随机对照试验和随机化方法
临床试验设计中的随机化与对照组选择原则
临床试验旨在为医疗决策提供科学依据，促进医学进步 ，提高患者治疗效果和生活质量。
临床试验的基本要素
01 研究对象
临床试验的研究对象是患者或健康志愿者。
02 干预措施
临床试验中会对研究对象施加某种干预措施，如 药物治疗、手术治疗或生活方式改变等。
03 随机化与对照组
为了评估设立对照组的方法，确保研究结果的 客观性和可靠性。
临床试验设计中的随
机化与对照组选择原
汇报人：
则
2023-12-24
目录
• 临床试验设计概述 • 随机化原则 • 对照组选择原则 • 随机化与对照组选择的实践应用 • 结论与展望
01
临床试验设计概述
临床试验的定义与目的
定义
临床试验是在人体上进行的试验性研究，目的是评估新 药、疗法或医疗技术的安全性和有效性。
对照组的选择方法
历史对照
选择之前研究的数据作为 对照，适用于已有相关研 究的情况。
外部对照
选择当前研究中未接受试 验药物治疗的一组受试者 作为对照，适用于多中心 临床试验。
安慰剂对照
选择接受安慰剂的一组受 试者作为对照，可以排除 心理作用对试验结果的影 响。
自身对照
选择同一受试者在不同时 间点的数据作为对照，适 用于慢性疾病的长期观察 。
03 保证随机化的可重复性
应确保随机化方案的可重复性，以便其他研究人 员在类似情况下能够应用相同的随机化方法。
03
对照组选择原则
对照组的定义与目的
对照组定义
在临床试验中，对照组是指接受常规 治疗或安慰剂的一组受试者，用于与 试验组进行比较，以评估试验药物的 疗效和安全性。
对照组目的
通过对照组，可以更好地了解试验药 物的疗效和作用机制，同时也可以为 后续临床实践提供参考依据。
临床试验分组描述
随机化原则
Fisher在1935年首先提出随机化概念并应用在农 业实验中。 随机化的目的：
– 通过随机，均衡干扰因素的影响，使试验组和对照 组具有可比性，避免主观安排带来的偏性；
– 随机化是统计分析的基础
总体的每一个观察单位都有同等的机会被选入 样本中来，并有同等的机会进行分组。（这里 的总体是符合根据假设规定的入选标准的有限 总体）
常用的随机化方法---区组随机化
以三种处理为例：
– 方法1）以每一个随机数字对应一个区组排列，如下：
随机数字1-6分别代表不同的区组排列，7-9和0 舍弃
1 A B C 2 ACB 3 BAC 4 B C A 5 CAB 6 CBA
区组 对象编号 随机数字 组别
1
2
3
4
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
随机数字
5972423631
除以 2 的余数 1 1 1 2 2 2 1 2 1 1
组别
甲甲甲乙乙乙甲乙甲甲
调整：1）甲组 6 人中选一人：另抄一随机数字 8/6 余 2， 则 2 号→乙
常用的随机化方法---简单随机化
– 方法2:排序 –将随机数字排序后分组，如下例： 欲将9个对象分 到3组中，将随机数字按大小排序,重复的和0去掉,第 1-3 位为甲组,4-6 为乙组,7-9为丙组
31 - 21-22-11-
CABBACBCAABC
常用的随机化方法---分层随机化
分层目的：使某些对结果影响较重的因素在各 组中尽可能相等 分层因素选择：根据不同疾病 分层因素的数量和分级：不宜太多，否则组合 太多且病人收集有一定困难 分中心随机也可看成是一种分层随机 分层随机化安排：各层做一张随机安排表，病 人入选时首先确定属于哪一层，然后根据该层 的随机表安排。
2024版临床研究中的随机化与对照设计原则
如何确保研究合规性
严格遵守相关法规和指导原则
研究者必须认真学习和遵守国家相关法律法规和指导原则， 确保研究合规性。
建立完善的研究管理制度
研究机构应建立完善的研究管理制度，包括研究立项、伦 理审查、数据管理等环节，确保研究过程规范、有序。
加强研究者培训和教育
研究机构应加强对研究者的培训和教育，提高其法规意识 和伦理素养，确保研究合规性。
未来发展趋势预测
精准医学与个体化治疗
随着精准医学的发展，未来临床研究将更加注重个体化治疗策略的探索和验证，以实现最佳 的治疗效果。
多中心合作与大数据应用
多中心合作将成为未来临床研究的重要趋势，通过整合多个中心和大数据资源，提高研究的 代表性和外部效度。
创新性研究设计与方法
为应对复杂疾病和临床问题，未来临床研究将不断探索和创新研究设计和方法，如适应性设 计和N-of-1试验等。
效应量计算等。
伦理考虑与法规要求
05
伦理审查流程和要求
提交伦理审查申请
在开始临床研究之前，必须向相关伦理委员会提交研究方案、理委员会将对研究方案进行评估，包括研究目的、方法、受试者风险与受益比等方面， 确保研究符合伦理原则。
获得伦理批准
如果研究方案通过伦理委员会审查，将获得伦理批准，并可以在获得批准后开始进行临 床研究。
