临床试验效应指标的选择与处理
临床试验方案
临床试验方案第一篇：临床试验方案概述一、研究背景和目的本研究旨在评估某新型药物对特定慢性疾病的疗效和安全性。
该疾病对患者的生活质量和健康状况有极大影响，且目前缺乏有效的治疗手段。
因此，本研究旨在为该慢性疾病的治疗提供新思路，并为患者提供更好的治疗选择。
二、研究设计与方法本研究采用随机、双盲、安慰剂对照的方式进行。
首先，根据特定的入选标准，从患者中筛选符合条件的被试者，将其随机分为两组（药物组与安慰剂组）。
然后，分别给予药物组和安慰剂组治疗，并定期进行随访和评估。
同时，为了保证研究实施的正确性和严谨性，还将组建由具备相关专业背景和临床研究经验的专家团队进行研究的设计和实施，并负责对数据进行统计分析。
三、入选标准1. 年龄在18周岁及以上的患者；2. 由专业医师诊断的特定慢性疾病患者；3. 患者的病情符合特定的入选标准；4. 患者自愿参加本研究。
四、排除标准1. 年龄小于18周岁的患者；2. 其他重要疾病史，例如恶性肿瘤、严重器官功能损伤等，可能影响本研究的结果；3. 对药物过敏的患者；4. 无法遵守研究计划的患者。
五、研究流程1. 治疗前的基线评估：收集患者的基本信息，并进行体格检查、生化指标检测、相应问卷调查等;2. 用随机抽签的方法将患者分为药物组和安慰剂组;3. 药物组和安慰剂组分别进行治疗，并进行随访评估;4. 随访期为12周，每4周进行一次评估，评估内容包括患者的症状、生化指标和相应问卷的填写。
同时，对治疗过程中发生的不良反应进行监控和记录;5. 研究结束后，进行结果统计和分析。
六、考虑的伦理问题1. 研究设计符合伦理和法律的要求；2. 参与研究的患者自愿参加，并对研究过程及风险进行了充分的告知；3. 患者信息、隐私和安全得到充分保护；4. 不公开患者个人信息，遵守医学伦理规范。
七、研究预期结果预计该新型药物治疗特定慢性疾病的有效性和安全性将得到验证。
本研究结果有望为该疾病的治疗提供新观点和新思路，并为患者提供更好的治疗选择。
临床流行病学研究设计的基本
第三节 临床流行病学实验性研究的基本要素
9.如果医院计划从事对病人之治疗有影响的人体实验，病人有权 利事先知道其详情，而且病人有权拒绝参加如此的研究计划。 此项系强调病人有权要求在实施人体实验(human experimentation)前，先获通知、商量，并有拒绝接受的权利
10.病人有权利获得继续性的医疗照护。他(她)有权利知道可能的 诊病时间、医师及地点。出院后，病人有权利要求医院提供一 套联络办法，病人可获得在医疗上需要继续注意的事项。
不满意 阴性 模棱两可 疑似 阳性
不满意
2
1
1
00 4
阴性
7
26
19
1 0 53
模棱两可
4
2
11
5 3 25
疑似
0
0
1
6 6 13
阳性
1
2
12 13 100
符合率 2 26 11 6 4 100% 49% 100
（二）发生临床不一致性的环节
4、疾病诊断 不同医生对同一病例做出不一致的诊断称
5.病人在其个人的治疗计划上，有权利要求隐私方面的关注。 病例讨论会诊、检查和治疗，都是机密的且应该审慎地加 以处理。
6.病人有权利要求有关其治疗的所有内容及记录，以机密方 式处理。
7.病人有权利要求医院在其能力范围内，对病人要求之服务 做合理的反应。
8.只要与病人的治疗有关，病人即有权利知道医院与其他医 疗及学术机构的关系。病人也有权利知道治疗他(她)的人 彼此间存在的职业关系。
流行病学实验研究
第十六章流行病学实验研究流行病学实验研究包括：临床试验、现场试验，设计方法主要有随机化对照试验和类实验。
第一节概述一、概念实验：严格控制条件，人为采取措施，前瞻观察效应。
流行病学实验研究：通过比较给予干预措施的实验组人群和对照组人群的结局，从而判断干预措施效果的一类前瞻性研究方法。
实验研究比观察性研究能更好地控制各类偏倚，在同样的受控条件下容易重复。
“人为介入”（干预）存在突出的伦理问题。
二、特点1、实验法：必须控制研究因素和外部因素，研究对象分组要遵循随机化的原则。
2、对照：有平行对照组。
3、干预三、分类1、临床（治疗）试验在医院进行，研究对象高度选择（主要是病人），受控条件较好。
2、现场试验（1）个体实验：在一定区域或实地环境下进行，研究对象为定义明确的人群，包括病人和正常人，研究期间长，受控条件较差。
但研究对象处于真实生活环境中，外推普遍性好。
处理分配单位是个体。
（2）社区干预试验：与个体试验的主要区别是：处理分配单位是群体。
四、优缺点1、优点①人为控制条件，标准化评价②实验组和对照组的可比性好③外部因素对结果的影响小④验证因果关系的强度高2、缺点①设计和实施较复杂②结论外推到一般人的代表性较差③存在医德和伦理问题第二节临床试验的定义和特征一、定义按实验法的原理，运用随机分配的原则将实验对象分为试验组和对照组，给予前者某种治疗措施，不给予后者该措施或给予安慰剂，经过一段时间同等观察后评价该措施产生的效应。
其目的是评价临床治疗和预防措施的效果和进行病因研究。
