肿瘤临床试验及生物统计
生物统计学方法及其在临床中的应用
生物统计学方法及其在临床中的应用在医学领域，生物统计学是一种非常重要的学科，它可以通过对数据进行分析来帮助医生更好地理解和诊断疾病。
生物统计学方法可以减少研究中的偏差并确保研究结果的准确性。
在本文中，我们将探讨生物统计学方法及其在临床实践中的应用。
第一部分：生物统计学方法生物统计学方法是一种关于生物和健康科学中的数据分析和解释的学科。
其基本目的是对数据的分布和关系进行科学地说明。
生物统计学方法可以大大提高数据的分析、解释和处理的准确性，并在临床实践中提供更可靠的数据。
生物统计方法可以分为参数方法和非参数方法。
参数方法通常用于计算总体的平均值、方差、相关性等实际变量。
非参数方法通常用于对数据的分布进行描述和比较，并在结果存在偏差时提供更准确的计算策略。
生物统计学方法还可以用于数据的整合和模型的建立。
例如，在药物开发过程中，开发人员必须通过数据分析建立模型，以评估潜在药物的疗效。
第二部分：生物统计学方法在临床中的应用生物统计学方法在临床实践中有广泛的应用，包括临床试验、病例对照研究、流行病学研究和病人治疗等方面。
以下是生物统计学方法在临床实践中的应用：1. 临床试验临床试验是评估药物疗效和安全性的标准化方法。
生物统计学方法在临床试验中用于设计试验、选择样本、分析数据、推断结论等方面。
例如，根据临床试验数据，研究人员可以确定药物的剂量和用药时间，以便更好地治疗疾病。
2. 病例对照研究病例对照研究是一种广泛应用于临床领域的常规研究方法。
该方法可以确定疾病与危险因素之间的关系。
生物统计学方法在病例对照研究中可以用于制定样本集合，分析数据，估算疾病风险等方面。
3. 流行病学研究生物统计学方法也被广泛应用于流行病学研究中。
该方法可以帮助研究人员确定某种缺陷的疾病的发病率和高风险人群。
例如，通过对大规模人群进行数据分析，研究人员可以确定某些遗传突变与特定疾病之间的关系。
4. 病人治疗生物统计学方法在病人治疗中也有应用。
生物统计学方法在医学中的应用
生物统计学方法在医学中的应用生物统计学是一门综合性学科，涉及众多领域，其中医学是其中重要的应用领域之一。
作为一门应用学科，生物统计学在医学中的意义不可低估。
本文将着重探讨生物统计学在医学中的应用。
一、临床试验临床试验是医学研究中最重要的一部分。
在临床试验中，生物统计学起着至关重要的作用。
生物统计学在临床试验中主要用于设计试验、制定研究方案、数据处理与分析、得出结论等方面。
在试验组与对照组之间进行比较时，生物统计学会制定相应的分析方法，如筛选指标、抽样方法、试验双盲等。
此外，生物统计学还可以用于试验方案的复杂度分析和性能分析，规划可行的分析方法，提高试验的成功率和科学性。
二、药物研发药物研发是医学研究的核心。
在药物研发中，生物统计方法可以用于药效学评价、药物安全性评估、个体化用药等方面。
利用生物统计方法，可以对临床试验数据进行分析，得出药物疗效的评价结果，为药物临床实践提供可靠的依据。
同时还可以通过建立药物安全性的评估模型，评估药物在人体中的副作用。
个体化用药是医学研究的前沿方向，而生物统计方法可以对患者的基因组信息、药物代谢特点等进行分析，制定个体化用药方案。
三、流行病学流行病学是医学研究的另一重要领域，可以通过实证方法探查疾病的病因学、流行病学和卫生统计等问题。
在流行病学中，生物统计学方法主要用于统计分析和疾病风险评估。
通过数据采集、数据处理和数据分析等过程，可以利用一系列复杂的生物统计学方法评估疾病的流行趋势、病源分布及发病率等，为卫生管理提供决策依据。
四、医学影像医学影像技术与生物统计学方法的结合，可以为医学影像诊断提供量化化、标准化、准确化的方法。
通常，在医学影像诊断过程中，会遇到大量的影像数据，而生物统计学可以辅助医生对医疗数据进行挖掘和分析，帮助医生更好的诊断和治疗疾病。
生物统计学方法可以进一步通过医学影像实现个体化诊疗，根据不同患者的影像数据，结合患者的个体信息，制定更为个性化、更为精确化的治疗方案，提高诊疗水平。
《抗肿瘤药物临床试验统计学设计指导原则(试行)》
2020年12月目录一、概述 (1)二、疗效终点 (2)（一）总生存期（OS） (2)（二）客观缓解率（ORR） (3)（三）无进展生存期（PFS） (4)（四）患者报告结局（PRO） (7)三、探索性试验 (8)（一）剂量探索设计 (8)（二）单臂试验和首次人体队列扩展 (9)四、确证性试验 (10)（一）一般考虑 (11)（二）试验设计 (12)1.成组序贯设计 (12)2.两阶段适应性设计 (13)3.富集设计 (14)4.主方案设计 (15)五、参考文献 (17)附录.中英文词汇对照 (21)一、概述与其他治疗领域一样，抗肿瘤药物在进入临床试验前，应该有足够的基于临床前实验或既往人体试验的科学证据显示某（些）剂量的试验药物在目标人群的安全性。
临床试验的主要目的是针对药物研发提出相关的临床问题，通过恰当的试验设计和统计分析科学地回答这些问题。
随机对照试验（Randomized Controlled Trial, RCT）是评价药物有效性和安全性的金标准，如果无法开展随机对照试验，则有效性和安全性结论的证据力度将会有所下降。
由于肿瘤通常是严重危及生命的疾病，临床用药很大程度上存在未被满足的需求，所以抗肿瘤药物的临床研发有其特殊性。
比如，早期临床试验以患者为研究对象，而不是健康受试者；某些情形下利用单臂试验结果申请注册上市等。
针对不同肿瘤适应症，申办者应有不同的临床研发策略考虑，探索性试验和确证性试验在不同的研发项目计划中要达到的目的与作用也会不同。
临床试验设计是决定研发成功与否的重要因素之一。
良好的试验设计不仅有助于达到试验目的，同时还能提高研发效率。
创新的临床试验设计类型和方法层出不穷，通过不断实践，抗肿瘤药物研发和审评的经验都在逐步丰富。
本指导原则旨在针对抗肿瘤药物临床试验设计中的关键统计学技术问题，提供科学建议，为申办者开展抗肿瘤药物的临床研发提供参考。
本指导原则仅代表当前的观点和认识，随着研究和认识的深入将不断修订和完善。
【指导原则】药物临床试验的生物统计学指导原则
附件药物临床试验的生物统计学指导原则一、概述新药经临床前研究后，其有效性和安全性由人体临床试验进行最终验证。
临床试验是根据研究目的，通过足够数量的目标受试者（样本）来研究药物对疾病进程、预后以及安全性等方面的影响。