随机化与对照互补关系
随机化保证可比性
随机化分组确保了实验组和对照组在基线特征 上的可比性，为对照设计提供了基础。
对照凸显干预效果
通过设立对照组，可以凸显实验干预的效果，从而更 准确地评估干预措施的真实效应。
二者结合提高研究质量
随机化与对照设计的结合有助于提高研究的内 部效度和外部推广性，使研究结果更具说服力 和可信度。
理解临床试验随机化
对照
对照药的选择
对照药物的选择分为阳性对照药(即有活性的药物)和阴性对 照药(即安慰剂)。新药为注册申请进行临床试验，阳性对照 药原则上应选同一药物家族中公认较好的品种。新药上市后 为了证实对某种疾病或某种病症具有优于其他药物的优势， 可选择特定的适应症和选择对这种适应症公认最有效的药物 (可以和试验药不同结构类型、不同家族但具有类似作用的药 物)作为对照。
具有能够最大程度地避免临床试验设计、实施中可能出现 的各种偏倚，平衡混杂因素（或叫非处理因素，或协变 量），提高统计学检验的有效性等诸多优点，被公认为是 评价干预措施的金标准。
一些术语
施加因素，或处理因素（treatment）：通常指由外界施加 于受试对象的因素，包括生物的、化学的、物理的或内外 环境的。
理解临床试验随机化
随机对照试验（RCT）
随机对照试验（randomized controlled trial, RCT）是一种对 医疗卫生服务中的某种疗法或药物的效果进行检测的手段， 特别常用于医学，生物学，农学。
随机对照试验的基本方法是，将研究对象随机分组，对不 同组实施不同的干预，以对照效果的不同。
中央随机系统
中央随机系统
定义
中央随机化（Centralized randomization）是指在多中心临 床试验中，为了实现盲法，排除人为或者其他未知因素对 研究结果产生偏差影响而采用的一种由计算机系统中央控 制动态区组随机方法来实现的一种科研设计方法。
中央随机化系统是指在多中心临床试验中，各协作医院的 随机化分配和药物配给集中由一个独立的机构或组织来安 排和实施，各个协作医院通过交互式语音应答系统进行联 系和操作，这种基于电话或者计算机网络的随机化系统被 称为中央随机化系统。
随机对照试验和随机化方法49页PPT
45、自己的饭量自己知道。——苏联
随机对照试验和随机化方法
26、机遇对于有准备的头脑有特别的 亲和力 。 27、自信是人格的核心。
28、目标的坚定是性格中最必要的力 量泉源 之一， 也是成 功的利 器之一 。没有 它，天 才也会 在矛盾 无定的 迷径中 ，徒劳 无功。- -查士 德斐尔 爵士。 29、困难就是机遇。--温斯顿．丘吉 尔。 30、我奋斗，所以我快乐。--格林斯 潘。
41、学问是异常珍贵的东西，从任何源泉吸 收都不可耻。——阿卜·日·法拉兹
42、只有在人群中间，才能认识自 己。—德国
43、重复别人所说的话，只需要教育； 而要挑战别人所说的话，则需要头脑。—— 玛丽·佩蒂博恩·普尔
随机对照试验和随机化方法
公共卫生项目效果评估
社区随机化试验
将社区或地区作为随机化的单位，随机选择部分社区实施干预措施，其余社区作为对照。通过比较干 预社区和对照社区的健康指标变化来评估项目效果。
个体随机化试验
在公共卫生项目中，也可以采用个体随机化的方法。例如，在评估某种预防措施的效果时，可以随机 选择部分个体接受干预，其余个体作为对照。然后比较两组人群的发病率、死亡率等指标来评估效果 。
信息偏倚来源识别与避免措施
信息偏倚来源
信息偏倚主要来源于数据收集和处理过程中，可能由于测量 工具的不准确、评估者的主观意识或数据处理方法的不当等 因素导致研究结果产生偏差。
避免措施
为减少信息偏倚，应使用经过验证的测量工具，确保数据收 集的准确性和可靠性；对评估者进行统一培训，减少主观意 识对数据收集的影响；采用合适的数据处理方法，避免数据 处理过程中的误差。
加强实施过程管理
在试验设计阶段应充分考虑各 种因素，制定完善的试验方案 ，包括明确的研究目的、合理 的样本量计算、严格的纳入和 排除标准等。
在试验实施过程中应严格遵守 试验方案，确保随机化分组和 盲法实施等关键环节的准确性 和可靠性。同时加强数据管理 和质量控制，确保数据的完整 性和准确性。
强化结果解读和报 告规范
分层随机抽样
定义
分层随机抽样是将总体按照某种特征分成若干层，然后从每一层中 随机抽取一定数量的样本。
优点
能够充分考虑总体内部的结构差异，使得样本更具代表性；同时， 通过对各层进行独立抽样，可以减少样本间的相关性，提高估计精 度。
缺点
需要对总体进行分层，这可能会增加抽样的复杂性和成本；同时，如 果分层不当，可能导致样本的分布与总体分布存在较大差异。
诚实守信
rct质量评价标准rob
rct质量评价标准rob
RCT（随机对照试验）是一种临床研究设计，用于评估医疗干预的效果。
在进行RCT的质量评价时，通常会考虑一些标准，其中包括ROB（风险偏倚）评价标准。