通常应用临床随机对照试验（RCT）二、特征1、论证强度高2、前瞻性研究3、人道主义原则4、研究对象的依从性5、实施的复杂性第三节临床试验设计的组成部分一、研究因素1、性质研究因素主要是外界强加于研究对象的，其性质可是生物的、化学的、物理的和社会的因素，也可是研究对象本身具有某些特征。
2、强度所使用的药物或措施的总量、次数、每次的剂量、疗程的数量等。
临床试验的治疗效果评估确定新疗法的可行性和安全性
临床试验的治疗效果评估确定新疗法的可行性和安全性临床试验是评估新疗法的可行性和安全性的重要方法。
在这种试验中，各种因素都需要仔细考虑，以确保结果的准确性和可靠性。
本文将探讨临床试验的治疗效果评估，以确定新疗法的可行性和安全性。
第一部分：临床试验的基本概念临床试验是一种科学研究方法，用于评估新药物、治疗方法或其他医疗干预措施的效果。
它通常分为几个阶段，包括前期试验、中期试验和后期试验。
在这些试验中，研究人员会对病人或受试者进行观察，评估其对治疗的反应和副作用。
第二部分：临床试验的治疗效果评估治疗效果评估是临床试验中的一个重要环节。
它涉及到许多因素，包括样本大小、试验设计、随访时间、统计分析等等。
在进行治疗效果评估时，研究人员需要考虑以下几个方面：1. 疗效指标的选择：疗效指标是判断治疗效果的一项指标。
常见的疗效指标包括生存率、疾病缓解率、生活质量等。
根据疾病的特点和治疗方法的不同，研究人员需要选择合适的疗效指标来评估治疗效果。
2. 样本大小的确定：样本大小是评估治疗效果的重要参数。
样本大小的确定需要考虑到预期效应的大小、统计功效、显著性水平等因素。
只有样本大小足够大，才能确保试验结果的准确性和可靠性。
3. 随访时间的确定：随访时间是评估治疗效果的另一个关键因素。
随访时间需要根据疾病的发展过程和治疗方法的特点来确定。
短期随访可以评估治疗方法的急效性，而长期随访可以评估治疗方法的持久性。
4. 统计分析的方法：对临床试验结果进行统计分析是评估治疗效果的重要步骤。
常用的统计方法包括描述性统计、t检验、方差分析、生存分析等。
通过统计分析，研究人员可以得出一些定量的结论，从而评估治疗效果的好坏。
第三部分：新疗法可行性和安全性的评估除了治疗效果评估，临床试验还需要评估新疗法的可行性和安全性。
可行性评估是评估新疗法在临床应用中的可行性，包括新疗法的操作性、耐受性等。
安全性评估是评估新疗法的安全性，包括新疗法的副作用和不良反应等。
临床试验中的统计分析方法与结果解读
临床试验中的统计分析方法与结果解读在临床试验中，统计分析方法和结果解读扮演着非常重要的角色。
通过统计分析方法，我们可以对试验结果进行客观、科学的评估和解读。
本文将详细介绍临床试验中常用的统计分析方法，并简要解读结果。
一、统计分析方法1.描述性统计方法描述性统计方法是对试验数据进行总体特征的描述。
常见的描述性统计方法有：（1）平均值：表示数据集中趋势的指标。
（2）标准差：表示数据离散程度的指标。
（3）中位数：表示数据的中间值，用于描述数据的分布特征。
（4）百分位数：表示数据在整体中的位置。
2.推断性统计方法推断性统计方法通过对样本数据进行分析，估计总体参数，并判断差异是否显著。
常见的推断性统计方法有：（1）假设检验：用于判断样本差异在统计上是否显著。
（2）置信区间：估计总体参数的范围。
（3）回归分析：用于研究变量之间的关系。
二、结果解读1.显著性水平在假设检验中，显著性水平是一个重要指标。
通常将显著性水平设为0.05，表示接受原假设的抽样误差较小，拒绝原假设的抽样误差较大。
如果p值小于0.05，则认为差异具有统计学意义。
2.效应量效应量用于衡量样本结果的大小。
它反映了一个变量对另一个变量的影响程度。
常用的效应量指标有：相关系数、风险比、相对风险等。
3.置信区间置信区间是对总体参数的范围进行估计。
一个典型的置信区间通常表示为：点估计值 ±标准误差 ×临界值。
置信区间可以帮助我们判断样本结果的稳定性和可靠性。
4.实际意义除了统计学意义之外，我们还应该关注试验结果的实际意义。
不仅仅要看结果是否具有统计学意义，还要考虑其在临床实践中的应用和意义。
总之，在临床试验中，统计分析方法和结果解读是科学研究的重要环节。
准确的统计分析可以使我们对试验结果有一个客观、全面的评估，以便更好地指导临床实践。
因此，研究人员需要熟练掌握合适的统计方法，并正确解读结果，以提高研究质量和可信度。
临床试验统计设计的关键要素
临床试验统计设计的关键要素临床试验的统计设计是确保试验结果的可靠性和有效性的重要环节。
它主要涉及到研究目标的定义、研究设计的选择、样本量的确定以及数据分析的方法等。
以下是临床试验统计设计的关键要素：1.研究目标的定义：在进行临床试验之前，需要明确研究目标和假设。
研究目标应该明确、具体，并且能够被量化。
同时，需要确定主要的研究终点（如生存率、疾病复发率等）和次要的研究终点（如生活质量、毒副作用等）。
2.研究设计的选择：临床试验可以采用多种不同的设计，如随机对照试验、队列研究、病例对照研究等。
选择合适的设计应该考虑到研究问题的特点、可行性和伦理问题等因素。