临床试验除了遵循《药物临床试验质量管理规范》（GCP）以外，还必须事先应用统计学原理对试验相关的因素作出合理、有效的安排，最大限度地控制混杂与偏倚，减少试验误差，提高试验质量，并对试验结果进行科学的分析和合理的解释，在保证试验结果科学、可信的同时，尽可能做到高效、快速、经济。
因此，统计学是临床试验设计、实施和分析的有力工具，在药物的临床研发过程中发挥不可或缺的重要作用。
本指导原则以临床试验的基本要求和统计学原理为核心，阐述统计学在临床试验中的作用和地位，以及在试验设计阶段、试验实施阶段和结果分析阶段的统计学考虑，旨在为药品注册申请人和临床试验的研究者针对临床研发中如何进行设计、实施、分析和评价提供技术指导，以保证药物临床试验的科学、严谨和规范。
本指导原则适用于以注册为目的的药物（化学药物、生物制品、中药民族药和天然药物）的确证性临床试验，对探索性临床试验以及上市后临床试验也同样具有指导意义。
二、临床试验的总体考虑（一）临床研发规划药物临床试验的主要目标是评价和确定受试药物的风险/获益比，同时也要确定可能从该药获益的特定适应症人群及适宜的用法与用量。
为此，需要设计一系列的临床试验，而每一个临床试验都有其特定的目的，其设计、执行和拟采用的分析方法等细节均应在试验方案中予以明确。
所以每个研究药物都应首先考虑其临床研发的总体规划。
创新药物的临床研发一般由Ⅰ期临床试验开始，进入Ⅱ期概念验证试验（Proof-Of-Concept，POC）和剂量探索（Dose Finding）试验，然后是Ⅲ期确证试验，每期试验由于研究目的的不同，可能包含着多个试验项目。
临床研发规划就是这些试验研究的总体规划。
在新药申请时，应当清晰地描述该药临床研发规划的主要内容，以及每个临床试验在其中的地位和作用。
抗肿瘤药物临床试验统计学设计指导原则
抗肿瘤药物临床试验统计学设计指导原则在当今医学领域，肿瘤治疗一直是备受关注的热门话题。
随着科学技术的不断进步，越来越多的抗肿瘤药物被研发出来。
然而，要想将这些药物带给患者，并在临床上验证其疗效，就需要进行临床试验。
而临床试验统计学设计确保了试验的科学性、准确性和可靠性。
本文将围绕着抗肿瘤药物临床试验统计学设计指导原则展开深入探讨。
一、扩大样本量在进行临床试验时，样本量的大小直接影响到试验结果的可靠性。
尤其是在抗肿瘤药物的临床试验中，疾病的复杂性和患者的个体差异都会对试验结果产生较大的影响。
为了确保试验结果的准确性，我们需要尽可能地扩大样本量，以提高统计学的效力和敏感性。
只有确保样本量的充足，才能更好地检测出药物对肿瘤的治疗效果，从而为临床应用提供可靠的数据支持。
二、随机分组设计在抗肿瘤药物的临床试验中，随机分组设计是一种常见且有效的方法。
通过随机分组，可以有效地减少实验结果的偏差，从而提高试验的可信度和科学性。
随机分组还能够有效地消除患者个体差异对试验结果的影响，确保不同治疗组之间的比较具有客观性和可比性。
在设计抗肿瘤药物临床试验时，应尽可能采用随机分组设计，以确保试验结果的可靠性和科学性。
三、双盲对照设计在抗肿瘤药物的临床试验中，双盲对照设计是一种常用的试验方法。
通过双盲对照设计，可以有效地减少实验结果的偏差，提高试验结果的可信度。
双盲对照设计还能够有效地减少患者和医生对试验结果的主观干预，确保试验结果的客观性和可靠性。
在设计抗肿瘤药物的临床试验时，应尽可能采用双盲对照设计，以保证试验结果的科学性和可信度。
总结回顾抗肿瘤药物临床试验统计学设计指导原则，是保证抗肿瘤药物临床试验能够科学、准确地评估药物疗效的关键。
通过合理的样本量、随机分组设计和双盲对照设计，可以确保试验结果的可靠性和科学性。
这些统计学设计原则也为抗肿瘤药物的临床应用提供了重要的数据支持，为临床医生的治疗决策提供了科学依据。
我们应当充分重视抗肿瘤药物临床试验统计学设计指导原则，确保试验结果的可靠性和科学性。
生物统计学在医学研究中的应用
生物统计学在医学研究中的应用在当今的医学领域，生物统计学正发挥着日益关键的作用。
它犹如一把精确的尺子，为医学研究提供了量化和评估的工具，帮助研究者从复杂的数据中挖掘出有价值的信息，从而推动医学的进步和发展。
生物统计学是什么呢？简单来说，它是一门将统计学原理和方法应用于生物学、医学等领域的学科。
通过收集、整理、分析和解释生物医学数据，生物统计学帮助我们理解生命现象、评估医疗干预效果、发现疾病的危险因素等。
在医学研究中，实验设计是至关重要的环节，而生物统计学在这方面发挥着核心作用。
比如说，在比较两种药物的疗效时，如何合理地分组，怎样确定样本量，以及选择何种实验方法，都需要生物统计学的知识。
一个科学合理的实验设计能够最大程度地减少误差和偏差，提高研究的可靠性和有效性。
如果实验设计不合理，可能会得出错误的结论，导致资源的浪费，甚至可能对患者的治疗产生误导。
在临床研究中，生物统计学常用于评估新的治疗方法或药物的疗效。
通过对患者的症状、体征、实验室检查等数据进行分析，生物统计学可以帮助我们判断新的治疗方法是否优于现有的标准治疗，或者是否与其他治疗方法具有等效性。
例如，在一项针对某种癌症的临床试验中，研究人员会将患者随机分为实验组和对照组，分别给予新的治疗药物和传统的治疗药物。
然后，通过定期随访和检测，收集患者的生存时间、肿瘤大小变化、不良反应等数据。
生物统计学方法可以对这些数据进行处理和分析，计算出两组之间的差异是否具有统计学意义，从而得出新药物的疗效结论。
疾病的危险因素研究也是生物统计学的重要应用领域之一。
很多疾病的发生往往与多种因素有关，如遗传因素、生活方式、环境因素等。
通过对大量人群的调查和数据分析，生物统计学可以帮助我们找出与疾病发生相关的危险因素，并评估这些因素的作用强度。
例如，通过对心血管疾病患者和健康人群的生活习惯、饮食习惯、家族病史等数据进行分析，生物统计学可以发现吸烟、高血脂、高血压、家族遗传等因素与心血管疾病的发生密切相关。
药物临床试验的生物统计指导原则
药物临床试验的生物统计指导原则药物临床试验是评估药物安全性和有效性的重要手段，而生物统计学则是药物临床试验的重要工具之一。
生物统计学指导原则对于保证试验结果的准确性和可靠性具有重要作用。
以下是药物临床试验的生物统计指导原则的章节划分和详细回答：一、试验设计阶段在试验设计阶段，生物统计学指导原则主要包括样本量计算、随机化和盲法等方面。
1. 样本量计算样本量计算是试验设计的重要环节，其目的是保证试验结果的统计学意义和准确性。
在样本量计算时，需要考虑试验的主要目的、预期效应大小、显著性水平、统计功效和失误率等因素。
样本量计算的结果应该在试验开始前确定，并且应该尽可能地保证样本量的充分性。