ROB评价标准是用来评估研究中存在的偏倚风险，以确保研究结果的可靠性和有效性。
ROB评价标准通常涉及以下几个方面：
1. 随机化方法，评估研究中随机化的执行情况，包括随机序列生成和分配隐藏的方法，以及是否存在选择性偏倚。
2. 盲法，评估研究中盲法的执行情况，包括双盲、单盲或开放设计，以及盲法执行的有效性。
3. 完整性分析，评估研究中数据完整性和缺失数据处理方法，以及是否存在因数据缺失而引起的偏倚。
4. 结局数据报告，评估研究中预先确定的主要和次要结局是否完整报告，以及是否存在选择性报道结果的偏倚。
5. 其他偏倚，评估研究中存在的其他潜在偏倚，如资金来源、
利益冲突等。
这些评价标准有助于评估RCT的质量，确定研究结果的可信度，并在进行系统评价和临床决策时提供重要参考。
ROB评价标准的应
用有助于确保研究结果的客观性和可靠性，从而提高医疗干预效果
评价的科学性和临床实践的准确性。
医学中的实证研究方法
医学中的实证研究方法一、概述实证研究方法是医学中非常重要的一种研究方法，主要是指基于观察和实践经验，进行科学、客观性、严谨性的研究方法。
此方法从数理统计的角度出发，透过实验数据来验证、推演、总结，以证明研究结果具有普适性。
实证研究方法应用十分广泛，在医学领域中被广泛应用于临床药物试验、健康疫苗试验等方面。
本文将对实证研究方法的应用进行详细讲解。
二、分类根据研究对象，实证研究方法可分为随机化对照试验、队列研究、病例对照研究三类。
1. 随机化对照试验随机化对照试验是医学领域中广泛使用的一种实证研究方法，可以用于评估一种新药物或治疗方法的疗效。
它主要是通过将研究对象进行随机分组，使用不同的治疗方法，再通过一定的统计学方法来比较不同治疗组之间的疗效。
随机化对照试验的优势在于可以有效控制研究中可能出现的干扰因素，保证了研究结果的可靠性和准确性。
2. 队列研究队列研究主要用于长期观察同一种疾病的群体中患者的状况变化情况，以研究各种危险因素与疾病发生的关系。
它主要通过对病人进行观察，了解危险因素的暴露情况以及疾病的发生与否，从而分析危险因素对疾病发生的影响。
3. 病例对照研究病例对照研究是一种常用的疾病研究方法，通常用于探索疾病的病因、危险因素、预后以及新的诊断、治疗方法等方面。
它的基本思想是以病例为研究对象，将患病者和非患病者进行匹配，比较两组人群中暴露于某种危险因素的人数，以及发病与未发病之间的暴露差异，分析危险因素与疾病的关系。
三、实施步骤实施实证研究方法需要遵循以下步骤：1. 提出研究问题实证研究的第一步是提出明确的研究问题。
研究问题应该具有实际意义和科学价值，能够解决医学领域中的实际问题。
2. 设计研究方案在研究方案的设计过程中，应该根据研究对象、实验方法以及样本容量等因素来制定方案，保证研究能够进行下去，同时要避免设计上的偏差，确保最终结果的可靠性和有效性。
3. 进行实验在实验过程中，应该严格按照研究方案进行实验，确保实验过程的准确性和可靠性。
临床试验设计中的随机化与对照组选择原则
安慰剂对照
方法
安慰剂对照是给予患者无药理活性的安慰剂，以排除 心理效应对疗效评估的干扰。
优点
能够控制患者心理效应，更准确地评估试验药物的疗 效。
缺点
安慰剂可能引发患者的不良反应或伦理问题，且在某 些情况下可能难以实施。
阳性药物对照
方法
01
阳性药物对照是给予患者已知有效的药物作为对照，用于评估
试验药物相对于现有治疗手段的优劣。
严格的质量控制
对试验过程进行严格的质量控制，包括数据收集、处理和分析等环 节，确保数据的准确性和完整性。
案例分析：成功应用随机化
和对照组选择原则的临床试
05
验
案例一：某新型抗癌药物临床试验设计
试验设计
采用双盲、随机、安慰剂对照的多中心临 床试验设计。
随机化方法
采用区组随机化方法，确保各组患者数量 均衡且可比性良好。
临床试验设计中的随
机化与对照组选择原
பைடு நூலகம்
汇报人：
则
2023-12-31
目录
• 随机化原则及意义 • 对照组选择方法及优缺点 • 随机化方法与技术实现 • 对照组选择与伦理考虑 • 案例分析：成功应用随机化和对照
组选择原则的临床试验 • 总结与展望
01
随机化原则及意义
随机化定义与作用
随机化定义
在临床试验中，随机化是指将参与者随机分配到不同的处理组，以确保每个参与者有相等的机 会接受任何一种处理。
01
受试者安全
严格遵循医学伦理原则，确保受试者的 安全与健康，采取必要的措施预防和处 理可能的不良事件。
02
03
隐私保护
尊重受试者的隐私权，对试验过程中 收集的个人信息和数据进行严格保密 。
rct研究随机方法
RCT（随机对照试验）是一种常用的临床研究设计方式，其中随机化是其核心原则之一。
以下是RCD研究随机方法的基本步骤：
1. 研究设计：确定研究的目的、研究对象、随机化方式、对照组设置等。
一般来说，RCT 设计要求受试者在入选后随机分配到干预组和对照组，以保证两组人群间的比较