3.样本量的确定：样本量的确定是保证试验结果具有统计学意义的重要因素。
样本量的大小影响到试验结果的可靠性和推广性。
合适的样本量要根据研究目标、效应大小、预期的误差水平等进行计算和确定。
4.随机化和盲法：为了有效地减少偏倚和提高试验结果的可靠性，临床试验需要采用随机化和盲法。
随机化可以保证受试者分配到不同处理组间的随机性，减少偏倚的产生；盲法可以减少病人和研究者的偏见。
5.效应指标和统计检验：在进行数据分析时，需要选择合适的效应指标和统计检验方法。
效应指标可以用来度量试验干预措施的效果大小，如相对风险、绝对风险差、生存曲线等；统计检验方法可以用来判断差异是否具有统计学意义。
6.数据收集和管理：为了确保数据的准确性和完整性，临床试验需要制定数据收集和管理的流程和规范。
数据收集应该根据实际需要设计相应的调查问卷或观察表，采取合适的手段进行数据录入和存储。
7.不良事件和安全性评估：临床试验的安全性评估是保护受试者权益的重要环节。
在试验过程中，应该密切监测受试者的不良事件，进行及时处理和报告。
同时，还需进行安全性评估，评估试验干预措施的安全性和副作用。
8.数据分析和结果解释：数据分析是临床试验的最后一步，可以采用描述性统计、比较统计和多变量分析等方法来揭示试验的结果。
一文教会你临床研究的结局指标选择与样本量估计
⼀⽂教会你临床研究的结局指标选择与样本量估计作者：曾于珍，陈世耀单位：复旦⼤学附属中⼭医院消化科复旦⼤学循证医学中⼼通信作者：陈世耀⽂章来源：协和医学杂志，2018,9(1):87-92临床研究与循证医学｜临床研究结局指标选择与样本量估计如何理解临床研究？临床研究与基础研究的区别在于研究⽬的直接回答临床问题研究对象为患者或患者来源的⽣物学标本研究场地多在医院研究主体为临床医⽣且常涉及多学科参与。
临床研究可以理解为探索暴露与结局之间的关系。
暴露包括⾃然暴露（病因研究）和⼈为暴露（⼲预-疗效或预后因素评价）。
通常意义的疗效⽐较通过随机对照临床试验实现，疗效评价可以是短期或固定时间；⼴义疗效则包括长期结局，同时考虑产⽣结局的时间，即预后研究。
需要指出的是，疗效不仅指治疗效果，也包括诊断效率。
临床研究的基础是临床问题，临床问题的提出需遵循PICO原则：“P”指特定的患病⼈群，也是研究的⽬标⼈群；“I”指⼲预或暴露；“C”指对照或另⼀种可⽤⽐较的⼲预措施；“O”为结局。
临床研究中，结局指标的选择对疗效评估起重要作⽤。
采⽤不同的结局指标，可能会对相同的⼲预⼿段或暴露得出迥然不同的结论。
在临床研究中，由于结局指标选择涉及测量和评价，因此如何选择结局指标，如何获得结果，如何评价结果，如何合理估计样本量，是临床医⽣在临床研究设计中需要⾯临的重要问题。
临床研究案例：肝硬化患者⾸次出⾎后1年内再出⾎的发⽣率⾼达60%~80%，采取⼲预措施可能减少再出⾎，改善预后。
卡维地洛是新的β-受体阻滞剂，通过降低门脉压⼒减少再出⾎，延长患者⽣存时间，提⾼⽣存率。
如何评价卡维地洛在肝硬化门脉⾼压预防静脉曲张出⾎治疗中的作⽤？在这项评价卡维地洛治疗效果的研究中，选择怎样的研究结局指标将直接影响临床研究设计中样本量估计和随访时间，也决定了测量⽅法及结局评价⽅法[1]。
1.临床研究结局指标临床研究的结局指标包括⽣物学指标、卫⽣经济学评价、⽣活质量评价。
临床试验中的效应量计算与统计推断
临床试验中的效应量计算与统计推断临床试验是评估医疗干预效果的重要手段，而效应量的计算和统计推断则是评估试验结果的关键步骤。
本文将介绍临床试验中效应量的概念、计算方法和统计推断的应用。
一、效应量的概念效应量是用来衡量干预措施对研究对象的影响程度的指标。
在临床试验中，常用的效应量指标包括均数差、相对风险、相对危险以及标准化均数差等。
这些指标反映了干预措施对研究对象的效果大小，能够帮助医生和研究人员评估干预的临床意义。
二、效应量的计算方法1. 均数差均数差是比较两组间均数差异的指标，常用于对连续变量的效应量计算。
计算公式为：均数差 = 干预组均数 - 对照组均数。
通过比较干预组和对照组的均数差异，可以评估干预措施对变量的影响程度。
2. 相对风险和相对危险相对风险和相对危险是比较两组间发生率差异的指标，常用于对二分类变量的效应量计算。
相对风险用于研究结果为患病率的情况，相对危险用于研究结果为疾病风险的情况。
计算公式为：相对风险 = 干预组发生率 / 对照组发生率，相对危险 = 干预组风险 / 对照组风险。
通过比较相对风险或相对危险，可以评估干预措施对疾病发生率或风险的影响程度。
3. 标准化均数差标准化均数差是用来衡量两组间连续变量的效应量差异的指标，常用于对不同测量单位或量表的变量进行比较。
标准化均数差与均数差的计算类似，但需要将变量的单位标准化为标准差。
计算公式为：标准化均数差 = (干预组均数 - 对照组均数) / 总体标准差。
通过比较标准化均数差，可以评估干预措施对不同单位或量表的变量的影响程度。
三、统计推断的应用在临床试验中，统计推断是用来判断观察结果是否有统计学意义的方法。
