復雜干預在公共衛生、臨床研究和教育等領域的應用越來越廣泛。而復雜干預研究因其干預措施、干預路徑或實施背景的復雜性，研究結果可能受到多種因素影響，因此，對復雜干預進行過程評價顯得尤為重要，將有助于了解干預措施的實施情況、研究進度的影響因素、闡明因果機制、確定與結果變化相關的背景因素及評價干預措施在其他類似環境中實施的可行性，為項目或方案優化、推廣及政策制定提供依據。英國醫學研究委員會新版復雜干預研究的過程評價指南提供了關于過程評價研究的實施和報告框架。本文對該指南進行詳細解讀，以供國內開展復雜干預和過程評價的研究者參考。
隨機對照試驗的證據等級較高，但因其實施成本較高、外部真實性較低和倫理要求等原因而限制了其在臨床開展和應用，而傳統的觀察性研究由于存在各種混雜因素導致內部真實性降低，從而降低了證據等級。斷點回歸設計（regression discontinuity design，RDD）是在自然條件下觀察比較閾值附近的人群，其控制混雜的能力僅次于隨機對照試驗，可提供較高等級證據。它適用于干預（或暴露）與某連續變量的數值直接相關的情況，如 HIV 患者是否需要抗逆轉錄病毒治療主要取決于其 CD4 細胞計數是否低于 200/μL。因為連續變量的測量存在隨機誤差，在閾值附近是否給予干預是接近隨機的，閾值附近干預和非干預組患者基線應該是均衡可比的。根據這一假設，比較閾值附近人群的結局，即可估計干預（或暴露）與結局的因果效應。RDD 在醫學中主要適用于分類結局的研究，其中兩階段最小二乘法、基于似然比的估計方法、貝葉斯方法是較常用的模型估計方法。然而，RDD 的適用條件和對樣本量的要求限制了其在醫學中的廣泛應用，隨著數據可及性的提高和真實世界研究的發展，RDD 將更多地應用于臨床研究中。
混合方法研究（mixed methods research，MMR）是將定量與定性研究這兩大主要研究范式有機結合的第三種研究范式。MMR 規范有序地在一個研究或項目中使用定性和定量方法收集和分析數據，通過整合優勢克服定性和定量方法各自的局限來生產高質量的研究證據。而真實世界研究的環境較復雜，在使用真實世界數據評估患者健康狀況、疾病及診療過程、防治結局、患者預后與預測、或者支持醫療政策制定時，應用 MMR，可在一定程度上更全面地回答研究問題，從而提高研究真實性和準確性。