียมเนื้อเจียมตัวของประชากรในระดับการเลิกสูบบุหรี่โดยเฉพาะถ้าผู้สูบบุหรี่มากขึ้นสามารถได้รับการส่งเสริมการใช้พวกเขา

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การศึกษาครั้งนี้ มีการอภิปราย
อ่อนแอหลักฐานสำหรับยูทิลิตี้ของการแทรกแซงโดยอัตโนมัติเป็นโปรแกรมกลยุทธ์ - ตามจำนวนประชากร เมื่อพิจารณาในบริบทของการศึกษาอื่น ๆ เราไม่พบความสัมพันธ์ที่ชัดเจนระหว่างการแทรกแซงและเงื่อนไขควบคุมเพราะอย่างน้อยในส่วนที่มีอัตราการปนเปื้อนของการแทรกแซงและผลกระทบจากการใช้มาตรการทางเลือกโดยการควบคุม เมื่อเราล้มเล็กน้อยสั้นของเราวางแผนขนาดตัวอย่างไม่เพียงพอ , พลังงานอาจบัญชีสำหรับเรื่องนี้ อย่างไรก็ตาม