通过对效应量进行假设检验和置信区间的计算，可以帮助研究人员判断干预措施是否显著，以及效应量的范围。
常用的统计推断方法包括t检验、卡方检验和回归分析等。
1. 假设检验假设检验是用来判断观察结果是否与原假设一致的方法。
在效应量计算中，可以将原假设设定为干预措施对研究对象无影响，通过计算检验统计量和p值来判断是否拒绝原假设。
临床试验中的双盲设计和效应评估
临床试验中的双盲设计和效应评估临床试验在验证新药物、治疗方法或其他医学干预措施的有效性和安全性方面起着至关重要的作用。
为确保试验结果的客观性和可靠性，双盲设计和效应评估成为临床试验中常用的方法。
本文将就双盲设计和效应评估两个方面进行论述。
一、双盲设计双盲设计是一种试验设计方法，旨在消除实验结果的主观性干扰，保证试验结果的客观性。
从试验的参与者、研究人员到数据分析者，他们对试验分组或处理组的信息一无所知。
具体来说，双盲设计涉及以下几个方面：1. 参与者盲法：参与者盲法是指将参与试验的个体随机分配到不同的试验组，并且对每个个体随机分配的试验组不进行透露。
这样做的目的是避免主观偏见的产生。
例如，在药物试验中，参与者不知道自己服用的药物是实验组的药物还是安慰剂。
2. 研究人员和评估人员盲法：除了参与者盲法外，研究人员和评估人员在进行试验期间也应保持盲法。
这意味着他们在操作试验过程中不知道哪个组是实验组、哪个组是对照组。
这样可以避免他们的主观偏见对试验结果产生影响。
3. 数据分析人员盲法：数据分析人员在收集和分析数据时不知道哪个组是实验组、哪个组是对照组。
这样可以确保数据的客观性和分析的准确性。
通过双盲设计，试验结果能够更客观、准确地反映干预措施的实际效果，提高试验的可靠性。
二、效应评估效应评估是临床试验中另一个重要的环节，旨在评估新干预措施的效果和疗效。
通过对实验组和对照组的比较，可以评估干预措施对疾病预防、治疗或症状改善的影响。
以下是常见的效应评估指标：1. 主要终点指标：主要终点指标是试验的主要目标和评估指标。
例如，在药物试验中，主要终点指标可能是患者的生存率、治愈率或疾病缓解情况。
通过对主要终点指标的评估，可以判断干预措施的疗效。
2. 次要终点指标：除了主要终点指标外，试验还可设定次要终点指标。
这些指标可以提供对干预措施效果的更全面和详尽的评估。
例如，在药物试验中，次要终点指标可能是生活质量改善、副作用发生率等。
临床试验结果的统计分析
临床试验结果的统计分析随着医学研究的发展，临床试验结果的统计分析成为了评估药物和治疗方法疗效的重要手段之一。
统计分析能够帮助我们从大量的数据中提取有效信息，为临床实践和决策提供科学依据。
本文将介绍临床试验结果统计分析的一般步骤和常用的分析方法。
一、临床试验结果统计分析的步骤1. 数据清理和整理在进行统计分析之前，首先需要对收集到的数据进行清理和整理。
这包括检查数据的完整性、一致性和准确性，处理缺失和异常值，规范数据格式等。
2. 描述性统计分析描述性统计分析是对试验数据进行整体概括和描述的方法。
通过计算平均数、标准差、中位数、分位数等统计指标，可以对数据的分布、集中趋势和离散程度进行描述，帮助我们了解试验的基本情况。
3. 假设检验假设检验是用来判断实验结果是否具有统计学意义的方法。
在临床试验中，我们常常会对治疗组和对照组之间的差异进行比较。
通过设立零假设和备择假设，利用适当的统计检验方法，比如t检验、方差分析、卡方检验等，可以确定两组数据之间是否存在显著差异。
4. 效应量计算效应量是衡量治疗效果的一个指标，它可以描述治疗组和对照组之间的差异大小。
常用的效应量指标有标准化均值差异（Cohen's d）、相关系数等。
计算效应量有助于我们评估治疗的临床意义和实践应用价值。
5. 置信区间估计置信区间是对参数估计的一个范围性描述。
通过计算置信区间，我们可以得到参数估计的上下限，从而判断试验结果的稳定性和可靠性。
一般情况下，置信区间取95%或99%。
二、常用的临床试验结果统计分析方法1. 差异性分析差异性分析是比较治疗组和对照组之间差异的方法。
根据数据类型和分布情况的不同，可以选择t检验、方差分析、非参数检验等方法进行差异性分析。
2. 关联性分析关联性分析用于评估变量之间的相关关系。
常用的方法包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。
关联性分析可以帮助我们了解变量之间的关联程度，为进一步的研究和分析提供依据。
临床科研设计——随机对照试验
•一段分层区组随机的SPSS代码
input program. Loop #i=0 to 71. Compute x=rnd(#i/8+0.5). end case. End loop. End file. End input program. execute. compute ii=uniform(1). rank variables=II by x. execute. Recode rii (1=1) (2=1) (3=1) (4=1) (5=2) (6=2) (7=2) (8=2) into group. Execute.
