ПРОЦЕДУРА ТРОЙНОГО ОСЛЕПЛЕНИЯ ПРЕДПОЛАГАЕТ, ЧТО
1) изучаемый препарат сравнивается с другим активным веществом или плацебо
2) врач и пациент не знают назначенной терапии
3) врач, пациент и статистик исследования не знают назначенной терапии у каждого конкретного пациента (+)
4) врач — знает, а пациент не знает, какая терапия ему назначена

В тройном ослеплении не только пациент и лечащий врач, но и специалист, который обрабатывает и анализирует данные (обычно статистик или независимый исследователь), не знают, какую именно терапию получает каждый конкретный участник. Это нужно для того, чтобы максимально убрать субъективность на всех этапах: от назначения и наблюдения за пациентом до интерпретации результатов. Так минимизируется риск предвзятого отношения к новому препарату или, наоборот, к плацебо, и повышается достоверность клинических данных.

Варианты, где врач знает, а пациент нет или просто говорится, что препарат сравнивают с плацебо/другим ЛС, описывают совершенно другие характеристики исследования, но не определяют именно тройное ослепление. Ключевое отличие тройного ослепления — это участие третьей ослеплённой стороны, которая отвечает за статистический анализ и не имеет доступа к разглашению кодировки терапии до завершения исследования и фиксации базы данных.

Вид исследования	Кто не знает назначенной терапии	Кого это защищает от предвзятости	Типичные риски при отсутствии ослепления
Открытое	Никто	Никто не защищён: врач и пациент знают терапию	Завышение эффекта нового ЛС, селективная оценка симптомов, смещение в интерпретации побочных реакций
Одинарное ослепление	Пациент	Пациент менее подвержен эффекту ожидания и плацебо/ноцебо	Врач может, осознанно или нет, по-разному вести и оценивать пациентов в группах
Двойное ослепление	Пациент и врач	Снижается влияние субъективной оценки врача и ожиданий пациента	Остаётся риск предвзятости на этапе обработки и анализа данных
Тройное ослепление	Пациент, врач и статистик/аналитик	Все ключевые участники защищены от влияния знания о терапии	Минимизируются систематические ошибки, особенно на этапе статистического анализа и интерпретации результатов