2. 随机化随机化是试验设计中的重要环节，其目的是消除实验组和对照组之间的混杂因素，保证试验结果的可靠性。
在随机化时，应该采用随机数字表或计算机程序进行随机分组。
3. 盲法盲法是试验设计中的重要环节，其目的是消除主观性和偏见，保证试验结果的客观性和可靠性。
在盲法中，应该采用单盲、双盲或三盲等方法进行。
二、试验实施阶段在试验实施阶段，生物统计学指导原则主要包括数据收集、数据管理和数据分析等方面。
1. 数据收集数据收集是试验实施的重要环节，其目的是收集试验数据并记录。
在数据收集时，应该采用标准化的数据收集表格，并保证数据的准确性和完整性。
2. 数据管理数据管理是试验实施的重要环节，其目的是保证试验数据的安全性和完整性。
在数据管理时，应该采用电子数据管理系统或纸质数据管理系统，并保证数据的保密性和可追溯性。
3. 数据分析数据分析是试验实施的重要环节，其目的是对试验数据进行统计分析并得出结论。
在数据分析时，应该采用合适的统计方法，并保证数据的可靠性和准确性。
三、试验结果报告阶段在试验结果报告阶段，生物统计学指导原则主要包括试验结果的描述、试验结果的解释和试验结果的推广等方面。
1. 试验结果的描述试验结果的描述是试验结果报告的重要内容，其目的是对试验结果进行客观描述。
《抗肿瘤药物临床试验统计学设计指导原则》
《抗肿瘤药物临床试验统计学设计指导原则》1.样本大小确定：样本大小确定是临床试验设计的重要步骤。
样本大小的确定应该基于试验的主要目标、控制统计显著性和检验效能的要求等。
通常，大样本能够提高试验结果的稳定性和一般性。
根据不同临床试验的目标和要求，可以采用样本比例估计、样本大小估计的方法。
2.随机化和盲法：随机化使得试验组和对照组的基线特征更加相似，减小因干预之外因素的影响。
盲法可以减少观察者主体性的干扰和偏差。
随机化和盲法是现代临床试验的基本要求，也是保证试验结果可靠性的重要手段。
3.分组和对照：临床试验需要将患者随机分为试验组和对照组，以评估抗肿瘤药物的疗效和安全性。
分组设计可以降低干预的偏倚，对照组可以提供相对比较的效果评估。
常用的对照组设计包括安慰剂、传统治疗以及无治疗。
4.统计分析方法：统计分析是评估抗肿瘤药物临床试验结果的主要手段。
常用的分析方法包括描述性统计、假设检验、生存分析、多元分析等。
统计分析应该根据试验的主要目标以及试验数据的性质选择合适的方法。
5.数据监测：临床试验需要建立严格的数据监测机制，以确保试验数据的准确性和完整性。
数据监测委员会可以监控数据采集、录入和分析的过程，验证试验结果的可靠性。
数据监测委员会可以采取中心式、独立的审核和监测方式。
6.结果解释：临床试验结果需要进行合理的解释和应用。
试验结果的解释应该基于统计学分析的结果，同时需要考虑临床实际以及个体差异等因素。
临床试验结果的解释应该具有一定的客观性和全面性，以便更好地指导临床实践和决策。
综上所述，抗肿瘤药物临床试验的统计学设计是保证试验结果可靠性和可解释性的重要因素。
样本大小确定、随机化和盲法、分组和对照、统计分析方法、数据监测以及结果解释是临床试验设计中需要注意的几个方面。
合理的统计学设计可以提高临床试验结果的权威性和可应用性。
临床试验中的统计学若干问题
临床试验中的统计学若干问题——《小胖说统计》系列日志节选（一）前言“统计学基本上是寄生的。
靠研究其他领域内的工作而生存。
这不是对统计学的轻视，这是因为对很多寄主来说，如果没有寄生虫就会死。
对有的动物来说，如果没有寄生虫就不能消化它们的食物。
因此，人类奋斗的很多领域，如果没有统计学，虽然不会死亡，但一定会变得很弱”－L.J.Savage“统计思维总有一天会像读与写一样成为一个有效率公民的必备能力。
”－H.G.Wells统计学研究的是来自各领域的数据，由解决其他领域内的问题而存在并发展。
这一点对临床试验生物统计学也不例外，临床试验的大力发展催生并发展了统计在制药行业的应用。
对于每个从事临床试验工作的人来说，我们并不都需要你通晓每种统计方法的由来，我们需要的是你用一种统计的思维方式来看待和判断临床试验中的问题。
基于此小胖结合自己在临床试验生物统计方面微不足道的经历，于2008年6月推出了自己的日志系列《小胖说统计》，初衷在于在不侧重复杂的统计理论和计算的基础上，通过一些浅显易懂的语言，简单介绍一下临床试验中一些生物统计的基本知识，并希望能成为和广大临床试验同行进行交流的平台。
承蒙广大网友的抬爱，《小胖说统计》推出后受到了大家的认可，至今已发表约180篇博文。
为了方便大家的阅读，应广大网友的要求，特对《小胖说统计》中的主要内容加以节选，所有内容均属个人观点，仅供参考，欢迎大家批评指正。
《小胖说统计》系列日志将会继续进行持续更新，详细内容可参见以下链接： /2113/ucenterhome/5612在此对长期关注和支持《小胖说统计》系列日志的公卫论坛和药物临床试验论坛的广大坛友表示感谢。
统计学是一门科学、一种技术和一门艺术，小胖也只是个入门者，最后借用一论坛网友的话，我是一只小蜗牛，笨笨的，不懈的……小胖（Michael Wen，闻增玉）2009年10月目录前言 (2)一、认识α和β (5)二、临床试验生物统计的BIBLE (6)三、如何从统计角度来review研究方案 (8)四、验证性试验和探索性试验 (11)五、临床试验研究人群的选择 (13)六、主要终点和次要终点 (14)七、复合终点 (17)八、盲法 (20)九、随机化 (23)十、研究设计 (33)十一、多中心临床试验 (38)十二、优效性试验 (42)十三、非劣效试验 (47)十四、非劣效试验和优效试验的转换 (55)十五、从临床试验实例来看样本量的计算 (57)十六、中期分析 (78)十七、分析集 (99)十八、缺失值 (114)十九、离群值 (138)二十、参数估计、可信区间和假设检验 (146)二十一、基线数据分析 (152)二十二、协变量 (155)二十三、亚组分析 (162)二十四、临床试验中的多重性问题 (171)一、认识α和β要了解生物统计在临床试验中的应用，首先需从认识α,β开始，就是这两个不起眼的符号几乎贯穿了临床试验生物统计的始终。
肿瘤临床实验一期数据
肿瘤临床实验一期数据一、背景介绍肿瘤是世界范围内常见的疾病之一，对人类的健康造成了较大的威胁。
为了寻找更有效的治疗方法，许多医学研究机构和制药公司都积极开展肿瘤临床实验。
本文将对一项肿瘤临床实验的一期数据进行深入分析。
二、实验设计该实验采用随机对照试验的设计，共招募了200名符合入选标准的肿瘤患者。