随机对照试验的基本原则
• 伦理性与科学性 • 科学性包括随机、对照、重复、均衡、盲 法等原则。
伦理性 • 临床试验应优先考虑到人的利益以及相关 伦理道德的问题，必须符合《赫尔辛基宣 言》和国际医学科学组织委员会颁布的《 人体生物医学研究国际道德指南》的道德 原则，即公正、尊重人格、力求使受试者 最大限度收益和尽可能避免损害。必须得 到有关药品监督管理部门或所在医疗单位 伦理委员会的批准，同时得到受试对象或 其家属、监护人的知情同意。
基线
• 基线是指研究对象在接受处理措施之前的基本情 况，包括各组的人口学资料和临床特征指标。基 线资料包括病人一般资料、病史询问、体格检查 和实验室检查数据。按照研究性质与病种的不同 要求，所测定的基线资料数据不仅限于具体数值 ，也可按不同因素分类后的等级：如病情的轻、 中、重，或按经济收入分成的经济等级，或是否 暴露于非研究因素的危险因素等级等。
科学性
• 科学性原则是控制误差和偏倚的重要措施：
–随机 –对照 –均衡 –重复 –盲法
处理因素 非处理因素
研究对象
效应指标 解释专业问题
临床试验中的效果量计算与解读
临床试验中的效果量计算与解读临床试验是评估药物、治疗方法和干预措施的有效性和安全性的重要手段。
在临床试验中，效果量是评估治疗效果大小的关键指标。
本文将介绍临床试验中的效果量计算与解读方法。
一、什么是效果量效果量是用来衡量两组之间差异大小的统计指标，它描述了治疗组与对照组之间的效果差异。
常见的效果量包括标准化均值差（standardized mean difference, SMD）、风险比（risk ratio, RR）和风险差（risk difference, RD）等。
在实际应用中，选择适当的效果量指标需要根据研究设计和变量类型来确定。
例如，在比较两组均值差异时，可使用SMD作为效果量指标；而在分析两组风险差异时，可使用RR或RD作为效果量指标。
二、效果量计算方法1. 标准化均值差（SMD）计算方法标准化均值差（SMD）是用来衡量连续性变量的效果量。
它计算方法如下：SMD = (治疗组平均值 - 对照组平均值) / 总体标准差其中，治疗组平均值和对照组平均值分别表示治疗组和对照组的平均值，总体标准差表示两组数据的总体标准差。
2. 风险比（RR）和风险差（RD）计算方法风险比（RR）和风险差（RD）常用于衡量分类变量的效果量。
它们的计算方法如下：RR = (治疗组事件发生率 / 对照组事件发生率)RD = (治疗组事件发生率 - 对照组事件发生率)其中，治疗组事件发生率和对照组事件发生率分别表示治疗组和对照组事件发生的概率或比例。
三、效果量的解读与意义1. 标准化均值差（SMD）解读与意义当SMD为0时，表示治疗组与对照组之间无差异。
SMD小于0表示治疗组效果优于对照组，而SMD大于0表示治疗组效果劣于对照组。
根据SMD的数值大小，可以判断治疗效果的程度，一般认为SMD在0.2左右为小效应，0.5左右为中等效应，大于0.8为大效应。
2. 风险比（RR）和风险差（RD）解读与意义当RR和RD的值大于1时，表示治疗组的风险高于对照组，即治疗效果差；当RR和RD的值小于1时，表示治疗组的风险低于对照组，即治疗效果好。
临床试验设计的组成部分
临床试验设计的组成部分临床试验的目的是观察和论证某个或某些研究因素对研究对象所产生的效应或影响。
因此，在设计一项临床试验时应包括研究因素、研究对象和出现效应三个部分。
一、研究因素（一）研究因素的性质一般说来，研究因素是自外界强加给研究对象的。
从性质上说它们是生物、化学和物理等因素。
此外，在某些疾病，研究对象自己所具有的某些特征，如年龄、性别等也可作为研究因素。
随着医学的进展和医这模式转向“生物-社会-心理医学模式”，人们逐渐认识到除外界环境的物质因素外，病因尚包括人体内环境各种有害因素，如某些遗传因素，还包括体内外环境共同作用下产生的心理因素。
如目前已有不少资料表明，A型性格的人易患冠心病。
因而，可以认为人的心理状态可能是某些疾病的发病因素。
人的某些不良生活方式如吸烟、酗酒可能是某些疾病如肺癌、肝硬化的发病因素。
在设计一项临床试验时，研究人员应十分明确研究因素是什么，其性质为何？而且要求它们充分体现临床科研的本意。
（二）研究因素的强度任何性质的因素都有一个量的问题，在临床试验中称作研究因素的强度。
研究人员在设计一项临床试验时必须慎重考虑这个问题，即所使用的研究因素的次数，每次的剂量，疗程的数量以及研究因素的总量等。
如研究对象本身的某些特征也作为研究因素时，其中也有一个与强度相类似的问题，如年龄的大小。
在设计时要注意掌握研究因素的使用强度，过大则可使研究对象受到伤害或在临床实践上无法使用，过小则难以出现预期的效应。
如以观察药物疗效为例，使用的剂量应在最小有效剂量和最大不中毒剂量范围之内。
