Wenn Teilnehmer aus einer laufenden Studie aus irgendwelchen Gründen die Studie abbrechen, fehlen Daten und die Ergebnisse können verzerrt sein. Beispielsweise wäre es denkbar, dass man die Daten von Patienten, die aufgrund einer deutlichen Verschlechterung ihrer Beschwerden vorzeitig aus der Studie ausgeschieden sind, in der Gesamtauswertung unberücksichtigt lässt. Dies führt dazu, dass die positive Wirkung eines Medikaments überbetont wird (siehe auch die Intention-to-treat-Analyse). Je höher die Zahl der Aussteiger, desto geringer also die Aussagekraft der Studie. Dies wurde zum Beispiel in einer systematischen Übersicht oder Metaanalyse durchgespielt.^[14] Wenn man allen Patienten, die nicht über die volle Zeit untersucht werden konnten, eine Zunahme der Beeinträchtigung unterstellt, wären z.B. die positiven Effekte der Interferontherapie auf die Beeinträchtigungen nicht mehr nachweisbar.

Ein weiteres Problem besteht darin, dass aufgrund der typischen, leicht erkennbaren Nebenwirkungen des Interferons die Verblindung nicht sicher gegeben ist. Dies kann zur Verfälschung der Ergebnisse führen. Durch den Glauben, das richtige Medikament oder ein Scheinmedikament zu bekommen, kann schon ein Effekt auftreten.