其中100名患者随机分配至实验组，接受新的药物治疗，另外100名患者分配至对照组，接受传统的标准治疗方案。
两组患者在性别、年龄、肿瘤类型等方面有较好的匹配。
三、一期数据分析1. 生存率实验组中，经过一段时间的随访，共有75名患者存活，存活率为75%；而对照组中，只有55名患者存活，存活率为55%。
通过统计学方法，可以得出实验组的生存率明显高于对照组，表明新药物治疗对肿瘤患者的生存率有积极的影响。
2. 疾病缓解率通过临床评估，实验组中有60名患者疾病得到缓解，缓解率为60%；对照组中只有40名患者疾病缓解，缓解率为40%。
相比之下，实验组的疾病缓解率显著高于对照组，表明新药物治疗对缓解肿瘤症状具有较好的效果。
3. 副作用和不良反应在实验组中，有25名患者出现了轻度的药物副作用或不良反应，占总体的25%；而在对照组中，有15名患者出现了类似的情况，占总体的15%。
对比两组，实验组的副作用和不良反应发生率略高于对照组，但差异并不显著。
四、结论和展望本研究的一期数据表明，在该肿瘤临床实验中，新药物治疗与传统治疗相比，在生存率和疾病缓解率上表现出显著优势。
尽管实验组存在稍高的副作用和不良反应发生率，但整体来看，新药物治疗是一种可行且有效的选择。
然而，仍需进一步进行更大规模和更长时间的实验，以确保其长期疗效和安全性。
未来，应进一步优化新药物治疗方案，提高其临床应用的疗效，并针对副作用和不良反应加以控制和管理。
同时，可以考虑对不同种类的肿瘤患者进行个体化治疗，以更好地满足患者的需求。
综上所述，通过对肿瘤临床实验一期数据的深入分析，我们得出结论：新药物治疗在肿瘤患者中具有较高的生存率和疾病缓解率，值得进一步的研究和探索。
基于生物统计学的肿瘤预后模型研究
基于生物统计学的肿瘤预后模型研究近年来，随着生物技术的不断发展和进步，越来越多的研究人员将目光投向了肿瘤预后模型的研究。
肿瘤预后模型是一种基于生物统计学的模型，它可以预测患者在接受治疗后的生存情况。
这种模型可以帮助临床医生制定更有效的治疗方案，提高治疗效果，减少患者死亡率。
生物统计学是一门用于分析和解释医学数据的学科。
它利用数学、统计学和计算机科学的方法来处理和分析各种医学数据，包括临床试验、生物标志物和生物图像等。
通过生物统计学方法的应用，研究人员可以更准确地预测患者的生存期和治疗效果。
肿瘤预后模型中最常用的方法是Kaplan-Meier方法。
该方法通过将所有患者的生存时间和状态（死亡或存活）进行记录，来计算每个时间点的生存率。
这种方法可以帮助医生预测患者在不同时间点的生存期，从而设计出更好的治疗方案。
该方法已经成为了临床实践中的标准方法，被广泛应用于各种类型的肿瘤预后模型研究。
除了Kaplan-Meier方法，还有一些其他的生物统计学方法被用于肿瘤预后模型研究。
例如，Cox比例风险模型是一种广泛应用于肿瘤预后模型研究的方法。
该模型通过分析某个预测因素和患者生存率之间的关系，来预测患者的生存期。
这种方法可以帮助医生确定哪些因素对患者的生存期有重要影响，从而制定出更有效的治疗方案。
在肿瘤预后模型研究中，还有一些其他的生物统计学方法。
例如，Lasso回归方法可以帮助研究人员筛选出对肿瘤预后有重要影响的因素。
通过去除无关因素，Lasso方法可以提高预测模型的准确度，并帮助医生制定更有效的治疗方案。
除了生物统计学方法，还有许多其他的因素会影响肿瘤预后模型的准确性。
例如，患者的年龄、性别、患病时期和治疗方法等都会影响预测结果。
因此，在肿瘤预后模型研究中，需要将这些因素全部考虑进去，从而建立更准确、更完善的预测模型。
总之，肿瘤预后模型研究是一项对生物统计学和医学诊断有着巨大贡献的工作。
通过不断完善和提升模型的准确性和可行性，我们可以更好地预测患者的生存期和治疗效果，帮助医生制定更合理的治疗方案，最终提高患者的生存率。
生物统计学的应用与实践
生物统计学的应用与实践生物统计学是一门研究生物数据的收集、分析和解释的学科。
随着科学技术的发展，信息时代的到来，生物统计学在生命科学领域中的应用越来越广泛，已经成为研究生命科学的一项重要工具。
本文将从生物统计学的应用领域，统计学方法，以及实际应用等方面来探讨生物统计学的应用与实践。
一. 生物统计学的应用领域生物统计学广泛应用于多个领域，如医学、农业、生态学、环境科学、生殖生理学、神经学等。
本文主要从医学方面来谈论生物统计学的应用。
生物统计学在医学领域的应用非常广泛。
临床医学研究、药物研发和临床试验均需要使用生物统计学方法。
在临床医学研究中，医生需要从大量数据中找出规律和趋势，以提供最佳的治疗措施。
生物统计学可以帮助他们从大量数据中提取有用的信息、研究疾病发病率和流行趋势，而且通过对药物剂量和药物效果的统计分析，可以帮助制定最佳的治疗方案。
此外，生物统计学也可以用于生物制品的质量控制，以确保生物制品的一致性和安全性，并且帮助提高生物制品的生产效率等。
二. 统计学方法生物统计学主要应用了一些统计学方法来对数据进行分析和解释。
下面是几种常见的方法：1. 描述统计：指对所测量到的信息进行描述和概括的统计学方法，如平均数、中位数、标准差等。
2. 推断统计：是基于样本对总体参数进行估计和推断的统计学方法，如置信区间估计、假设检验等。
3. 多元统计：多元统计学方法可以研究多个变量之间的关系。
例如，线性回归和方差分析是用于研究多个变量之间关系的统计学方法。
三. 实际应用生物统计学在实际中有着广泛的应用，下面举几个例子：1. 新药开发：生物统计学在新药开发中起着重要的作用。
在开发新药的过程中，生物统计学可以对药物的安全性、有效性和剂量进行评估，以帮助制定最佳的治疗方案。
2. 临床试验：生物统计学在临床试验中也有着非常重要的地位。
临床试验需要收集大量的数据，生物统计学可以帮助研究人员对数据进行分析和解释，从而得出最终结论。
临床试验设计中的统计学问题
临床试验方案
主要内容 研究目的、研究假设、主要疗效评价 指标、评价方法、样本量计算依据、具体 实施过程、数据收集、数据管理、质量控 制、统计分析方法） 经过伦理委员会批准
研究假设 由研究问题及前期工作产生
最常见问题
无研究假设！
Valsartan Heart Failure Trial Val-HeFT研究
研究问题及假设的产生 —— PICO原则
明确以下四个要素：
Participants: （P）研究对象特征 Interventions: （I）研究的干预措施或暴露因素 Comparator: （C）研究的对照 Outcomes: （O）评价的结局
XX治疗效果评价的PICO?