具有可比性。
2. 随机化方法：选择合适的随机化方法进行研究。
常见的随机化方法包括简单随机化、分层随机化、区组随机化等。
其中，简单随机化是最常用的一种方法，其将被试者按
照一定的概率分配到干预组和对照组中，以保证两组的人数大致相等。
3. 实施随机化：在拟定好的随机化方案下，对照组和干预组的受试者进行随机分组。
随机分组的操作可以采用手工或计算机程序实现。
4. 盲法管理：为了避免干预效应的干扰，RCT 研究通常采用盲法管理。
受试者和评价
者不知道自己属于哪一组，以减少主观因素的影响。
5. 数据分析：在干预期结束后，对两组受试者的数据进行收集、整理和分析，并根据
分析结果评估干预效果和安全性等指标。
需要注意的是，RCT 研究需要严格遵守研究伦理和规范，确保研究过程公正、透明和
科学。
同时，在实际操作中，也应注意随机化方案的设计和实施，以保证研究结果具
有可靠性和可比性。
以上是RCD研究随机方法的基本步骤，希望对你有所帮助。
如果你需要更详细的指导，请参考相关文献或咨询专业人士。
临床试验中的随机化与对照组设计
临床试验中的随机化与对照组设计在进行临床试验时，为了获得准确可靠的结果，研究者通常会采取一系列的设计方法。
其中，随机化和对照组设计是两个重要的原则。
本文将就临床试验中的随机化与对照组设计进行探讨，旨在阐述其意义和操作方法。
随机化是指研究者按照一定的规则，将研究对象随机划分到不同的实验组中，以保证每个实验组的特征都是相似的。
这样做的目的是为了减少实验结果的干扰因素，保证研究结果的可靠性。
随机化的操作方法有多种，如简单随机化、分层随机化、区组随机化等。
研究者可以根据实际情况选择最适合的随机化方法。
对照组设计是指在临床试验中，将实验组与对照组进行比较，以验证所研究的干预措施的有效性。
对照组可以是普通治疗组或者安慰剂组，也可以是已有疗法组或者无干预组。
通过对比实验组和对照组的结果，可以得出干预措施的疗效、安全性等评估指标，对药物或治疗方法的效果进行客观评价。
在进行临床试验时，随机化和对照组设计有许多优点。
首先，随机化能够减少实验结果的干扰因素，提高实验的可靠性和可重复性。
其次，对照组设计可以排除其他因素对实验结果的干扰，确保实验结果的准确性。
此外，临床试验中的随机化和对照组设计也能够帮助研究者分析结果，为进一步的研究提供基础。
在实施临床试验中，随机化和对照组设计需要依据一定的原则和步骤进行操作。
首先，研究者需要明确研究目的和问题，确定所要研究的干预措施和评估指标。
然后，根据实际情况选择适当的随机化方法，并确定适当的对照组设计。
在实施实验时，需要随机分组、保证组间的相似性，同时进行盲法操作，避免主观因素的干扰。
综上所述，随机化和对照组设计是临床试验中的两个重要原则。
通过合理的随机化操作和对照组设计，可以减少实验结果的干扰因素，提高实验结果的可靠性和可重复性。
研究者在进行临床试验时，应该注重遵守这两个原则，确保研究结果的准确性和可靠性，为临床医学的发展做出贡献。
（注：此文按照一般的科技论文格式进行了排版，仅供参考。
临床试验的统计分析方法
临床试验的统计分析方法在医学领域中，临床试验是评估新药物、疗法或治疗方法的有效性和安全性的重要手段。
统计分析方法在临床试验中起着至关重要的作用，它能够帮助研究者对试验结果进行客观、准确的评估和解读。
本文将介绍一些常见的临床试验统计分析方法，包括：随机化对照试验、配对设计试验、方差分析和生存分析等。
一、随机化对照试验随机化对照试验是最常见、最经典的临床试验设计，其目的是通过将参与者随机分配到治疗组和对照组来评估新疗法的疗效。
在数据分析方面，常用的方法包括对照组与治疗组的比较，计算相对风险（Relative Risk）或者比值比（Odds Ratio）等统计指标。
此外，还可以应用生存分析方法来评估各组之间的生存率和生存时间的差异。
二、配对设计试验配对设计试验适用于需要控制个体间差异的研究场景，如双臂交叉试验和配对样本t检验等。
配对设计试验往往使得每个个体在两组中都有一定的数据，因此可以通过配对样本t检验来对两组数据的差异进行统计分析。
此外，也可以利用配对样本的相关性进行分析，如配对样本的Pearson相关系数或Spearman等非参数相关系数。
三、方差分析方差分析是一种用于比较三个或三个以上组别差异的分析方法。
在临床试验中，方差分析可用于比较多个不同剂量组或不同治疗方法的疗效。
通常通过计算F值来判断各组之间的差异是否显著。
若F值大于临界值，则可以认为各组之间存在显著性差异，需要进一步进行事后多重比较。
四、生存分析生存分析是评估治疗效果或事件发生时间的统计方法，适用于评估肿瘤患者的生存期、药物的剂量反应关系等。
在生存分析中，常用的统计方法包括生存曲线的绘制（如Kaplan-Meier曲线）、生存率的估计（如中位生存时间）、生存风险比的计算等。
