临床随机对照试验的统计分析

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临床试验相关统计分析

临床试验相关统计分析
生存资料的分析方法
描述 -生存时间 生存率 风险率 • 非参数法 -KM法 、寿命表 (LIFETEST) • 参数法- 指数模型、Weibull模型、Gompertz模型 ( LIFEREG) • 半参数法- COX回归 (PHREG)
03
数据分析
数据分析
推断性描述:1. t 检验
1.1 单样本t检验(The One-Sample t-Test):临床试验中应用最广泛的是在配对数据, 包括开放性试验前后比较和随机对照试验中组内比较
回归系数b
优势比OR
RR
至少变量数的10倍
至少变量数的20倍
非截尾例数至少变量数的10倍
应用
因素分析 预测预报 Y
因素分析 预测、判别P(Y=1)
因素分析 生存预测 S(t)
04
结果解读
结果解读
P值与置信区间
e.g.: 一项样本量为804的对照试验,Enalapril组和hydralazine 联合nitrates组 的死亡率分别为33%和38%,两组死亡率差异为5%, p=0.11(95%可信区间: -1.2%~ 12%)
1. 不能排除疗效差异有临床意义 2. 区间范围大根源:样本量较少,阴性结果可能是样本量较少造成
结论:可能样本量不足,无法检验出两组差异
结果解读
:P >0.05
上限小于临床最小有意义值, 试验结论阴性
上限大于临床最小有意义值, 试验结论不确定
阳性结果:P <0.05
连续型:是指X可以取某一区间的所有值。比如,我们定义X为收缩压血压值,理论 上来说X可以取任意非负值
数据分类
参数估计与非参数估计
参数检验parameter test,对参数平均值、方差进行的统计检验

临床随机对照试验的统计分析报告(教学PPT)

临床随机对照试验的统计分析报告(教学PPT)
定性资料: 各分类频数(阴性数、阳性数)、构成比
等级资料: 各等级频数、构成比
2
1
17
入组病例人口学特征
性别
年龄
肿瘤 分化 程度
男n(%) 女n(%) 合计
N(Missing) mean(SD) median Min,Max
低分化n(%) 中分化n(%) 高分化n(%) 合计
FAS
对照组
试验组
全分析集(Full Analysis Set,FAS):指尽可能 接近符合意向性治疗原则的受试者集
符合方案集(Per Protocol Set,PPS):充分依从 于试验方案的受试者集,全分析集的子集
安全性数据集(Safety Set,SS):包括所有随机 化后至少接受一次治疗的受试者集

2
1
10
3.盲态审核后,锁定数据、揭盲
二次揭盲
数据锁定时 分析结束时
组别(A/B组) 组别( 试验/对照)
2
1
8
三、统计分析集
统计分析集确定原则: ITT(Intent to Treatment):意向性治疗原则 PP(Per-Protocol):符合方案原则
*数据集定义在揭盲前
2
1
9
FAS/ PPS /SS
20020802
其它
2
112
B组
20020522
20020607
失访
3
048
B组
20020517
20020518
不良事件
5
235
B组
20020507
20020521
失访
2
1
14
未进入FAS、PPS人群者清单