SAVOR研究：评估糖尿病患者治 疗期间心血管风险
阴性对照（优效性试验）
安慰器械（但必须符合伦理学要求）
对照方式—平行对照
平行对照（最常见）
试验组与对照组同时开始、同时结束，两组受试者 在试验中处于相同的条件，唯一的不同点是各组所 使用的器械不同
A B
入组
器械1 器械2 试验终点
对照方式—交叉对照
洗脱期的确立原则：没有第一次治疗的残余效果
A B 器械1 器械1
•组间疗效差（T-C）的95%CI的上限<0
优效
Null Ho
Alternative H1 0 T-C
Inferior
（
Superior
优效性试验评价方法—率比
• 率比：瞬时风险比（HR）、比数比(OR) • 一般为低优指标 • 试验组与对照组发生事件风险（T/C）的 95%CI 的上限 < 1
1. Saxa superior to Placebo
医学信息学论文：苏炳华-临床试验生物统计的认识和实践
随着世界各国新药开发增多, 临床试验管理 加强, 1985年后，各国先后制定颁发了各自 的药物临床试验管理规范。其中有，欧洲 共同体( 1986~ 1988 年) 、英国( 1986 年) 、法国( 1987 年) 、韩国( 1987 年) 、北欧( 1989年)、日本( 1989 年) 、加拿大( 1989 年) 、和澳大利亚( 1991 年)。, 世界卫生组 织(WHO) 1980 年代末，着手拟定世界卫生 组织药物临床试验管理规范，并且于1993 年公布。
临床试验 生物统计 的认识和实践
上海交通大学医学院生物统计教研组 上海泰格医药科技有限公司 苏炳华 2014年12月1日南宁
一。1984年以前医学统计学
中国卫生信息学会（中国卫生统计学会）1984年成立前 ，在老一辈医学统计学家郭祖超，薛仲三，许世瑾，李光 荫等老教授的培养指导下，第二代医学统计学家，如杨树 勤，田凤调，丁道芳，周有尚，陆守曾,金丕焕等教授， 迅速成长，已经颇有规模。 当时出版的主要著作，主要参考书有： 1.郭祖超主编：医用数理统计方法（第三版）（增订版）， 北京，人民卫生出版社,1988 郭祖超教授主编的“医学与生物统计方法”（第一版）正 中书局 1948年出版， “医用数理统计方法”（第二版）北京，人民卫生出版社 ,1963年出版
二。 1984年中国卫生信息学会成立后
在第一，二代医学统计学家带领下，第三代医学统计学家 迅速成长，他们经过培训，掌握了试验设计方法，统计模型 ，多元统计方法，计算机算法语言，统计软件包，数据库技 术，又有良好的医学背景。纷纷到国外深造，又参加了许多 良好设计临床试验的实践，国外的医学统计学家，也回国服 务，为医学统计学的发展开创了新的局面。 统计学家学习过的算法语言，有ALGOL60, FORTRAN, BASIC, PASCAL等语言；学习各种统计软件包，有SAS 软件包,BMDP,SPSS,GLM和Splus等等软件包；学习过的 各种多元统计分析方法，有多元回归，逐步回归，Logistic 回归，Cox回归，判别分析，逐步判别分析，聚类分析，主 成分分析，典型相关分析，蒙特卡罗方法，Boots trap方法 等等。
临床试验设计中的统计学问题
0
ORT/C
1
优效成立
优效不成立
代文®显著降低未服用过ACEI的 心衰患者联合死亡率和发病率
1.000
366例
代文组
无事件概率（%）
0.914
0.829 0.743 0.657 0.571 0.486 0.400
p<0.001
安慰剂组 44% RRR
HR=0.56; 95%Cl : 0.39-0.81
研究目的:
评估在标准抗心衰治疗的基础上,加用缬沙坦对心 衰患者心血管发病率、死亡率和生活质量的长期 影响
治疗方案
所有患者入组前均接受2周以上的标准抗心衰治 疗；入组后在原治疗基础上加用安慰剂或代文 40mg bid
8 Cohn et al. N Engl J Med 2001;345:1667-
对照的选择
对照人群
- 对照人群应与研究人群在重要的患者 特征和影响因素上是可比的 - 除了使用的器械不同外，其它方面应 尽可能相同（基线均衡）
对照产品？
阳性对照（非劣效/等效性试验）
目前临床正广泛使用的、对相应适应症 的疗效已被证实、得到社会公认的有效 器械 阴性对照（优效性试验） 安慰器械（但必须符合伦理学要求）
（例：死亡率、事件发生率、手术成功率、 血管狭窄程度、肿瘤缩小直径)
尽量不选主观评价指标（生活质量）
最大限度降低获得虚假结论的可能性
问题1：多个主要终点
《伐尼克兰和尼古丁替代制剂对于无症状轻 度COPD患者戒烟的疗效对比研究》 主要终点 ① 治疗后4周到第52周的持续戒断率（CAR） ② 肺功能 ③ 血清IL-6和CRP水平
(Primary Safety Analysis)
生物统计专业的研究生方向及发展方向
生物统计专业的研究生方向及方向【- 专业资讯】ＴrｕeBｉostａｔisｔics生物统计研究内容：去创造以及使用一些数学方法去研究科学，用统计学中的光谱分析的技术去推断新的疾病爆发的可能性, 提供给学术界，府机构，医药, 医疗卫生组织以及其他的相关组织很多有价值的信息。
生物统计的专业研究方向：从几个学校的教授进行的研究可以看到在生物统计中分为两**向:临床统计学和统计遗传学（sｔａtｉstiｃal geｎetics）.临床统计学主要研究临床实验（cｌicａl trｉａls)的设计与数据分析,主要的方向有:生存分析（survｉｖａl anａｌyｓiｓ),纵向数据分析（long**dinaｌdaｔa analysiｓ)，临床试验设计(cｌical trial and dｅsign)等等.这几个方向的介绍如下：生存分析：主要处理临床实验中的个体寿命.是研究生存现象和响应时间数据及其统计规律的一门学科。
近二三十年来一直受到国内外统计学家的关注。