此外，在试验设计时还要充分考虑用药的途径，用药的时间间隔等。
这些均可对药物（研究因素）的强度产生影响。
（三）研究因素的实施方法一般说来，经过阅读文献和开展小规模的预试验就可以找出使用研究因素的适宜强度，并在此基础上制订出使用常规和制度。
在正式试验中一般不允许变动，称作标准化。
这样作的目的可使研究因素的强度始终一致，获得的资料可比，对论证研究因素与出现效应之间的关联较为有利。
实验效应指标
实验效应指标实验效应是处理因素作用于受试对象的反应和结果，它通过观察指标（统计学常将指标称为变量）来体现。
如果指标选择不当，未能准确反映处理因素的作用，获得的研究结果就缺乏科学性，因此选择好观察指标是关系整个研究成败的重要环节。
选择观察指标应具有客观性、精确性、特异性和灵敏性。
此外，指标的观察应避免带有偏性或偏倚。
（1）客观性：观察指标有主观指标和客观指标之分，主观指标是受试对象的主观感觉、记忆、陈述或实验者的主观判断结果；而客观指标则是借助测量仪器和检验等手段来反映观察结果。
在临床试验中，主观指标易受研究者和受试对象心理因素的影响，具有随意性和偶然性；而客观指标具有较好的真实性和可靠性。
现代医学愈来愈重视主观指标的应用，因此应尽量选用客观、定量的指标。
（2）精确性：包括准确度和精密度两层含义。
准确度指观察值与真值的接近程度，主要受系统误差的影响；精密度指重复观察时，观察值与其均数的接近程度，其差值属于随机误差。
两者有着密切的关系，观察指标要求既准确又精密。
在实际工作中，应根据研究目的来权衡两者的重要性。
（3）特异性和灵敏性：特异性代表该指标能鉴别真阴性的能力，医学教|育网搜集整理灵敏性则是表示该指标检出真阳性的能力。
特异度高的指标最易揭示处理因素的作用，不易受混杂因素的干扰；灵敏度高的指标能将处理因素的效应更好地显示出来。
例如研究某药治疗缺铁性贫血的效果，既可选用临床症状、体征，也可选用血红蛋白含量等作为观察指标，但这些指标均不够灵敏，只有在缺铁比较明显的情况下才有较大变动。
若选用血清铁蛋白作为观察指标，则可敏锐地反映出处理因素的效应。
（4）指标的观察：若实验效应的观察带有偏性，则会影响结果的比较和分析。
如研究者的心理常偏向于阳性结果；医生常偏于新疗法组，而病人则对新疗法持怀疑态度等。
为消除或最大限度地减少这种偏性，在设计时常采用盲法。
如受试对象不知道自己分在哪一组，称单盲法；若受试对象和实验执行者均不知道受试对象分在哪一组，称为双盲法；若受试对象、实验执行者和统计分析人员三者均不知道受试对象分在哪一组，则称为三盲法。
临床试验中效应指标的选择 -回复
临床试验中效应指标的选择-回复在临床试验中，选择合适的效应指标对于评估治疗的疗效至关重要。
效应指标是用来衡量治疗是否有效的测量标准，它能够反映出治疗对于患者疾病症状的改善程度。
选择恰当的效应指标可以提高试验结果的可信度，帮助医生和研究人员更准确地评估治疗效果。
那么在临床试验中，如何选择合适的效应指标呢？1. 确定治疗目标：首先要确定治疗的主要目标是什么。
治疗目标可能是改善患者的生存率、缓解症状、减少并发症等。
根据不同的治疗目标，选择适当的效应指标来衡量治疗效果。
2. 可靠性和敏感性：效应指标应具备良好的可靠性和敏感性。
可靠性是指在不同环境下重复测试所得结果的一致性。
敏感性则是指效应指标能够准确地反映治疗对患者症状的改善程度。
通常情况下，选择已被广泛使用并证明其可靠性和敏感性的效应指标是较为明智的选择。
3. 临床意义和可行性：选择的效应指标应具备一定的临床意义，能够真实地反映患者的病情和治疗效果。
同时，效应指标的测量方法和技术应该是可行的，能够在临床试验中实施并得到准确的结果。
4. 病情特点和患者需求：不同的疾病具有不同的特点和患者的需求也有所不同，因此在选择效应指标时需要考虑病情特点和患者的需求。
例如，在一些慢性疾病的治疗中，评估疾病进展的指标可能更为重要；而在某些急性疾病的治疗中，症状的缓解程度可能是更重要的效应指标。
在实际应用中，常见的效应指标包括生存率、生活质量评估、疾病进展情况、病症缓解率、并发症发生率等。
具体选择哪种效应指标应根据研究对象和疾病特点来决定。
此外，应综合考虑研究的样本大小、试验时长、费用等因素。
需要注意的是，选择效应指标时需要遵循科学准则，并确保其具有临床敏感性和可行性。
同时，研究人员还应在试验设计中预先规定主要和次要的效应指标，以充分评估治疗的疗效。
总而言之，在临床试验中选择适当的效应指标是评估治疗效果的关键步骤。
选定效应指标应符合治疗目标，具备可靠性和敏感性，有临床意义，并适合疾病病情特点和患者需求。
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组间比较分析的指标值及其各种率 （如治愈率、 病死率和副作 用出现率等） 。 !$# 差值 是施加处理因素 （如方药或疗法） 前后某指标数 值的差值， 如服用降压药前后血压值之差分析时需先计算差
