प्रोटोकॉल (विज्ञान)

प्राकृतिक और सामाजिक विज्ञान अनुसंधान में, एक प्रोटोकॉल आमतौर पर एक प्रयोग के डिजाइन और कार्यान्वयन में एक पूर्वनिर्धारित प्रक्रियात्मक विधि है।  प्रोटोकॉल तब भी लिखे जाते हैं जब किसी प्रयोगशाला पद्धति का मानकीकरण करना वांछनीय होता है ताकि उसी प्रयोगशाला में या अन्य प्रयोगशालाओं में दूसरों द्वारा परिणामों की सफल प्रतिकृति सुनिश्चित की जा सके। इसके अतिरिक्त, और विस्तार से, प्रोटोकॉल को सहकर्मी समीक्षा के माध्यम से प्रयोगात्मक परिणामों के मूल्यांकन को सुविधाजनक बनाने का लाभ मिलता है। विस्तृत प्रक्रियाओं, उपकरणों और उपकरणों के अलावा, प्रोटोकॉल में अध्ययन के उद्देश्य, प्रयोगात्मक डिजाइन के लिए तर्क, चुने हुए नमूने के आकार के लिए तर्क, सुरक्षा सावधानियां, और परिणामों की गणना और रिपोर्ट कैसे की गई, जिसमें सांख्यिकीय विश्लेषण और पूर्वनिर्धारित और दस्तावेजीकरण के लिए कोई नियम शामिल होंगे।  पूर्वाग्रह से बचने के लिए डेटा को बाहर रखा गया है।

इसी तरह, एक प्रोटोकॉल स्वास्थ्य संगठनों, वाणिज्यिक प्रयोगशालाओं, विनिर्माण संयंत्रों आदि की प्रक्रियात्मक विधियों को उनकी गतिविधियों को सुनिश्चित करने के लिए संदर्भित कर सकता है (उदाहरण के लिए, अस्पताल में रक्त परीक्षण, अंशांकन प्रयोगशाला में प्रमाणित संदर्भ सामग्री का परीक्षण, और ट्रांसमिशन गियर का निर्माण।  एक सुविधा पर) एक विशिष्ट मानक के अनुरूप हैं, सुरक्षित उपयोग और सटीक परिणामों को प्रोत्साहित करते हैं।

अंत में, सामाजिक विज्ञान के क्षेत्र में, एक प्रोटोकॉल मनाया घटनाओं के "वर्णनात्मक रिकॉर्ड" का भी उल्लेख कर सकता है या एक या एक से अधिक जीवों के "व्यवहार का अनुक्रम" , के दौरान या तुरंत बाद दर्ज किया गया  एक गतिविधि (उदाहरण के लिए, एक शिशु कुछ उत्तेजनाओं पर कैसे प्रतिक्रिया करता है या प्राकृतिक आवास में गोरिल्ला कैसे व्यवहार करता है) "सुसंगत पैटर्न और कारण-प्रभाव संबंधों" को बेहतर ढंग से पहचानने के लिए। ये प्रोटोकॉल हस्तलिखित पत्रिकाओं का रूप ले सकते हैं  या वीडियो और ऑडियो कैप्चर सहित इलेक्ट्रॉनिक रूप से प्रलेखित मीडिया।

प्रयोग और अध्ययन प्रोटोकॉल 
विज्ञान के विभिन्न क्षेत्रों, जैसे पर्यावरण विज्ञान और नैदानिक ​​अनुसंधान के लिए कई प्रतिभागियों के समन्वित, मानकीकृत कार्य की आवश्यकता होती है।  इसके अतिरिक्त, किसी भी संबद्ध प्रयोगशाला परीक्षण और प्रयोग को इस तरह से किया जाना चाहिए जो नैतिक रूप से ध्वनि दोनों हो और परिणामों को समान विधियों और उपकरणों का उपयोग करके दूसरों द्वारा दोहराया जा सके।  जैसे, कठोर और पुनरीक्षित परीक्षण और प्रयोगात्मक प्रोटोकॉल की आवश्यकता है।  वास्तव में, ऐसे पूर्वनिर्धारित प्रोटोकॉल अच्छे प्रयोगशाला अभ्यास (जीएलपी) और अच्छे नैदानिक ​​अभ्यास (जीसीपी) नियमों का एक अनिवार्य घटक हैं।  किसी विशिष्ट प्रयोगशाला द्वारा उपयोग के लिए लिखे गए प्रोटोकॉल प्रयोगशाला द्वारा आवश्यक सामान्य प्रथाओं को नियंत्रित करने वाली मानक संचालन प्रक्रियाओं (एसओपी) को शामिल या संदर्भित कर सकते हैं।  एक प्रोटोकॉल लागू कानूनों और विनियमों को भी संदर्भित कर सकता है जो वर्णित प्रक्रियाओं पर लागू होते हैं।  औपचारिक प्रोटोकॉल को आम तौर पर एक या अधिक व्यक्तियों द्वारा अनुमोदन की आवश्यकता होती है - उदाहरण के लिए एक प्रयोगशाला निर्देशिका, अध्ययन निदेशक, और/या स्वतंत्र नैतिकता समिति - इससे पहले कि उन्हें सामान्य उपयोग के लिए लागू किया जाए।  राष्ट्रीय स्वास्थ्य संस्थान द्वारा वित्त पोषित अनुसंधान द्वारा स्पष्ट रूप से परिभाषित प्रोटोकॉल की भी आवश्यकता होती है। 