临床试验统计分析报告

临床试验统计分析报告

临床试验统计分析报告1. 引言临床试验是评估医疗干预措施安全性和有效性的重要手段。

统计分析是临床试验结果的关键步骤,通过对试验数据进行合理的统计处理和分析,可以得出对干预措施的客观评价和科学结论。

本报告旨在对某项临床试验的统计分析结果进行详细描述和解读。

2. 背景临床试验是一种为了评估医疗干预措施在人体中的效果而进行的研究。

本次试验旨在评估一种新型药物在治疗特定疾病上的疗效和安全性。

研究对象为符合特定入选标准的患者群体,按照随机分组的原则,将其分为实验组和对照组,分别接受不同的干预措施。

3. 方法3.1 研究设计本次临床试验采用随机对照实验设计,将符合入选标准的患者随机分配到实验组和对照组。

实验组接受新药物治疗,对照组接受常规治疗。

通过观察两组患者在一定时间内的疗效和安全性指标,进行比较分析。

3.2 数据收集研究人员在试验期间对参与者的相关信息进行了详细记录,包括基本信息、病史、实验组和对照组的治疗方案、药物剂量、并发症等。

所有数据均通过电子数据采集系统进行收集和管理。

3.3 统计方法本次试验的主要统计方法包括描述性统计、假设检验、生存分析等。

•描述性统计:对试验参与者的基本情况进行描述和总结,包括人数、年龄、性别、疾病类型等。

•假设检验:采用合适的假设检验方法对实验组和对照组的治疗效果进行比较,常用的方法包括t检验、卡方检验等。

•生存分析:对试验期间发生的不良事件、复发、死亡等进行生存分析,以评估干预措施的安全性和有效性。

4. 结果4.1 受试者基本情况本次试验共纳入100名患者,其中实验组50人,对照组50人。

两组患者的性别分布基本一致,实验组35人为男性,15人为女性;对照组40人为男性,10人为女性。

患者的年龄范围在40-70岁之间。

4.2 疗效分析实验组和对照组在治疗后的疗效指标上进行了比较。

统计结果显示,实验组的总有效率为70%,对照组为50%。

采用卡方检验进行统计学分析,得出实验组的疗效明显优于对照组(p<0.05)。

临床随机对照试验的统计分析

临床随机对照试验的统计分析

01
皮尔逊相关系数是一种衡量两个变量之间线性相关程
度的统计量。
02
在临床随机对照试验中,可以通过计算皮尔逊相关系
数来探索自变量和因变量之间的相关性。
03
皮尔逊相关系数的取值范围为-1到1,正值表示正相关,
负值表示负相关,绝对值越大表示相关性越强。
实例演示:如何运用回归模型进行预测
选择一个已经拟合好的线性回归模型。
数据管理
数据管理是指对收集到的数据进行整理、归纳、分析和保存的过程。数据管理应建立严格的数据质量控制体系, 确保数据的真实性、准确性和完整性。同时,还应采取适当的数据安全措施,防止数据被非法获取或篡改。
02 随机化方法与实施过程
简单随机化方法介绍
简单随机抽样的基本思想
从总体中随机抽取一定数量的样本, 每个样本被抽中的概率相等。
通过偏度和峰度等指标,了解数据分布的形 状。
图表展示技巧提高可读性
选择合适图表类型
根据数据类型和分析目的选择合适的图表类 型,如柱状图、折线图和散点图等。
添加图表标题和标签
为图表添加清晰的标题、坐标轴标签和图例, 提高图表可读性。
调整图表颜色和字体
使用对比明显的颜色和合适的字体大小,使 图表更加美观易读。
ABCD
随机化过程的控制
应确保随机化过程的公正性、客观性和可重复性,避免 出现偏差和错误。
统计分析方法的选择
应根据试验设计和数据类型选择合适的统计分析方法, 确保分析结果的准确性和可靠性。
03 对照组选择与干预措施设 置
对照组类型及其特点比较
安慰剂对照
给予对照组无效或极低 效果的药物,以排除心 理作用对结果的干扰。
测量偏倚控制
失访偏倚控制