初始值
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差值
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比值 （+）
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表’ 疗效分级
显 效 有 效 微 效 无变化 恶 化 合 计
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反映研究的核心问题的， 必须齐全， 一个不可少； 次要指标是 辅助说明问题的， 可依其价值大小选取。 在很多情况下， 评价受试病人结局的方法并不是很简单 的， 例如复发事件， 疗效指标可以是简单的二分变量 （任可指 定时域内的复发） ， 也可以是第一次复发的时间、 复发率 （在单 位时间内的复发数） 等等。在慢性病的疗效研究中， 治疗时间 中功能状态的评价给选择主要指标提出了新的要求。可通过 诸如比较开始和结束时机体的功能状态， 比较整个试验期内 所有观察结果计算得的斜率， 比较超过或低于指定界值的病 人的比例等方法来进行。 当复合指标被用作主要指标时， 若组成这个复合指标的 每一个指标有临床意义时， 可进行单独分析。若以评分尺度 被用作主要指标， 应说明含义的有效性、 评定者分尺度被用作 主要指标， 应说明含义的有效性、 评定者内和评定者间的可靠 性及查出疾病严重程序变化的灵敏性等因素。含义的有效性 （(*-)’-) 6482.2)5） 指一个变量 （如评分尺度变量） 度量了其应该 度量的大小的程度。评定者内的可靠性 （ 2-)+4:+4)’+ +’8247282)5） 即同一评定者在不同情况下产生相同结果的可能； 评定者间 的可靠性 （ 2-)’+:+4)’+ +’8247282)5） 指不同评定者在不同情况下产 生相同结果的可能。 如果不能通过观测实际临床效果来直接评价实验对象的 临床效应， 可以考虑间接指标 （ 9D++*;4)’ 64+2478’） ， 即在不可能 直接测定临床效果时提供的间接测定效果的指标。被普遍接 受的间接指标用于一些适应症时， 可被认为是临床疗效可靠 的预测指标。间接指标所提供的证据的强度取决于： ! 相互 关系的生物学可能性； 间接指标对临床结局预后判断价值 " 的流行病学研究证据； # 从临床试验中获得的有关处理对间 接指标的影响程度与处理对临床结局影响程度相一致的证 据。 对不同病证类型评价指标的选择， 应考虑能够客观地、 准 确易行地进行判断。!对突然出现而又很快消失的病状的突 发性病证， 如麻醉后的、 晕船时的呕吐， 遇冷后的抽筋等， 可用 出现率、 病态的严重程度和持续时间来评价。 " 对于急性肠 炎、 急性支气管炎和感冒等可在短期内治愈的短期病证， 评价 疗效时宜采用治愈率或消失率等指标。#对经治疗后可能的 好转， 但不能完全消失的长期病证 （如慢性肝炎病人的肝功 能， 冠心病病人的心电图改变等多数慢性病） ， 除用有效率、 恢 复正常程度来评价之外， 还应考虑复发时间、 次数等指标。 $ 对一些特殊的、 严重的、 病死率高的特重病证 （如慢性精神分 裂症、 恶性肿瘤、 慢性中毒、 风湿性关节炎、 外伤等） ， 宜 E,FG、 用生存率、 致畸、 后遗症、 致残等远期疗效指标评价疗效。例 如， 糖尿病的危害主要是后期出现的各种并发症， 宜采用并发 症出现率、 出现并发症的时间及并发症的严重程度等判定其
患者构成 （+） 试药
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标准药
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根据表 ’ 计算两组各自的降压值为： 试 药& （ / -(） （( $ %*） （ / .(） （( $ .*） （ / ,(） （( $ ’(） 0 0 （( $ (,） 0（ ( ( $ (5） 0 ,( & / ’, $ 标准药 & （ / -(） （( $ %(） （ / .(） （( $ ’(） （ / ,(） （( $ .(） 0 0 （( $ (*） 0（ ( ( $ %*） 0 ,( & / ,* $ ( 结果为试药组降压值大于标准组。但这只是一个直观的 判断， 应进行假设检验之后再作结论。 总之， 在任何一项临床疗效评价的研究中， 必须要有明确 的指标来衡量其健康状况或预后。由于对不同性质或类别效 应指标的统计描述与统计推断方法各异， 必须注意根据设计 类型、 资料性质、 分析目的和样本含量大小等条件正确选用。