生存分析以前主要用Kａpｌan－ｅｒ和Cox两大模型,现在又出现了frailty dels, acceleraｔｅｄ fａilｕre ｔime dｅlｓ, tｒansｆｏrｍaｔion delｓ等新的理论.纵向数据分析：主要处理临床实验中对同一个体重复观测得到的数据。
描述纵向数据常用的模型有raｎdoｍｅffｅcts dels, maｒgｉｎal deｌs等等。
ﻭ临床实验设计：主要研究在随机化实验中，如何在保证统计功效的条件下，尽可能让患者接受新药治疗(ｉntenｔion to trｅａt）进行实验设计。
这方面较新的理论是ａlphａspｅｎding funｃtions.统计遗传学就是运用统计手段研究遗传学与分子生物学中的问题,统计手段有:建模,ｎｔe Carlo等等。
教授通常是通过基因表达数据对基因的调控行为与功能进行研究。
总体来说，临床统计学较为传统，理论推导和数理统计类似，所以注重建立概率模型，进行统计推断等;统计遗传学由于处理的数据通常是高维数、高噪声的，因此更注重计算机算法的设计与实现。
生物统计学的基本原理和应用
02
基本原理介绍
试验设计与抽样方法
试验设计
包括完全随机设计、随机区组设计、 拉丁方设计、析因设计等，旨在通过 科学安排试验因素和水平，减少误差 ，提高试验效率和精度。
抽样方法
包括简单随机抽样、系统抽样、分层 抽样、整群抽样等，旨在从总体中抽 取具有代表性的样本，以便对总体进 行推断。
数据收集与整理技术
生物统计学是应用数理统计学 的原理和方法在生物学研究中 收集、整理、分析和解释数据 的一门科学，对于生物学及相 关领域的研究具有重要意义。
数据类型与变量
生物统计学中涉及的数据类型 包括定量数据和定性数据，变 量则包括连续变量、离散变量 和分类变量等。
实验设计与数据分 析
实验设计是生物统计学的重要 组成部分，包括实验方案的制 定、实验单元的划分、实验因 素的安排等；数据分析则是对 实验数据进行统计处理，以得 出科学、可靠的结论。
课后作业布置及要求
完成课后习题
要求学生认真完成课后习题，巩固所学知识点 。
阅读相关文献
推荐学生阅读生物统计学领域的经典文献，了 解学科前沿动态。
准备课堂讨论
针对下节课的预告内容，要求学生提前准备相关材料，积极参与课堂讨论。
下节课预告及准备事项
下节课内容
下节课将介绍生物统计学中的假设检验和方差分析等内容。
启动软件后，展示软件的主界面，包括菜单栏、工具栏、数据编辑窗口、结果输出窗口等。
数据处理过程演示
01
02
03
数据导入
演示如何从外部文件（如 Excel、CSV等）导入数据 到统计软件中。
数据清洗
演示如何对数据进行清洗 ，包括处理缺失值、异常 值、重复值等。
数据变换
肿瘤的临床实验是指
肿瘤的临床实验是指在医学研究领域中进行的一系列临床试验，旨在评估肿瘤治疗方法的疗效和安全性。
肿瘤临床实验是为了改善肿瘤患者的生存率和生活质量，探索新的治疗策略和药物，推动肿瘤治疗的进步。
本文将介绍肿瘤临床实验的定义、目的、分类和重要性。
一、肿瘤临床实验的定义肿瘤临床实验是指在肿瘤患者身上进行的一系列科学实验，目的在于评估和验证新的肿瘤治疗方法或药物的疗效和安全性。
这些实验通常包括临床试验的前期研究、临床试验的设计与实施、临床试验的监测和评估等多个阶段。
二、肿瘤临床实验的目的肿瘤临床实验的目的是多方面的。
首先，它们旨在评估和验证新的肿瘤治疗方法或药物的疗效和安全性。
通过严谨的实验设计和科学的数据分析，可以为临床医生和病患提供更准确的治疗依据，指导肿瘤治疗的决策和方案选择。
其次，肿瘤临床实验还可以探索新的治疗策略和药物，挖掘治疗肿瘤的潜在新靶点和新机制。
最后，肿瘤临床实验还可以推动肿瘤治疗的进步，促进肿瘤医学的发展和创新。
三、肿瘤临床实验的分类肿瘤临床实验可以按照不同的分类方式进行分析。
根据研究对象的不同，可以将其分为早期临床试验和晚期临床试验。
早期临床试验通常是在小规模的患者群体中进行，着重评估治疗方法或药物的安全性和耐受性。
晚期临床试验则是在较大规模的患者群体中进行，旨在评估治疗方法或药物的疗效。
按照实验设计的不同，肿瘤临床实验可以分为随机对照试验和非随机对照试验。
随机对照试验是将患者随机分配到接受不同治疗方案的组别，通过比较不同组别之间的疗效差异来评估治疗方法或药物的效果。
非随机对照试验则是根据临床医生或患者的选择，将患者分配到不同的治疗方案中，比较不同方案之间的疗效。
除了以上分类方式，肿瘤临床实验还可以按照研究目的和实验特点进行分类，如干预实验、预防实验、观察实验等。
四、肿瘤临床实验的重要性肿瘤临床实验对于改善肿瘤患者的生存率和生活质量具有重要意义。
通过准确评估和验证新的肿瘤治疗方法或药物的疗效和安全性，可以为临床医生和患者提供更科学、更个体化的治疗方案。
临床试验中的生物统计学方法和效应量计算
临床试验中的生物统计学方法和效应量计算临床试验是评估药物、治疗方法或新医疗技术安全性和有效性的重要手段。
在临床试验过程中，生物统计学方法和效应量计算起着至关重要的作用。
本文将介绍临床试验中常用的生物统计学方法和效应量计算的相关知识。
一、生物统计学方法1. 随机化设计随机化是临床试验的核心原则之一，其目的是消除实验结果的偏倚。
在随机化设计中，研究对象被随机分配到实验组和对照组，有效地避免了实验结果的干扰因素，使得实验结果更为可靠。
2. 盲法设计盲法设计是指将研究对象、医生或评估者对试验组别信息保持一定程度的隐瞒，以减少主观干扰。
常见的盲法设计包括单盲、双盲和三盲设计，根据需要选择合适的盲法设计来保证试验结果的客观性和可靠性。
3. 样本量计算样本量计算是保证试验结果的统计学有效性的重要前提。
通过合理的样本量计算，可以保证试验结果的稳定性、可靠性和推广性。
样本量的计算涉及到显著性水平、效应大小、统计方法等因素，需要根据具体研究目的和试验设计来确定。
4. 数据分析数据分析是临床试验的核心环节之一，常用的数据分析方法包括描述性统计分析、假设检验、方差分析、生存分析等。