临床科研设计——随机对照试验

临床科研设计——随机对照试验

• 7.相互对照 • 是一种不另设对照,而是将几种处理因素互 为对照或几个试验组相互比较的方法。例如 ,中药组、西药组、中西医结合组治疗某病 的对照。这种对照只能在已知几种治疗方案 均有效、需要比较哪种更好时应用。 • 8.复合处理对照 • 是在对试验组与对照组均给予一种基础处 理因素之外,试验组再加上新处理因素, 以观察新处理因素的效应,属于实验对照 的范围。
先分型后分组
• 其实质是同时开展了K个随机对照试验,需要的样 本量相对较大。这种方法的主要适用条件是:① 各分型的分布大致均衡,每一分型都能观察到足 够多的病例。②各分型的处理因素(治疗措施) 差别较大,一般不能用一套统一的诊疗方案加以 概括。
先分组后分型
• 其实质是仅仅进行了1个随机对照试验,分型的处 理只是叠加了一个证型分布调查。这种方法的主 要适用条件是:①各分型的分布不均衡,有些证 型不能观察到足够多的病例。②各型的处理因素 (治疗措施)差别不大,一般能用一套统一的诊 疗方案加以概括。
对照4
对照5
处理因素
研究对象 ? =
效应指标
研究原则
随机原则
•是指采用随机的方式,使每个受试对象 均有同等的机会被抽取或分配到实验组和 对照组。
• 随机抽样 • 随机分组 • 实验顺序随机
随机分组的作用
1、避免主观因素的参与 2、控制系统的误差 3、对于实验中意想不到的因素起平衡作用 4、随机化是统计推断的基础
29
分层随机法
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。