एक नैदानिक ​​परीक्षण में, प्रोटोकॉल को प्रतिभागियों के स्वास्थ्य की सुरक्षा के साथ-साथ विशिष्ट शोध प्रश्नों के उत्तर देने के लिए सावधानीपूर्वक डिज़ाइन किया गया है।  एक प्रोटोकॉल बताता है कि परीक्षण में किस प्रकार के लोग भाग ले सकते हैं;  परीक्षणों, प्रक्रियाओं, दवाओं और खुराक की अनुसूची;  और अध्ययन की लंबाई।  एक नैदानिक ​​परीक्षण में, एक प्रोटोकॉल का पालन करने वाले प्रतिभागियों को उनके स्वास्थ्य की निगरानी करने और उनके उपचार की सुरक्षा और प्रभावशीलता को निर्धारित करने के लिए नियमित रूप से अनुसंधान कर्मचारियों द्वारा देखा जाता है। 1996 के बाद से, किए गए नैदानिक ​​परीक्षणों से व्यापक रूप से CONSORT कथन में मांगी गई जानकारी के अनुरूप और रिपोर्ट करने की अपेक्षा की जाती है, जो प्रोटोकॉल को डिजाइन और रिपोर्ट करने के लिए एक ढांचा प्रदान करता है। हालांकि स्वास्थ्य और चिकित्सा के अनुरूप, CONSORT कथन में विचार मोटे तौर पर अन्य क्षेत्रों पर लागू होते हैं जहाँ प्रायोगिक अनुसंधान का उपयोग किया जाता है।

प्रोटोकॉल अक्सर संबोधित करेंगे: 

सुरक्षा: सुरक्षा सावधानियां एक प्रोटोकॉल के लिए एक मूल्यवान अतिरिक्त हैं, और इसमें चश्मे की आवश्यकता से लेकर रोगाणुओं, पर्यावरणीय खतरों, विषाक्त पदार्थों और वाष्पशील सॉल्वैंट्स की रोकथाम के प्रावधान शामिल हैं।  दुर्घटना की स्थिति में प्रक्रियात्मक आकस्मिकताओं को प्रोटोकॉल या संदर्भित एसओपी में शामिल किया जा सकता है।

प्रक्रियाएं: प्रक्रियात्मक जानकारी में न केवल सुरक्षा प्रक्रियाएं शामिल हो सकती हैं, बल्कि संदूषण से बचने के लिए प्रक्रियाएं, उपकरण का अंशांकन, उपकरण परीक्षण, प्रलेखन और अन्य सभी प्रासंगिक मुद्दे शामिल हो सकते हैं।  इन प्रक्रियात्मक प्रोटोकॉल का उपयोग संशयवादियों द्वारा किसी भी दावा किए गए परिणाम को अमान्य करने के लिए किया जा सकता है यदि दोष पाए जाते हैं।

उपयोग किए गए उपकरण: उपकरण परीक्षण और प्रलेखन में सभी आवश्यक विनिर्देश, अंशांकन, ऑपरेटिंग रेंज आदि शामिल हैं। पर्यावरणीय कारक जैसे तापमान, आर्द्रता, बैरोमीटर का दबाव, और अन्य कारक अक्सर परिणामों पर प्रभाव डाल सकते हैं।  इन कारकों का दस्तावेजीकरण किसी भी अच्छी प्रक्रिया का हिस्सा होना चाहिए।

रिपोर्टिंग: एक प्रोटोकॉल रिपोर्टिंग आवश्यकताओं को निर्दिष्ट कर सकता है।  रिपोर्टिंग आवश्यकताओं में प्रयोग डिजाइन और प्रोटोकॉल के सभी तत्व और किसी भी पर्यावरणीय कारक या यांत्रिक सीमाएं शामिल होंगी जो परिणामों की वैधता को प्रभावित कर सकती हैं।

गणना और आंकड़े: संख्यात्मक परिणाम उत्पन्न करने वाली विधियों के प्रोटोकॉल में आम तौर पर परिणामों की गणना के लिए विस्तृत सूत्र शामिल होते हैं।  काम के लिए आवश्यक अभिकर्मकों और अन्य समाधानों की तैयारी के लिए एक सूत्र भी शामिल किया जा सकता है।  डेटा की व्याख्या को निर्देशित करने के लिए सांख्यिकीय विश्लेषण के तरीकों को शामिल किया जा सकता है।