> （3） 〕 作为主要指标， 腰围、 臀围作为次要指标观察疗效。
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复合指标 （ (*3C*92)’ 64+2478’） 如果从与试验主要目的
有关的多个指标中难以确定单一的主要指标时， 可用预先确 定的计算方法， 或将多个指标组合起来构成一复合指标， 临床 上常用的量表 （ +4)2-; 9(48’） 就是一种复合指标。例如简易痴 呆筛选量表。 !0# 全局评价变量 （ ;8*748 499’993’-) 64+2478’） 全局评价指标 是将客观指标和研究者对病人的病情及其改变总的印象综合 起来所设定的与试验的主要目的相关的指标， 通常是有序分 类指标 （ 9(48’ *& *+.’+’. (4)’;*+2(48 +4)2-;9） 。若除主要指标外， 还需使用全局评价指标作为评价疗效或安全性的指标时， 需 要在试验方案中对分类尺度详细说明。应说明的内容为： ! 全局变量与试验主要目的的相关性； " 尺度的有效性和可靠 性的基础； 将其 #如何根据单一试验对象所搜集的试验数据， 按全局评价变量归为尺度的一类； 如何将有缺失数据的试 $ 验对象归为尺度的一类， 或用其他方法评价。
临床试验中效应指标的选择与处理
河南中医学院 （郑州
临床试验中的效应指标 （ %&&’()*+ ,-.’/） 是指能反遇新药 疗效或安全性的观察项目， 统计学常将指标称为变量。效应 指标的选择与处理是正确地选用统计分析方法和客观、 真实、 可靠地展示研究结果的基础， 直接反映研究水平的高低， 故指 标的选择与处理是临床试验设计中务必注意的问题。
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疗效分级时临床实现概率的计算
对临床观察频度 （实现概率） 的计算与分析可采用评分
法。评分应规定明确的标准， 多用客观指标标。以降压药为 例， 可以用降压 （记 “/” ） 或升压 （记 “0” ） 的测得值来评分、 分 级。如表 ’ 资料， 该例试验组 （试药组） 与对照组 （标准药） 各 评分和频数分布见表 ’。 %(( 例病人。其疗效分级、
・ 临床报道 ・
经皮撬拨复位克氏针内固定治疗儿童桡骨颈骨折
山东省济宁骨伤医院 （,4,%((） 赵承民 自 %66- 7 ,((( 年， 作者采用经皮撬拨、 克氏针内固定治疗 儿童桡骨颈骨折 %- 例， 效果良好。现总结报告如下。 临床资料 本组 "% 例， 男 %( 例， 女 - 例。年龄最大 %’ 岁， 最小 - 岁。左侧 * 例， 右侧 %% 例。伤后至就诊时间 % 7 4 天。桡骨颈骨折倾斜角 （桡骨头关节面与骨干轴线的夹角） .* 7 -(8者 5 例， 7 4(8者 . 例， 7 6(8者 . 例。经过 - 个月 7 ’ 年随 访， 骨折均达到骨性愈合， 肘关节功能正常， 均无感染及神经 损伤。 治疗方法 患者取仰卧位， 患侧上肢外展， 肘关节伸直， 前臂旋后。臂丛神经阻滞麻醉， 消毒辅巾， 无菌操作。在电视 于桡骨头外侧经皮将 % 枚直径为 ,:: 的克氏 9 线机透视下， 针垂直刺达两骨折端间， 根据骨折移位倾斜角度， 刺入骨折块 下缘， 针尖达远折端的骨折面， 并作为支点， 将克氏针缓缓向 上抬起至桡骨头关节面变平。同时根据桡骨头侧方移位情 况， 术者一手拇指按压住桡骨头， 余四指环持肘关节内侧采取 推挤手法， 纠正侧方移位。复位后屈肘 6(8位， 取 % 枚直径为 沿桡骨纵轴方向贯穿肱 % $ *:: 的克氏针经尺骨鹰嘴外侧缘， 桡关节， 达桡骨颈骨折面下 .;:， 针尾折弯留于皮外， 无菌纱 布敷盖， 石膏后托外固定。根据 9 线片所示骨折愈合情况， 一 般术后 , 周拔除内固定克氏针， 进行 ’ 7 . 周去除石膏外固定， 功能锻炼。 讨 论 儿童桡骨颈骨折是临床较为常见的一种骨折， 常伴有不同程度的倾斜移位呈 “歪戴帽” 状。采用手法整复， 一般较为稳定， 但骨折倾斜较大时远骨折端压缩较重， 且有碎 骨片时常不十分稳定。我们采用经皮撬拨纠正倾斜移位， 再 利用撬拔的杠杆作用， 使两骨折面间隙加大， 配合推挤手法使 侧方移位复位， 疗效满意。 （,((,<(-<%- 收稿 ,((,<(5<(6 修回）
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远期效果， 尿白蛋白排泄率 （!"#） 水平升高是! 型糖尿病进展 成终末阶段肾病的高危险性的标志， 选择 !"# 降低作为治疗 对肾脏保护作用的效应指标或治疗目标时临床意义较大， 以 有效率作为效应指标时则无实际意义。 组别
两种降压药疗效的评分结果 评分