4. Критерии включения животных в исследования и исключения животных из исследований

30. Критерии включения животных в исследования и исключения из исследований определяют соответствие или дисквалификацию животных и данных после начала исследования. Для обеспечения научной строгости критерии определяются до начала исследования и сбора данных. Критерии включения не следует путать с характеристиками животных, они могут быть связаны с ними (например, масса тела должна находиться в определенном диапазоне для конкретной процедуры) или с другими параметрами исследования. В исследованиях, в которых отобранные данные повторно анализируются для другой цели, в критериях включения животных в исследование и исключения животных из исследования следует указать информацию о том, как были отобраны данные.

31. Критерии исключения животных из исследования могут быть следствием технических проблем или проблем со здоровьем животных, (например, осложнений, ожидаемых во время операции), или обстоятельства, при которых процедуры тестирования могут быть скомпрометированы (например, развитие двигательных нарушений, которые могут повлиять на поведенческие измерения). Критерии исключения образцов или данных из исследования включают в себя несоблюдение стандартов контроля качества (например, недостаточные объемы образцов, неприемлемые уровни контаминантов, низкое гистологическое качество и др.).

32. Критерии исключения могут также отражать этические принципы исследования в соответствии с его гуманными конечными точками. Например, в исследованиях опухолей животное может быть исключено из исследования и подвергнуто эвтаназии до заранее определенного момента времени, если размер подкожной опухоли превышает определенный объем. Если ожидаются потери, их следует учитывать при определении количества животных для включения их в исследование. В то время как критерии исключения и гуманные конечные точки обычно включаются в заявку на этическую экспертизу, сообщение о критериях, используемых для исключения животных из исследования или гуманных конечных точек помогает интерпретировать данные и представляет важную информацию другим исследователям, желающим воспроизвести эту модель.