पूर्वाग्रह: कई प्रोटोकॉल में परिणामों की व्याख्या में पूर्वाग्रह से बचने के प्रावधान शामिल हैं।  अनुमान त्रुटि सभी मापों के लिए सामान्य है।  ये त्रुटियां उपकरण की सीमाओं से पूर्ण त्रुटियां हो सकती हैं या गणना में उपयोग की जाने वाली अनुमानित संख्याओं से प्रसार त्रुटियां हो सकती हैं।  नमूना पूर्वाग्रह सबसे आम और कभी-कभी मापने के लिए सबसे कठिन पूर्वाग्रह है।  सांख्यिकीविद अक्सर यह सुनिश्चित करने के लिए बहुत अधिक प्रयास करते हैं कि उपयोग किया गया नमूना प्रतिनिधि है।  उदाहरण के लिए, संभावित मतदाताओं तक सीमित होने पर राजनीतिक चुनाव सबसे अच्छे होते हैं और यही एक कारण है कि वेब पोल को वैज्ञानिक नहीं माना जा सकता है।  नमूना आकार एक और महत्वपूर्ण अवधारणा है और केवल एक अप्रत्याशित घटना के कारण पक्षपाती डेटा का कारण बन सकता है।  10 लोगों का एक नमूना आकार, यानी, 10 लोगों को मतदान करना, शायद ही कभी वैध मतदान परिणाम देगा।  मानक विचलन और विचरण ऐसी अवधारणाएं हैं जिनका उपयोग किसी दिए गए नमूना आकार की संभावित प्रासंगिकता को मापने के लिए किया जाता है।  प्लेसीबो प्रभाव और प्रेक्षक पूर्वाग्रह के लिए अक्सर रोगियों और शोधकर्ताओं के साथ-साथ एक नियंत्रण समूह को अंधा करने की आवश्यकता होती है। 

सर्वोत्तम अभ्यास अनियोजित अनुसंधान दोहराव के जोखिम को कम करने और पारदर्शिता, और कार्यप्रणाली और प्रोटोकॉल के बीच स्थिरता को सक्षम करने के लिए इसे शुरू करने से पहले समीक्षा के प्रोटोकॉल को प्रकाशित करने की सिफारिश करता है।

ब्लाइंड प्रोटोकॉल 
पूर्वाग्रह से बचने के लिए एक प्रोटोकॉल को अंधा करने की आवश्यकता हो सकती है। विषयों, शोधकर्ताओं, तकनीशियनों, डेटा विश्लेषकों और मूल्यांकनकर्ताओं सहित प्रयोग के किसी भी प्रतिभागी पर अंधा लगाया जा सकता है।  कुछ मामलों में, जबकि अंधा करना उपयोगी होगा, यह असंभव या अनैतिक है।  एक अच्छा नैदानिक ​​प्रोटोकॉल यह सुनिश्चित करता है कि अंधा करना नैतिक और व्यावहारिक बाधाओं के भीतर जितना संभव हो उतना प्रभावी है। प्रयोग के दौरान, एक प्रतिभागी नेत्रहीन हो जाता है यदि वे ऐसी जानकारी निकालते हैं या अन्यथा प्राप्त करते हैं जो उन्हें नकाबपोश कर दी गई है।  एक अध्ययन के समापन से पहले होने वाली अनब्लाइंडिंग प्रयोगात्मक त्रुटि का एक स्रोत है, क्योंकि अंधापन द्वारा समाप्त किए गए पूर्वाग्रह को फिर से पेश किया जाता है।  अंधा प्रयोगों में अनब्लाइंड करना आम है, और इसे मापा और रिपोर्ट किया जाना चाहिए।  रिपोर्टिंग दिशानिर्देश अनुशंसा करते हैं कि सभी अध्ययन अंधाधुंध मूल्यांकन और रिपोर्ट करें।  व्यवहार में, बहुत कम अध्ययन अनब्लाइंडिंग का आकलन करते हैं। 

एक प्रयोगकर्ता के पास अंधाधुंध और नियंत्रण के लिए अक्षांश परिभाषित करने वाली प्रक्रियाएं हो सकती हैं, लेकिन यदि परिणाम प्रकाशित होते हैं या किसी नियामक एजेंसी को सबमिट किए जाते हैं तो उन विकल्पों को उचित ठहराने की आवश्यकता हो सकती है।  जब प्रयोग के दौरान यह ज्ञात हो जाता है कि कौन सा डेटा नकारात्मक था, तो उस डेटा को क्यों शामिल नहीं किया जाना चाहिए, इसे युक्तिसंगत बनाने के लिए अक्सर कारण होते हैं।  सकारात्मक डेटा को शायद ही कभी उसी तरह युक्तिसंगत बनाया जाता है।

सन्दर्भ 

अनुसंधान