临床研究中的随机对照试验设计与实施

临床研究中的随机对照试验设计与实施

临床研究中的随机对照试验设计与实施随机对照试验是临床研究中最常用的方法之一,它可以有效地评估新药物、治疗方法或干预措施的疗效和安全性。

本文将围绕随机对照试验的设计与实施展开讨论,并探讨一些常见的难点和注意事项。

一、随机对照试验的基本原理随机对照试验是一种将研究对象随机分配到实验组和对照组的方法,以比较两组之间的差异来评价干预措施的效果。

其基本原理是通过随机分组能够消除潜在的干扰因素,从而有效降低内部偏倚。

随机分配可以避免选择性偏倚,从而使得实验组和对照组之间的差异只能归因于干预措施的效果。

同时,试验组和对照组在分配时应具有相似的特征,比如年龄、性别、基线疾病状态等,这有助于确保两组之间的可比性。

二、随机对照试验的设计步骤1. 研究目标和研究问题的明确。

在设计随机对照试验之前,需要明确研究目标和所要解决的研究问题,以便确定试验的主要指标和次要指标。

2. 受试者的选择和入选标准的确定。

根据研究问题的要求,制定明确的入选标准,确保符合条件的受试者能够进入试验。

3. 实验组和对照组的划分。

根据随机分组原则,使用随机数表或随机数字生成软件对受试者进行随机划分,确保实验组和对照组之间的可比性。

4. 干预措施的介入和实施。

根据研究的需要,对实验组和对照组进行干预措施的介入,比如药物的给予、手术的实施等。

同时,需要确保干预措施的执行符合标准化要求。

5. 数据的收集与分析。

在试验过程中,要对受试者的基线特征、干预效果等数据进行收集和记录。

待试验结束后,进行数据的统计学分析,比较两组之间的差异。

三、随机对照试验的常见难点1. 样本大小计算。

样本大小的确定是一个重要的步骤,需要进行统计学分析和预先研究确定。

样本大小的不合理会导致试验结果无效或受干扰。

2. 遗漏数据的处理。

在实际的研究过程中,可能会存在受试者的资料不完整或遗漏的情况。

处理遗漏数据需要谨慎,可以使用合适的统计方法进行处理。

3. 对照组的选择。

对照组的选择需要仔细考虑,应尽可能与实验组具有相似性,并具有相同的治疗机会。

随机对照试验的概念

随机对照试验的概念

随机对照试验是一种被广泛应用于医学、心理学、社会科学等领域的研究设计方法。

它通过将参与者随机分配到实验组和对照组来评估某种干预措施或治疗的效果。

本文将详细介绍随机对照试验的概念、原理、设计步骤以及其优缺点。

一、概念随机对照试验是一种实验研究设计,旨在评估某种干预措施的效果。

该方法通过将参与者随机分配到实验组和对照组,使两组之间在除了干预措施外的其他因素上基本保持一致,以便比较干预措施对研究结果的影响。

二、原理1. 随机分配:参与者在进入试验前,通过随机的方式被分配到实验组和对照组,以消除选择偏倚和分组偏差。

2. 对照组设计:对照组是与实验组相对应的一个参照组,不接受干预措施,用于比较两组在结果上的差异。

3. 干预措施:实验组接受某种干预措施,例如新药、新疗法或其他干预手段,而对照组接受安慰剂、传统治疗或无干预。

4. 随机性:通过随机分配参与者到实验组和对照组,可以使两组之间在除了干预措施外的其他因素上基本保持一致,降低内外部因素对结果的影响。

三、设计步骤1. 研究目标和问题:明确研究目标和需要回答的科学问题,确定干预措施和研究指标。

2. 参与者选择:从目标人群中招募参与者,并对其进行初步筛选和排除不符合条件的人员。

3. 随机分组:使用随机方法将参与者随机分配到实验组和对照组,确保两组之间的比较具有可比性。

4. 干预措施实施:实施干预措施,并记录每个参与者接受的具体干预方式和剂量。

5. 数据收集和监测:收集参与者的相关数据和指标,并在干预后进行定期监测和评估。

6. 数据分析和结果解读:使用统计学方法对收集到的数据进行分析,比较实验组和对照组之间的差异,并解读结果。

7. 结论和推断:根据分析结果,得出对干预措施效果的结论,并进行推断和泛化。

四、优缺点1. 优点:- 科学性高:随机分组可以降低选择偏倚和分组偏差,增强研究结果的可靠性和科学性。

- 可比性强:通过对照组的设计,可以更准确地评估干预措施的效果,排除其他因素的干扰。

临床研究中的随机化与对照设计原则

临床研究中的随机化与对照设计原则
随机化意义
随机化是临床研究的基本原则之一,它可以平衡已知和未知的混杂因素,使得处理组和对照组 在基线特征上具有可比性,从而提高研究结果的内部有效性和外部推广性。
随机化方法分类
简单随机化
通过随机数字表、抛硬币、抽签等方法将研究对象随机分配到不同的处理组。这种方法简 单易行,但可能受到样本量大小、分组比例等因素的影响。
根据以往类似研究的经验或历史数据,结合研究 目的和实际情况,进行样本量估算。
影响样本量因素分析
效应大小
效应大小反映了研究因素 与结局指标之间的关联程 度,效应越大,所需样本 量越小。
显著性水平
显著性水平反映了假设检 验中犯第一类错误的概率 ,显著性水平越低,所需 样本量越大。
把握度
把握度反映了假设检验中 正确拒绝原假设的概率, 把握度越高,所需样本量 越大。
临床研究中的随机化 与对照设计原则
汇报人:某某
2023-12-26
目录
• 随机化原则 • 对照设计原则 • 盲法原则 • 样本量估算与分配原则 • 数据收集、整理和分析原则 • 质量控制与伦理考虑
01
随机化原则
随机化定义及意义
随机化定义
随机化是指在临床研究中,通过特定的方法使研究对象有均等的机会被分配到不同的处理组, 以消除选择偏倚和非随机误差,保证研究结果的客观性和可靠性。
审核研究方案
对研究方案进行全面审核,评估其科学性、合理性和 可行性。
监督研究过程
对研究过程进行监督,确保研究按照方案进行,及时 处理可能出现的问题。
保障受试者权益措施探讨
知情同意
确保受试者在参与研究前充分了解研究目的、方法、风险和受益, 并自愿签署知情同意书。
隐私保护
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/双侧) 统计分析方法 参数估计、置信区间、P值
2020/12/2
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21
假设检验类型
优效(Superiority): “试验组(E)优于对照组(C )”
等效(Equivalence): “试验组(E)与对照组(C )相当”
非劣效(Non-inferiority ):
“试验组(E) 比对照组(C ) 差但不多”
不良事件 不良事件
5
156
A组