此外，还可以使用Cox比例风险模型来评估各因素对生存影响的相对风险。
综上所述，临床试验的统计分析方法多种多样，应根据研究设计和试验目的选择适当的分析方法。
合理使用统计方法可以提高试验结果的可信度和科学性，为临床决策提供重要的依据。
实验设计中的变量控制策略：随机化、对照组、匹配、盲法等
实验设计中的变量控制策略：随机化、对照组、匹配、盲法等在实验设计中，控制其他可能影响因变量的变量是至关重要的，这通常涉及以下策略和方法：1.2.随机化：3.通过将实验对象随机分配到不同的处理组，可以确保各组的基线特征（如年龄、性别、种族等）相似，从而减少由于个体差异带来的干扰。
这种随机化方法有助于平衡潜在的混淆因素，使不同组之间的比较更为有效。
4.5.6.设置对照组：7.对照组是不接受实验处理或条件改变的组别，它们与研究组进行比较，以消除其他非处理因素（如环境差异、测量误差等）对结果的干扰。
对照组的设置有助于揭示实验处理对因变量的净效应。
8.9.10.匹配：11.匹配是一种技术，通过根据某些特征（如年龄、性别、病史等）将实验对象配对，以确保处理组和对照组在基线特征上尽可能相似。
这种方法可以减少不同组之间潜在的差异，提高实验的内部有效性。
12.13.14.盲法：15.盲法（如双盲法）用于避免实验对象、研究者和其他相关人员的主观偏见对实验结果的影响。
在双盲实验中，实验对象和研究者都不知道哪些个体接受了哪种处理，从而确保评估的公正性。
16.17.18.恒定法：19.在实验过程中，保持所有非处理变量恒定不变。
这包括保持实验条件、设备、测量方法、实验者等恒定，以减少它们对结果的潜在影响。
20.21.22.排除法：23.对于那些无法控制或消除的外来变量，研究者可以通过排除法来减少它们的影响。
例如，在气候变化可能影响实验结果的情况下，可以选择在气候相对稳定的季节进行实验，或者在实验设计上采取措施以减少气候变化的影响。
24.25.26.标准化程序：27.确保所有实验步骤和程序都按照标准操作进行，以减少由于操作不一致导致的误差和偏差。
28.29.30.测量控制：31.使用相同的测量工具、方法和程序来减少测量误差和其他不确定性。
定期对测量工具进行校准和维护，以确保其准确性和可靠性。
32.33.34.记录和数据分析：35.详细记录所有实验条件和结果，以便在需要时进行回顾和分析。
临床试验中的随机化与对照组设计
临床试验中的随机化与对照组设计临床试验是评估新药物、治疗方法或医疗器械疗效和安全性的关键步骤。
为了确保试验结果的科学性和可靠性，研究者需要采取一系列措施来减少偏倚和提高研究结果的可信度。
其中，随机化和对照组设计是最常用的两种方法。
本文将深入探讨临床试验中的随机化和对照组设计的意义和作用。
一、随机化的意义与作用随机化是指在试验开始之前，将被试者随机分配到不同的治疗组或对照组，以确保各组之间的人口特征和基线特征的均衡。
随机化的意义和作用如下：1. 降低选择偏倚：随机化使得各组之间的人口特征和基线特征随机分布，减少了选择偏倚的可能性。
如果不进行随机化，研究结果可能会受到干扰因素的影响，无法准确评估干预措施的疗效。
2. 均衡人口特征：临床试验中常常需要研究不同人群的反应，如不同性别、年龄、病情等。
通过随机化，可以确保各组人口特征的均衡，提高试验结果的可比性和可解释性。
3. 均衡基线特征：随机化可以使得各组人口的基线特征随机分布，避免了不同组在受试者基线特征上的差异。
这样，当比较不同组的疗效时，可以更准确地判断干预措施对结果的影响。
二、对照组设计的意义与作用对照组设计是指将试验对象分为干预组和对照组，对照组接受标准治疗或安慰剂，干预组接受新的治疗方法或药物。
对照组设计的意义和作用如下：1. 确定疗效：对照组可以提供一个标准，用于衡量新治疗方法或药物的疗效。
通过将干预组的结果与对照组进行对比，可以评估干预措施的效果，判断其是否具有临床意义。
2. 鉴别干预效果：对照组设计可以帮助研究者区分自然疾病进展和治疗效果间的差异。
通过对干预组和对照组的观察比较，可以判断干预措施是否真正起到了预期的治疗效果，避免了结果的误解。
3. 评估安全性：对照组设计不仅可以评估干预措施的疗效，还可以评估其安全性。
通过对干预组和对照组的不良反应进行比较，可以全面了解干预措施的安全性和副作用情况。
综上所述，随机化和对照组设计是临床试验中的重要环节，对于确保试验的科学性、可靠性和可解释性起到了关键的作用。
临床实验设计中的随机化与对照
临床实验设计中的随机化与对照随机化和对照是临床实验设计中两个重要的概念，它们的运用能够有效地减少偏倚并提高研究的可靠性。
本文将介绍随机化和对照在临床实验中的作用，并探讨一些常用的随机化与对照方法和具体技巧。
一、随机化的作用随机化是指在试验设计阶段，将研究对象按照一定的规则随机分配到不同的处理组或对照组，以降低与研究目标无关的影响。
