ITT原则承认治疗结果不仅取决于干预方式，还取决于参试者或临床医生是否遵守治疗方案。然而，当出现治疗不依从时，基于ITT原则的分析将无法获得新疗法的效果。
随机临床试验（randomized clinical trials，RCT）将个体随机分配接受不同的治疗，通常是分配到干预组或对照组，以确定哪种方法更优。然而，在被随机分配到指定的干预组后，一些参试者可能并不遵守指定的方案。这种不依从性的原因可能是由于参试者交叉使用其他治疗方法、服用非试验药物或不遵守研究方案所致。这些情况往往会导致问题，在分析试验数据时必须考虑。按照惯例，临床试验采用基于意向治疗（intention-to-treat，ITT）原则的分析方法进行评估；这意味着根据分配给参试者的治疗，而不是他们最终接受的治疗来比较参试者的结果。ITT原则承认治疗结果不仅取决于干预方式，还取决于参试者或临床医生是否遵守治疗方案。然而，当出现治疗不依从时，基于ITT原则的分析将无法获得新疗法的效果。
如果存在治疗不依从性，那就有必要对临床试验结果进行统计调整。例如，“妇女健康倡议随机对照饮食改良试验”中出现的治疗不依从性，该研究评估了低脂饮食模式对绝经后女性乳腺癌发病率的影响。该研究包括48 835名绝经后女性，年龄50～79岁，19 541名随机进入饮食调整干预组，29 294名随机进入对照组（不要求改变饮食）。
试验表明，在平均8.1年的时间里，与对照组相比，被随机分到干预组的女性摄入的脂肪较少，乳腺癌发病率也较低，而此结果并未根据依从性进行调整。分析估计，如果所有女性均坚持指定的干预措施，则此结果可信。
简单统计调整
在分析试验数据时，有些研究人员可能会忽略这些个体的部分或全部数据，来处理非依从性参试者。其中一种方法是按照方案（perprotocol）分析，丢弃非依从性参试者的数据。但是，这可能会产生因患者不同而有偏差的结果；结果可能无法反映治疗的真实效果。
复杂统计调整
复杂方法试图解释坚持或不坚持治疗的参试者之间可能存在的根本差异。逆概率删失加权（inverse probability of censoring weighting, IPCW）就是一种调整不依从性的方法，该技术已得到充分研究，用于分析随机试验。
与简单的按方案分析一样，IPCW方法剔除了参试者不依从治疗后的结果数据。该法将参试者分为依从性参试者和非依从性参试者。将参试者分成具有相似风险因素的组，并计算各组中不依从的比例。该方法识别与非依从性患者具有相似预后特征的依从性参试者，并增加其数据的权重，使用权重增加的依从性受试者替换非依从性受试者，从他们变得不依从起，他们的信息就被排除在外。
例如，如果一项试验将10名患者随机分到治疗组，其中8名患者不遵守治疗方案，那么IPCW方法会检查8名非依从性患者，并将2名依从性患者的权重增加5倍。如果试验还将10名非患病个体随机分为治疗组，2名为非依从性，则分析将其余8名依从性患者的权重增加1.25倍。非依从性参试者的比例越大，应用于类似依从性参试者的权重越大。
调整的局限性
复杂方法产生的偏差比简单方法产生的偏差要小。IPCW方法假设不存在未测量的混杂因素。研究人员必须确定参试者的特征，如年龄或疾病特征，这些特征可能会影响试验结果和治疗不依从性。与简单方法不同，IPCW可以根据试验开始到参试者停止遵守治疗方案之间的变化进行调整。如果所有具有相同特征的参试者都不坚持治疗，IPCW就会遇到问题：因为没有类似的参试者可以重新分配权重。
如何调整治疗不依从性？
“妇女健康倡议随机对照饮食改良试验”的研究人员使用复杂的方法调整治疗不依从性。这项试验随机抽取了48 000多名女性，选择低脂饮食或不改变饮食，以确定低脂饮食是否降低浸润性乳腺癌的发病率。由于意识到许多人难以遵循饮食习惯，再加上研究人员很难了解参试者的饮食情况，所以研究人员将依从性定义为持续参与教育和支持活动。研究人员在一名参试者变得不依从时对其进行审查，并使用IPCW分析饮食与乳腺癌之间的关系，以评估在每个人都坚持指定饮食的情况下干预的效果。
换句话说，研究人员从分析中排除了非依从性女性，仅包括继续坚持的女性。作者解释了可能与依从性和结果相关的因素，包括年龄、体重指数、饮酒量和情绪因素。结果显示，随着时间的推移，干预组的不依从性增加。浸润性乳腺癌经调整后的风险比为0.85，明显低于未调整的值。这些结果表明，调整不依从性加强了干预与结果之间的联系。
如何解释？
并非所有治疗不依从的试验都需要调整。例如，如果3个参试者因为不能耐受治疗而停止依从，那么该试验代表临床实践或日常生活中会发生的情况。但是，如果非依从性不代表在实践中会发生什么，并且很可能会改变结果，那么就有必要调整非依从性。
在决定新治疗是否有效时，研究人员有必要明确说明，他们是否以及如何处理因治疗不依从而产生的潜在偏倚，特别是他们是如何调整的。
参考文献：Adler AI, Latimer NR. Adjusting for nonadherence or stopping treatments in randomized clinical trials[J]. Journal of the American Medical Association,2021,325（20）:2110-2111.