20020423
20020618
失访
5
160
A组
20020514
20020802
其它
2
112
B组
20020522
20020607
失访
3
048
B组
20020517
20020518
不良事件
5
235
B组
20020507
20020521
失访
2020/12/2
.
14
未进入FAS、PPS人群者清单
以16周测定的HbA1c 相对基线(0周)变化值作为主要疗效指
标。 根据临床经验规定,如果试验组HbA1c不比阳性对照药差 0.3,即可判定试验药有效
2020/12/2
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32
1)主要疗效指标治疗前后变化
2020/12/2
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33
2)各中心主要疗效指标治疗前后变化
各试验中心主要疗效指标的基线和差值
HbAlc(%)
中心号 1 1 2 2 2 3 5 2 2 5 5
药物号 9 96 18
101 183 114 76 19 112 70 225
治疗分组 A组 A组 A组 A组 A组 A组 A组 B组 B组 B组 B组
未入PPS人群原因 基线主要疗效指标缺失
未完成试验 访视时间间隔过长
未完成试验 合并用药违背方案
未完成试验 Cr>133,符合排除标准
2020/12/2
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3
目录
一、概述 二、数据核查 三、统计分析集 四、病例入组与试验完成情况 五、基线特征描述 六、有效性评价 七、安全性评价 八、结论
2020/12/2
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4
一、概述
数据分析基于临床试验方案(注册)
要点: 试验完成情况总结 药物/器械试验结果的有效性、安全性评价
2020/12/2
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10
所有疗效指标分别用FAS和PPS分析
的结论为主
--------一般以FAS
安全性分析采用SS
2020/1心入组及完成试验的病例数 各数据集(FAS、PPS、SS)的构成描述 脱落、剔除病例清单 观测指标缺失清单
2020/12/2
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28
2)各指标疗前与疗后的比较
定量资料用配对 t 检验 定性资料用2 检验或确切概率 等级资料用符号秩和检验
2020/12/2
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29
3)各组各指标疗前与疗后差值的比较
定量资料用t检验 等级资料用Wilcoxon检验
2020/12/2
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30
有效性评价举例(定量指标)
基线和不同访视点及其变化进行统计描述,计算例数、均数 、 标准差、中位数、最小值、最大值
N(Missing) mean(SD) median Min,Max
低分化n(%) 中分化n(%) 高分化n(%) 合计
FAS
对照组
试验组
20(64.52) 11(35.48) 31
39(59.09) 27(40.91) 66
31(0) 51.63(12.63) 51.20 18.16,69.79
66(0) 51.59(11.32) 51.64 19.56,71.57
2020/12/2
.
5
统计分析报告的主要内容
试验目的 总体设计 评价指标及评价方法 统计分析方法 统计分析集 有效性评价 安全性评价 结论
2020/12/2
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6
报告撰写流程
2020/12/2
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7
二、数据核查
1. 核查内容:数据缺失、误填、数据逻辑矛盾等
2. SAS程序核查后,人工校对(主要指标)
66(0) 51.59(11.32) 51.64 19.56,71.57
8(26.67) 15(50.00) 7(23.33) 30
18(27.27) 30(45.45) 18(27.27) 66
2020/12/2
.
18
六、有效性分析
6.1 概述 6.2 有效性分析内容 6.3 中心效应 6.4 亚组分析
对照组(%) 120(100.0) 110(91.67) 10(8.33)
2(1.67) 7(5.83) 1(0.83) 118(98.33)
116(96.67) 107(89.17)
合计(%) 240(100.0) 224(93.33)
16(6.67)
5(2.08) 9(3.75) 2(0.83) 236(98.33)
2020/12/2
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19
6.1 概述
分别分析主要、次要疗效指标 分别对FAS数据集和PPS数据集作分析 包括统计描述和统计推断
2020/12/2
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20
6.2 有效性分析内容
统计描述:按组别、中心、时间点、前后差值等描述 统计推断:按组别、中心、时间点等比较
结果报告: 假设检验类型(等效/优效/非劣效,单侧
疗效的比较应该考虑协变量影响 (年龄,性别,病情,病程,中心效应…)
2020/12/2
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26
常用统计分析方法
2020/12/2
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27
平行对照资料分析思路
1)试验组与对照组疗前各指标的同质性比较
定量资料用 t 检验 定性资料用 2 检验, 或确切概率 等级资料用Wilcoxon检验
2020/12/2
协方差分析模型对评价指标变化进行组间比较,考虑基线、 分组、中心的作用,计算各组均数 、95% CI
各中心结果的一致性检验:模型中增加分组与中心交互项
对每组各指标治疗前后变化采用配对t检验比较
2020/12/2
.
31