随机化的主要作用有：1. 降低选择偏倚：通过随机分组，可以将可能存在的不同特征或有利因素完全随机地分布在不同的组别中，从而增加各组之间的可比性，减少因选择而导致的偏倚。
2. 平衡干扰因素：临床实验中常存在多个干扰因素，这些因素可能影响实验结果，而且很难完全掌控。
通过随机化，可以将各种干扰因素在不同组别之间平衡分布，减小干扰因素对结果的影响。
3. 提高统计分析效力：随机化能够消除潜在的混淆因素，并提高研究结果的可信度和可靠性。
在统计分析过程中，采用适当的随机化方法可以减小变量间的相关性，提高试验的效力。
二、对照的意义对照是临床实验中常用的设计手段，它通过与实验组进行比较，评估、验证治疗效果。
对照的主要作用有：1. 确定治疗效果：对照组通常接受标准治疗或安慰剂，与实验组进行对比可以评估新治疗方法的疗效，确定是否具有显著差异。
2. 排除假阳性结果：对照组的存在可以帮助鉴别治疗效果中的随机误差或偶然因素，确保评估结果的准确性和可靠性。
3. 确定安全性：通过与对照组进行比较，可以评估新治疗方法的安全性，发现潜在的不良反应和副作用。
三、常用的随机化与对照方法随机化和对照在临床实验设计中有多种方法，下面介绍几种常用的方法：1. 随机对照试验：随机选择参与试验的病例，并将其分为实验组和对照组。
实验组接受新治疗方法，对照组接受传统治疗或安慰剂，通过对两组结果的比较评估治疗效果。
2. 阶段性对照试验：将试验设计为多个连续的阶段，每个阶段根据前一阶段的结果进行调整。
通过逐步增加样本量，逐渐确定最佳治疗剂量和疗效。
高等院校医药类课件 随机对照试验和随机化方法
10
常用的随机化方法---简单随机化
▪ 抄取随机数字，从任一数字开始向任一方向
➢ 方法1 ➢ 欲分为几组，就除以几，根据余数分组：
将 10 例试验对象随机分配到甲、乙组中
对象编号
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
▪ 随机区组和分层随机考虑的因素不能很多
19
动态随机化(Dynamic randomization)
▪ 方法：
➢ 偏性掷币法和瓮法
目标仅是保证各组例数相接近 调整随机抽样概率
➢ 最小法
目标是减少对结果有较大影响的预后因素在组间分 布的差别，以减少这种差别对治疗作用的观察
试验研究者在试验前先确定希望哪些重要的预后因
等 ➢ 后果：影响疗效的判断；由于不随机，各组
差异不符合概率论和统计学原理，使统计学 7 检验结果无效
▪ 英国临床医学研究理事会于1946年开始进行第一项 具有随机化对照组的临床试验---链霉素治疗肺结核
▪ 支持者认为:随机化有对照的临床试验可以使医生选 择真正好的治疗方法,防止过分热衷于一些较新的治 疗方法
▪ 其他有效药物对照：试验组用新药（疗法），对 照组给原有的有效药物或疗法
▪ 自身对照：前后：时间问题； ▪ 其它：历史对照、文献对照（缺乏可比性：病人
来源和试验条件）
5
随机化原则
▪ Fisher在1935年首先提出随机化概念并应 用在农业实验中。
▪ 随机化的目的：
➢ 通过随机，均衡干扰因素的影响，使试验组和 对照组具有可比性，避免主观安排带来的偏性；
素在各组基线水平尽可能一致，每例新病人分组时
临床研究中的质量评估方法
临床研究中的质量评估方法临床研究是医学领域中非常重要的一项工作，它旨在通过实践和观察来获得科学有效的医疗知识。
然而，由于研究设计、样本选择、数据收集与分析等环节的复杂性，研究结果的可信度成为一个不可忽视的问题。
因此，为了确保临床研究的可靠性和精确性，质量评估方法应运而生。
一、随机对照试验随机对照试验是临床研究中最为常见的研究设计之一，它能够排除干预因素对研究结果的影响，提高研究的内部有效性。
在实施随机对照试验时，需要运用随机化方法将被试对象随机分配至实验组和对照组。
通过对两组结果的比较，可以评估新治疗方法的疗效及安全性。
二、样本量计算样本量计算是临床研究中非常重要的一个环节，它能够保证研究结果的统计显著性和实用性。
样本量的大小与研究的目的、效应大小、预期误差以及统计方法等因素有关。
合理的样本量计算能够降低假阴性和假阳性的风险，提高研究结果的准确性。
三、验证研究工具的有效性与可靠性在临床研究中，常常需要开发和使用一些测量工具，包括问卷调查、观察评估表等等。
为了保证这些工具的有效性和可靠性，需要进行验证研究。
验证研究通常包括内容效度、结构效度、敏感度、特异度、重测信度等方面的评估，这些指标能够帮助研究者评估研究工具的科学性和可操作性。
四、统计分析方法的选择与应用统计分析在临床研究中起着至关重要的作用，它能够揭示数据间的内在关系和规律。
因此，正确选择和应用统计分析方法至关重要。
常见的统计分析方法包括描述性统计分析、假设检验、方差分析、回归分析、生存分析等等。
根据不同的研究设计和研究目的，灵活运用合适的统计方法，能够更好地评估研究结果的客观性和可靠性。