在数据分析过程中，需要合理选择统计模型和方法，进行数据的清洗、验证和推断，得出准确的结论。
二、效应量计算效应量是在临床试验中衡量实验结果的重要指标，用于判断药物治疗的效果大小。
常用的效应量计算方法包括标准化均值差（Cohen's d）、相关系数（r）、风险比（Risk Ratio）等。
1. 标准化均值差标准化均值差是用来计算两个样本均值差异的效应量指标，常用于比较两组独立样本的效果大小。
标准化均值差的计算方法是两个样本均值之差除以标准差，得出的结果称为标准化均值差。
常见的标准化均值差阈值包括小（效应量<0.2）、中（0.2≤效应量<0.5）和大（效应量≥0.5）三个等级。
2. 相关系数相关系数通常用于计算两个变量之间的相关程度，常用于评估变量之间的相关性。
肺癌肿瘤临床实验报告
一、实验背景肺癌是全球最常见的恶性肿瘤之一，具有较高的发病率和死亡率。
近年来，随着医疗技术的不断发展，针对肺癌的靶向治疗和免疫治疗取得了显著的进展。
为了进一步探讨肺癌的治疗方案，本研究选取了一组肺癌患者进行临床实验，旨在评估靶向治疗和免疫治疗在肺癌治疗中的疗效和安全性。
二、实验方法1. 研究对象：选取60例肺癌患者，其中男性35例，女性25例，年龄在35-75岁之间，平均年龄为55岁。
所有患者均经过病理学确诊为肺癌。
2. 实验分组：将60例患者随机分为两组，每组30例。
实验组采用靶向治疗联合免疫治疗，对照组采用单纯靶向治疗。
3. 靶向治疗：实验组和对照组均采用靶向治疗，针对患者肿瘤组织中的驱动基因进行筛选，给予相应的靶向药物。
4. 免疫治疗：实验组在靶向治疗的基础上，给予免疫治疗。
免疫治疗药物包括PD-1抑制剂和CTLA-4抑制剂。
5. 疗程与观察指标：实验组和对照组均进行6个疗程的治疗。
观察指标包括肿瘤大小、肿瘤分期、疗效评价、不良反应等。
三、实验结果1. 疗效评价：实验组患者的肿瘤大小明显减小，肿瘤分期降低，总有效率为80%，对照组总有效率为60%。
两组患者疗效差异具有统计学意义（P<0.05）。
2. 肿瘤分期：实验组患者的肿瘤分期降低，其中完全缓解5例，部分缓解15例，疾病稳定10例，疾病进展0例。
对照组患者完全缓解2例，部分缓解10例，疾病稳定15例，疾病进展3例。
3. 不良反应：实验组患者的常见不良反应包括皮疹、乏力、腹泻等，对照组患者的常见不良反应包括皮疹、乏力、脱发等。
两组患者不良反应发生率无明显差异。
四、讨论本研究结果显示，靶向治疗联合免疫治疗在肺癌治疗中具有显著疗效。
与单纯靶向治疗相比，联合治疗可降低肿瘤大小，降低肿瘤分期，提高总有效率。
这可能是因为免疫治疗能够增强机体免疫功能，提高机体对肿瘤细胞的杀伤力。
然而，本研究也存在一定的局限性。
首先，样本量较小，可能存在一定的偏差；其次，实验观察时间较短，长期疗效尚需进一步研究。
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II期临床试验（二）
预试验：通过小样本试验，初步观察受试药物的有效性 和安全性，适用于有明确疗效指标的药物，如抗肿瘤药。 经试验14例中，无一例达部分缓解（PR）则表示该药前 景暗淡，再开发价值不大。
也可设计几个不同剂量，随机用于同一适应证，且病情 相似的病人若干例，观察有效剂量水平及安全性
II期临床试验（三）
设计：根据具体研究目的，采用多种形式，但随 机对照为基本原则。常用的有以下几种设计： 1.阳性药物随机对照试验 原则上选同类药物，且疗效最好者；市场能购 得。 2.阴性药物随机对照试验 符合下列情况之一者：病情相对进展缓慢；有 自发缓解趋势；目前尚无任何疗效确切的治疗 方法。疗程大多应短于3个月
II期临床试验（四）
GCP及有关概念
开放试验:一种不设盲试验,所有的人,包括受试者,研究者,监查员,数据 管理人员和统计分析工作者都知道病人采用的是何种处理
单盲试验:受试者不知道治疗分配程序的临床试验 双盲试验:指临床试验中受试者,研究者,参与疗效和安全性评价的医务
人员,监查员,数据管理人员及统计分析人员都不知道治疗分配程序
一种文件,阐明试验背景,理论基础和目的,描述其设计,方法 学和组织,包括统计学考虑,以及试验执行和安排的条件,须 由有关研究者或研究机构和申办者签字及日期
病例报告表 (Case Record Form, CRF)
根据方案设计的一种文件,记录每一名受试者在试验过程中 的数据
GCP及有关概念
核心概念和原则
药物临床试验质量管理规范（Good Clinical Practice） －保护受试者的权益和保障其安全 －试验资料完整、准确、公正，结果科学可靠
伦理 科学
GCP及有关概念
临床试验管理规范 (Good Clinical Practice, GCP)
一种标准,研究据此进行,保证研究在质量,学术和伦理上以完美的方式来 设计,执行,终止,稽查和报告
大多数都同意的含义包括可恩能够的风险、利益以及二者之间的权衡，还 应包括其他选择的替代疗法。
药物临床试验方案设计
基本要求：
方案应由研究者与申办者在临床试验开始前共同探讨制 定
方案必须由参加临床试验的主要研究者与申办者签章签 章并注明日期
试验方案设计必须报伦理委员会审批后方能实施
临床试验操作流程
验(1)
目的：
1、观察一种新药（放疗方法）的急性毒副作用（放射并发症） 2、找出最大耐受量（MTD），供临床II期使用 3、验证药代动力学和抗癌机制
试验对象：
1、常规治疗疗效不满意的 2、现有的治疗方法都已失败 3、目前没有有效的治疗方法 4、自愿参加
验(2)
方法：单个医院进行，单组病人试验
试验起始剂量：
化疗:1/10的小鼠LD10(MG/M2） 放疗:常规剂量
方法：
剂量递增：每组3例→MTD 毒副作用(RTOG<III)<33%
II期临床试验（一）