评价某治疗糖尿病新药的有效性,采用随机、双盲双模
拟、非劣效、多中心临床研究 整个试验过程历时18周,其中药物治疗16周
2020/12/2
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23
等效性检验:
△ ★ A药等效于B药
- △ < 95%CI (A药疗效-B药疗效)< P1 < 0.025且P2 < 0.025 (单侧检验),
95%CI ( A药疗效-B药疗效) < -△或 95%CI (A药疗效-B药疗效)> △ P1 > 0.025或 P1 > 0.025 ★无法判断A药是否等效于B药
未完成试验 未完成试验 用药时间不足11周 访视时间间隔过长
未入FAS人群原因 基线主要疗效指标缺失
无用药记录及用药后评
2020/12/2
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15
五、基线特征描述
基线定义为随机入组时间 病例特征一般包括:人口学信息、饮食运动情况、疾病情
况等 分中心 /处理组别进行描述 基线描述分析采用FAS数据集
定量---协方差分析 定性---CMH检验 生存分析资料---Cox比例风险模型
2020/12/2
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38

2020/12/2
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39
有效率的评价
中心间有效率一致性--- Breslow-Day检验 DF=4, P=0.7037,各中心有效率差异无统计学意义。
校正中心效应---CMH检验 DF=1,P<0.001,扣除中心效应后,试验组和对照组的 有效率差异有统计学意义,试验组的有效率高于安慰 剂对照组。
2020/12/2
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24
优效性检验:
97.5%CI(试验药-阳性对照药) > △ P < 0.025(单侧检验), ★试验药优于阳性对照药
97.5%CI(试验药-阳性对照药) < △ P > 0.025,
★无法判断试验药是否优于阳性对照药
2020/12/2
.
25
注意
疗效的判断标准必须与试验方案一致
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12
例 入组病例及安全性、有效性分析集
随机入组 完成试验 试验期间脱落 脱落原因
不良事件 失访 其它 安全性分析集 有效性分析集 FAS PPS
试验组(%) 120(100.0) 114(95.00) 6(5.00)
3(2.50) 2(1.67) 1(0.83) 118(98.33)
117(97.50) 108(90.00)
2020/12/2
.
40
6.4 亚组分析
探索性:事先无计划 验证性:方案中预先计划 方可做为申报注册依据 常见亚组:病情轻重、疾病亚型等
注意事项:事先明确计划
保证检验功效
比较)
检验水准α适当调整(多次
2020/12/2
.
41
七、安全性分析
不良事件清单:与治疗关系,严重程度,时间,转归 等
.
9
FAS/ PPS /SS
全分析集(Full Analysis Set,FAS):指尽可能 接近符合意向性治疗原则的受试者集
符合方案集(Per Protocol Set,PPS):充分依从 于试验方案的受试者集,全分析集的子集
安全性数据集(Safety Set,SS):包括所有随机 化后至少接受一次治疗的受试者集
10
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0
-2
1
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