摘要：临床试验是评价干预措施疗效和安全性的金标准,但存在花费大、耗时长等限制。现实世界数据可为比较性研究提供强大的数据基础,但研究质量参差不齐。本文介绍了仿真目标试验,其利用现实世界数据,按照临床试验的设计,事先定义暴露和结局、设立纳入排除标准、确定时间零点、估计样本量和制定统计分析计划等,以期提高观察性研究的证据等级,并初步讨论仿真目标试验的证据等级评价标准,通过案例解读仿真目标试验。

摘要：中美韩健康与营养调查数据库均是针对本国国民健康与营养监测而形成的数据库,近年已成为数据挖掘的重要公共资源。本文对比分析了中美韩3个国家健康与营养调查数据库的建设现状、历史追溯、抽样方法和调查内容,其主要区别在于研究设计的类型不同,我国采用的是队列研究,而美国和韩国均为系列横断面调查。随后对基于数据库发表文献的数量和研究热点进行可视化分析,发现美国的发文量上升趋势更为突出,且3个数据库的研究热点与健康、营养调查主题一致。最后对数据库建设和应用情况进行了讨论,并提出建议,期望为研究者开展相关研究提供路径,更好地促进科学证据产出。

摘要：目的:分析针对2×2析因设计的临床试验不同研究目标及其样本量的估计方法。方法:析因设计的临床试验可以设定5种研究目标,分析了针对各研究目标的样本量估计方法。选择一项2×2析因设计的临床试验实例,利用其假设、参数设定和数据结果,报告针对不同研究目标的样本量估计方法和估算结果。结果:临床试验析因设计针对不同的研究目标和分析策略(析因分析法、多臂分析法、Bonferroni校正法、三步分析法、Hochberg法、Hommel法),选择样本量估计方法。实例应用分析结果说明,如果在析因设计中仅以主效应推断为研究目标估计的样本量,不适用于其他研究目标,需要采用相适应的样本量估计方法,否则会存在把握度不足的问题。结论:对于析因设计,应结合研究目标选择适合的样本量估计方法。

摘要：统计图形历史悠久,是呈现医学研究设计、结果、结论的重要方式。纵观近年来中英文学术期刊中的统计图形可知,当前医学研究人员对统计图形的科学性和规范性的把握尚有不足。本文以NEJM、Lancet、JAMA、The BMJ四大权威医学期刊中统计图形的要求为切入点,总结出统计图形的技术要求、设计要点以及常见统计图形的实用条件、注意事项,以供医学研究者参考。

摘要：非随机对照研究中未测量混杂因素的控制极具挑战。阴性对照理论基于“阴性对照的检测结果必须阴性”的思想,在进行人群研究时,额外设置合适的阴性对照,将关联特异度的思想融入人群研究中进行未测量混杂因素的识别和控制。本文从统计学角度解析阴性对照理论控制未测量混杂因素的基本原理,详细介绍基于阴性对照理论的系列衍生方法:死亡率标准化校正法、校正P值法、广义双重差分模型以及双向阴性对照法,并结合代表性案例对其合理应用进行述评。阴性对照是识别、校正和控制未测量混杂因素的重要统计设计思想,是基于现实世界数据开展实效比较研究的重要方法。

摘要：目的零事件率是当抽样事件数为零时二项率的一种特殊情形,对其区间估计缺乏深入研究。方法利用二项分布和贝塔分布的关系,使用SAS 9.8设计三层嵌套9.4亿个参数空间点的计算密集型模拟实验,从区间精度、准确度和基于精确法的相对误差三个方面比较了三种频率方法和两种贝叶斯方法区间估计的统计性能,并通过医学实例说明其应用。结果首次报告了在保证覆盖率满足名义水平的条件下,精确法优于Wilson近似法的临界样本量。在平衡估计精度(区间宽度)和估计准确度(覆盖率)的思想指导下,通过大规模统计模拟和实例分析,推荐使用精确法进行零事件率的区间估计。结论随着医学技术的进步,零事件率越来越多地出现在医学研究中,在对这一特殊率进行统计推断时,推荐使用精确法。

摘要：药物的命运和临床试验的设计与实施紧密联系。在K药的研发过程中,不乏创新且意义重大的试验设计与分析策略。纵观K药研发之路,相对于其他疾病的药物临床试验,肿瘤临床试验面临诸多新的挑战。本研究梳理了当前肿瘤临床试验面临的8大挑战,并对现代统计学的应对策略进行了总结,针对具有突出贡献的创新性设计和统计学方法进行了述评。尽管现代统计学的应对策略不断推陈出新、蓬勃发展,但必须清楚认识坚持临床试验的三大原则,保持临床试验完整性,及开展高质量的临床试验的重要意义。

摘要：统计图形作为医学研究结果可视化的重要方法,可清晰地展示研究结果和重点。然而,如何设计一幅好的统计图形,目前国内外尚无权威且统一的原则,且对于统计图形设计原则缺乏认识,可能会掩盖成果亮点甚至曲解研究结果。鉴于此,本文结合实例,阐述统计图形的构成要素和设计原则,供国内医学研究者参考。

摘要：目的探讨贝叶斯方法和Simon二阶段方法应用于篮子试验设计的优劣及实例分析判断试验疗效。方法模拟研究针对二分类结局变量,考虑不同试验层数、期中分析纳入人数等参数设置,比较两种方法的篮子试验设计在检验效能、控制I错误率及样本量的区别,并通过实例来介绍其应用。结果模拟试验结果表明,除异质性较高的2种情景外,贝叶斯方法的篮子试验设计效能均高于应用Simon二阶段方法,且对假阳性率控制更为严格,代价便是无效篮子增多时检验效能降低。贝叶斯方法的篮子试验的样本量总体较少,尤其在试验层数较多和同质情况下。结论贝叶斯方法的篮子试验更加灵活,可借用层间信息,相比Simon二阶段方法,更严格地控制整体一类错误率,且在试验层数和期中分析次数多时更节省平均总样本量。

摘要：协变量是指受试者在接受不同干预措施前,研究者预计的、会对主要变量分析产生重要影响的因素,是临床试验设计和分析时必须考虑的问题之一。在临床试验设计时,应尽可能充分考虑对协变量的控制,可采用随机分组、分层随机化、限定协变量取值的方法使其在组间达到均衡可比。在分析时,可根据主要结果变量和协变量的类型,选择协方差分析、分层分析、线性或广义线性模型等方法进行校正。本研究介绍在确证性临床试验中,如何在设计方案和统计分析计划中事先明确协变量,预先规定主要统计模型来控制协变量。