五、伦理审查与知情同意临床研究涉及到人体试验，因此必须进行伦理审查并征得被试者的知情同意。
伦理审查是研究过程中不可或缺的一环，它能够确保研究的合法性、道德性和安全性。
同时，研究者应该充分尊重被试者的知情权和自主权，详细向其说明研究目的、过程、风险与利益等信息，并征得其书面同意。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
单随机或区组随机
• 分层随机化安排：病人入选时首先确定属
于哪一层，然后根据该层的随机表安排。
13
举例-3
14
动态随机
• 含义：临床试验过程中每例病人分到各组 的概率不适固定不变的，而是根据一定的 条件进行调整的方法； • 有效地保证各试验组间例数和某些重要预 后因素一致；
15
最小化法
• 优点：保证各试验组基线的多种预后因素 相等或接近； • 增加可信度、减少误差，提高检验效能； • 缺点：分组过程复杂化；产生选择性偏倚； • 适用：小样本临床试验（抗癌药物的研究）
• 合理的样本量估算：保证研究结论具有一定可靠性条件下 确定的最小观察单位数；
37
三个标准
变异度
精确度 把握度
38
1、变异度
• 1、总体中（样本）所包含个体之间的差异 程度； • 2、总体保准差（σ）或总体率()分别反映计 量资料和计数资料的变异程度；实际工作 中以样本标准差s和样本率p代替； • 3、估计方法：预实验、以往临床经验、资 料；
22
3、三盲
1、三盲试验是不仅研究者和研究对象不了解分组情 况， 而且负责资料收集和分析的第三者也不了解 分组情况。 2、 这样可以更客观地评价反映情况， 但人们对使 用三盲试验尚有不同看法。
23
分组隐藏
1、又称序列隐藏，指随机化试验中，产生的随 机序号被保密；其他人无法猜出下一个序列 号，从而知道下一个病人被分到哪个治疗组 ； 2、实施分组人员(试验设计者和统计分析人员)不能 纳入受试对象；
32
应急信件
• 1、保障受试者安全； • 2、受试者组别； • 3、紧急破盲；
33
揭盲
• 1、试验结束时，对每个受试者号码，接受 治疗方案，进行解密； • 2、干预措施与发放药物记录，按试验组与 对照组将资料分类；
34
一次揭盲和二次揭盲
• 一次揭盲：受试者分为A、B;比较； • 二次揭盲：分出试验组，对照组；
30
盲法的实施---揭盲
10. 双盲试验的揭盲
– 打开随机数字表信封
– 输入随机数字并完成分析
– 得知试验组和对照组疗效的差别
– 完成统计分析
31
中央随机化
1、在系统中，负责随机化的统计师在后台事先设计好随机 化参数，由系统生成随机分配表，药物编号信息也输入到 系统后台药物库。 2、研究者通过电话或网络访问服务器，输入入组患者的信 息后，由系统根据随机分配表给出相应的药物编号。 3、研究者和受试者均只知道随机号和药物包装号，而不知 道这些号码所代表的治疗方案，有效保证了盲法的实施。 4、同一受试者不同访视，药品编号不同； 5、适用试验周期长，分批次准备药物；
16
举例-4
17
举例-4
18
盲法
• 1、含义：盲法的对象； • 2、避免偏倚；
19
盲法的优点
• 减少偏性 • 客观评价不良事件：安慰剂组的病人也会 报告不良事件
关于减少偏性 • 设计阶段：
– 随机化---评价：均衡性
• 实施阶段
– 盲法 – 实验条件的统一
20
1、单盲
1、所谓单盲实验是指只有研究者知道分组情况，研究对象 不知道自己属于哪一组。 2、这种盲法的优点是研究者可以更好地观察了解研究对象， 必要时可以及时处理研究对象可能发生的意外问题， 并且 可以避免研究对象的主观因素所带来得偏倚。
• 两组样本例数不等，只需一次揭盲；拍照存档；
35
第二章
样本量估算
36
1、意义
• 合适的样本量有助于研究者用最合理的资源获得最可靠的 研究结果或发现有意义的临床差异； • 科研对象的各项指标都存在变异性，如果某一项指标的变 异幅度较大，样本过小，结果就不稳定；
• 样本量过大，研究条件难以控制，并造成人力、物力和时 间上的浪费。
11
常用的随机化方法---分层随机化
• 分层目的：使某些对结果影响较重的因素 在各组分布尽可能相同（均衡） • 分层因素选择：性别、疾病的类型、病程、 中心等；
12
常用的随机化方法---分层随机化
• 分层因素的数量和分级：不宜太多，否则 组合太多且病人收集有一定困难 • 分层随机化方法：各层分别随机，可用简 Nhomakorabea26
对研究者实施盲法？
• • • • 1、个人情感； 2、差别治疗； 3、药物剂量的调整； 4、不同治疗组病人；
27
评价者设盲？
• 1、主观偏倚；（临床终点指标） • 2、客观指标不客观；
28
盲法的实施
1．安慰剂的制备：
– 要求：安慰剂除不含有效成分外，在各方面与所用 试验药物一致（颜色、味道、大小、形状），至少 保证病人和医生无法区别。一般片剂、胶囊易做， 液体制剂较难 – 制备：资格单位，需要经过检验 – 安慰剂使用的一些问题：伦理问题