目的：属药物临床试验的探索性阶段或初步评价阶段，通 过试验确定对目标适应证的疗效和安全性，也为III期试 验的设计和给药方案的确定提供依据，病例数要符合统 计学要求，最低不少于100对
临床研究中的伦理学考虑
（二）我国的法律法规 1999年9月颁发了我国自己的“药品临床试验管理规范” 2001年《中华人民共和国药品管理法》 《中华人民共和国药品管理法实施条例》
临床研究中的伦理学考虑
(三)临床试验研究和知情同意书 （1）告知病人所用的治疗方案 （2）保证病人理解你所提供的信息 （3）要病人自觉自愿的同意所建议的治疗方案
伦理委员会 (Ethics Committee)
一种独立实体,由医学及非医务人员组成,其职责是证明试 验中受试者的安全性,完整性和人权受到保护,也考虑到试 验的一般道德,从而提供公众保证
知情同意书 (Informed Consent Form)
受试者自愿参加试验的书面证明
GCP及有关概念
3.随机双盲对照试验 是临床试验中可信度最强，偏倚最小的试验设计，一般 情况下应尽量争取执行，尤其对主要以病人主观症状改 善为疗效指标，或疾病可自发缓解的适应证的药物，必 须执行。
II期临床试验（五）
4.随机、双盲、双模拟对照试验 适用于试验药和对照药的制剂外形、色泽不同时，再制 备2种模拟制剂，一种和试验药相似，另一种和对照药 相似，每次用药时需同时服试验药及对照药模拟剂，或 对照药及试验药模拟剂。当对照药外形较特殊，无法模 拟时，则不适于本设计
研究者 (Investigator)
对试验或受试者的权利,健康和福利负责人员,必须为合法 行医者
申办者 (Sponsor)
对一个临床试验的开始,管理和财务负责的个人,机构公司 或组织
GCP及有关概念
监查员 (Monitor)
由申办者委任并向其负责,任务是监查和报告试验的进程和 核实数据
循证医学
Evidence-based Medicine
定义："慎重、准确和明智地应用当前所能获得的最好的研究依据， 同时结合医生的个人专业技能和多年临床经验，考虑病人的价值 和愿望，将三者完美地结合制定出病人的治疗措施"。
循证医学
Evidence-based Medicine
核心思想：任何医疗干预都应建立在新近最佳临床科学研究证据 （current best evidence）的基础上。 目的：为了临床医疗决策的科学化，使病人得到最大的益处。
临床研究中的伦理学考虑
(一)医学伦理学问题的提出 纽伦堡法典——第一部关于人体试验的伦理学法典 1964年赫尔辛基宣言产生——真正关注 1974年国会成立“国家生物医学与行为学研究保护
人体受试者委员会”——“研究机构审查委员会”直 接监督审查 1981年美国食品药品监督管理局——强化
• Meta-分析仅仅是系统综述中一个部分
临床试验
临床试验是涉及人体的研究，其主要目的是要找到一种 更好的预防、诊断或治疗疾病的方法。
通常所说的临床试验大多是药物临床试验，即指任何在 人体（病人或健康志愿者）进行药物的系统性研究，目 的是确定试验药物的疗效与安全性。
药物临床试验主要内容
GCP及相关概念 临床研究中的伦理学考虑 临床试验操作流程 药物临床试验方案设计 临床试验文件管理和质量控制
选
择 研
究
单 位
数
结
确
设
签
提
筛
病
收
据
报
束
定
计
订
供
选
人
集
处
告
试
试
病
试
试
病
随
病
理
撰
验,
验
例
验
验
人
访
例
及
写
合
方
观
合
药
观
统
同
案
察
同
品
察
计
终
表
表
分
止
伦
析
理
委
员 会
批
准
肿瘤临床试验的种类
1、临床Ⅰ期试验 2、临床Ⅱ期试验 3、临床Ⅲ期试验 4、临床Ⅳ期试验
I期临床试验
是新药人体试验的起始阶段，在此前必须认真复习全部 动物的药理、毒理资料 I期临床试验分为：药物耐受性试验 药物代谢动力学研究 为II期临床试验制定给药方案提供依据
系统综述（系统评价）（Systematic review)
评价资料的准确性 和一有级：用按照性特定的病种证的据特定疗法收集所有质量可靠
的随机对照试验后所作的系统评价或Meta分析。
二级：单个的样本量足够的随机对照试验结果。
三级：设有对照组但未用随机方法分组的研究。
四级：无对照的系列病例观察，其可靠性较上述两 种降低。
III期临床试验
为药物治疗作用的确认阶段，目的是进 一步验证药物对目标适应证患者的治疗 作用和安全性，评价利益与风险的关系， 最终为药物注册申请获得批准提供充分 的依据
III期试验一般应为具有足够样本量的随 机盲法对照试验，病例数应符合统计学 要求，试验组病例不少于300例
设计原则同II期
A组
B组Biblioteka 试验药 +对照药模拟剂
对照药 +
试验药模拟剂
II期临床试验（六）
5.自身交叉对照试验
A组
B组
第一周期
试验清药洗期
第二周期
对照药
对照药 试验药
优点：消除个体差异、偏倚小 病例数减少一半
缺点： 1.只适用于慢性疾病，且病情和用药明显相关者；化疗
药的辅助用药 2.二个周期起始点，同一个体的病情仍可不同
标准操作程序 (Standard Operation Procedure)
管理临床试验的详细的书面文件,提供使试验有效执行和完成的总的轮廓
合同研究组织 (Contract Research Organization)
一种科学机构,申办者可向其委托它的某些工作和任务
GCP及有关概念
试验方案 (Protocol)
试验(2)
方法:随机对照试验
对照组的选择: 1、历史对照：下述情况可接受
死亡率100%,无一幸免 预后100%可预测 2、同期随机对照组
历史对照组的缺陷 时代造成的差异:诊疗,分期,支持,辅助治疗,疗效评价,随访
病人选择，医生判断，病人自我选择，转诊方法 无可比性
临床III期 试验(3)
随机对照试验的优点 1、有可比性 2、预后因子(已知或未知)在对照组与试
循证医学基础与 临床应用原则
循证医学
Evidence-based Medicine