3
随机化作用
– 通过随机，均衡干扰因素的影响，使试验组和 对照组具有均衡可比性，控制试验误差； – 避免主观安排带来的偏倚；选择性偏倚
4
随机≠随便
– 病人的选择性：对医院、治疗医生、药物 – 医生的选择性：对病人分组
– 其他：疾病自身的规律、病人的年龄、性别 等 – 后果：影响疗效的判断；由于不随机，各组 差异不符合概率论和统计学原理，使统计学 检验结果无效
2．编制随机数字表：第三方统计师 3 ．根据随机数字表进行药物编码和包装：不参 加实验的第三方
29
盲法的实施
4. 随机数字表的保存：密封，由制作者、 sponsor或SDA（协作员）保存
盲底：药品按照处理编码进行分配包装后的保密文 件；
5.病人筛选：筛选号，进行筛选评价 6.符合方案的病人进入随机化，按顺序 分配随机号，发给相应药物 7. 开始临床观察… … 8. 临床观察完成… …
RCT临床试验的随机化与盲法
资料出处：姚晨
1
临床试验设计的原则
• 设计原则
– 随机 randomization – 对照 control – 重复 replication – 盲法 blinding
实验设计三原则
2
随机化
• 含义
– 样本是随机抽取，总体的每一个观察单 位都有同等的机会被选入样本中来，使 样本具有较好的代表性，使其误差大小 可以估计（这里的总体是符合根据假设 规定的入选标准的有限总体） – 受试对象被随机分配，各处理组间均衡 – 受试对象有同等的机会进行分组，接受 不同的试验顺序/处理。
43
样本含量估算方法
• 公式计算法 • 查表法 • 文献法或专家咨询
44
1、查表法
• 1、获得样本量含量估计不够精确，尽可能 取较大值； • 2、参数确定
45
2、文献法或专家咨询
• 参考已经完成研究所采用的样本含量
46
3、公式计算法
47
由于人为因素，会产生选择性偏倚；(入组分配，治疗结果被夸 大）
3、分组隐藏所有试验都可以做到，（有些情况 盲法做不到）
24
盲法与分组隐藏区别
• 1、分组隐藏避免选择性偏倚； • 2、盲法避免避免对结果测量和分析产生影 响；
25
对受试者实施盲法？
• 1、病人配合； • 2、心里影响； • 3、较高期望，夸大效应；
21
2、双盲
1、双盲试验是指执行研究者和研究对象都不知道每个对象 被分配到 哪一组，需要有第三者来负责安排、控制整个试 验。 2、 这种盲法主要用于药物临床试验研究。它的优点是可以 避免研究者和研究对象的主观因素所带来的偏倚。 3、 缺点是方法复杂，较难实行。 一旦研究对象在试验过程 中发生事先未预料到的意外反应， 需要采取紧急医疗措施 时， 负责此项试验研究的第三者若不能及时查出此对象所 在的组别， 将耽误对研究对象处理的时机。
• 区组（block）：由若干特征相似的试 验对象组成
• 区组随机：每个区组内的处理顺序要 随机
• 受试对象按区组因素排序、编号：动 物体重由轻到重，时间由前到后
9
常用的随机化方法---区组随机化
• 同一区组（block）中各组病人数相等 • 区组大小（长度）是处理数的倍数 特点： 1、各治疗组例数接近或相等； 2、不能保证重要预后因素在各治疗组 间的分布；
5
随机化方法
1. 2. 3. 4. 简单随机化 区组随机化 分层随机化 动态
6
常用的随机化方法---简单随机化(完全随 机分组)
方法： • 掷硬币 • 随机数字表 • 计算机软件产生的伪随机数
特点：小样本临床试验，组间不均衡性较大 （使检验效能降低，降低可信度）；随着 样本量增大，组间均衡性变好
7
举例-1
将 10 例试验对象随机分配到甲、乙组中 对象编号 排序 组别 1 1 2 9 3 7 4 10 5 4 6 2 7 5 8 6 9 8 10 3 随机数字 13 92 66 99 47 24 49 57 74 32 甲 乙 乙 乙 甲 甲 甲 乙 乙 甲
8
常用的随机化方法---区组随机化
39
2、变异度与样本量关系
• 1、个体变异度较大时，同时获得一定的精 确度水平，所需样本量越大； • 2、个体变异度小（个体趋近同质），获得 同样精确度水平，所需样本量越小；
40
精确度（准确度）
• 1、测量值之间一致程度以及与其“真值” 的接近程度； • 2、测量随机误差和系统误差的综合反映； • 3、总体均数（率）置信区间长度：即总体 真实值估计范围大小；
10
常用的随机化方法---区组随机化
以三种处理为例：
对每个区组内的随机数排序，规定由小到大分别对应 ABC组
区组 对象编号 随机数字 随机数顺序 组别 1 22 2 B 1 2 17 1 A 3 68 3 C 4 65 1 A 2 5 81 3 C 6 68 2 B 7 95 3 C 3 8 23 1 A 9 92 2 B 10 35 2 B 4 11 87 3 C 12 22 1 A