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临床试验专用术语实用小词典
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药物临床试验登记与信息公示平台使用说明V1.0版
2.2.3 如何阅读查询结果 查询结果列表的页面展示
3
查询结果列表和二级查询功能
图 5 查询结果列表页面的搜索框
图 6 二级查询功能即在前次查询词下方增加高级查询所有字段的展示 在查询结果列表页面的最上方（图 5）中，可看到用户输入的查询词。单击“二级查询”，
可在前次查询词下方增加高级查询所有字段的展示（图 6），此时，如上所述，可通过“高 级查询功能”增加查询词，进一步精确前次查询结果，缩小前次查询结果范围。例如，前次 查询词为“糖尿病”，单击“二级查询”，“药物类型”选择“化学药物”进行二级查询，查询结 果为平台公示的治疗糖尿病的化学药物临床试验列表。 查询结果排序方式
2.2.2 高级查询 高级查询是指通过定义两个或更多平台给定的查询字段以明确查询内容，使查询结果
更符合用户想要得到的结果。在初级查询框内点击“高级查询”将进入“高级查询页面”（图 4）。用户可在“高级查询页面”进行“高级查询”，另外，对查询结果进行“二级查询”的功能 也是通过高级查询功能实现的。图 4 中点击“查询帮助”时，同样进入帮助和链接模块中并 定位于“如何查询药物临床试验”该问题及其解释。
在高级查询页面，预设了“登记号”、“适应症”、“试验方案编号”、“药物名称”、“药物 类型”、“申办者”、“登记号”、“伦理委员会”、“主要研究者”、“临床参加机构”、“试验状态”11 个查询字段，用户可在相应字段后的文本框内输入或选择查询条件，从而缩小查询结果范 围，提高查询结果的精确性。在上述查询字段的选项中，“药物类型”和“试验状态”以下拉 列表形式展现，用户只需选择其中某项即可，不需手动填写。用户定义一个或多个查询字 段和内容后（不需要每次都全部填写所有查询字段），点击"查询"进行高级查询操作。
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Clinicaltrials临床试验高效进行的关键要素分析
Clinicaltrials临床试验高效进行的关键要素分析临床试验是评估新药或其他医疗治疗干预措施疗效和安全性的重要手段。
然而，临床试验的进行往往需要耗费大量的时间和金钱，并且存在一系列的困难和挑战。
因此，为了使临床试验能够更高效地进行，提高研究结果的准确性和可靠性，有必要分析临床试验高效进行的关键要素。
1. 合理的研究设计：临床试验的设计是决定研究成功的关键因素之一。
一个合理的研究设计能够提供足够的有效信息，并且能够避免可能的偏倚。
在设计研究时，需要明确的研究目的，并且选择适当的研究类型，例如随机对照试验、队列研究、横断面研究等。
此外，研究样本的规模也很重要，应该能够提供足够的统计功效，以获得可靠的结果。
2. 合适的研究人群：选择合适的研究人群对于临床试验的高效进行至关重要。
研究人群的选择应符合研究目的，并且能够代表目标人群的特征。
通过进行合适的筛选和随机化，可以减小潜在的干扰因素，提高结果的可信度。
此外，研究人群的参与度也是一个关键因素，需要保证足够数量的参与者，并且能够有效地执行研究方案。
3. 严谨的数据管理和统计分析：临床试验的数据管理和统计分析是确保结果准确性的关键环节。
良好的数据管理可以保证数据的质量和完整性，包括数据的收集、记录、存储和验证等。
同时，统计分析应该基于正确的方法和假设，并应该充分考虑研究的设计和样本规模等因素。
通过严格地进行数据管理和统计分析，可以减少误差的产生，提高结果的可靠性。
4. 有效的沟通和合作：临床试验的高效进行也需要有效的沟通和合作。
在研究团队内部，成员之间应该互相合作，有效地协调工作，确保研究进展顺利。
同时，与研究参与者的有效沟通也是必要的，包括告知研究目的、风险和利益等信息，并且及时回答研究参与者的问题和关切。
此外，与监管机构、资助方以及其他利益相关者的合作也是必需的，以确保研究能够顺利进行，并获得所需的支持。
综上所述，临床试验的高效进行是一个复杂的过程，需要考虑多个关键要素。
clinicaltrials检索策略
clinicaltrials检索策略
临床试验是一种评估新药物、治疗方法或医疗器械安全性和有效性的重要方法。
为了有效地利用临床试验资源，制定合适的检索策略是至关重要的。
我们需要明确研究的目的和研究对象。
例如，如果我们想了解某种疾病的新治疗方法，我们可以将疾病名称作为关键词，结合其他关键词，如“治疗”、“临床试验”、“疗效评价”等进行检索。
我们可以利用一些常用的检索工具，如PubMed、Embase等，在关键词的基础上进行进一步的筛选。
例如，我们可以将“疾病名称”和“治疗”作为关键词，同时设置筛选条件，如“临床试验”、“人类研究”、“发表时间在过去5年内”等，以获取最新和相关的临床试验结果。
我们还可以根据研究的特点，选择合适的研究类型进行检索。
例如，如果我们想了解某种药物的副作用，可以将药物名称和“不良反应”、“安全性”等作为关键词，同时选择“观察研究”、“队列研究”等类型的临床试验进行检索。
在检索过程中，我们还需要注意一些细节。
首先，我们应该使用正确的关键词和术语，以避免漏掉相关的研究。
其次，我们应该根据研究的特点，选择合适的筛选条件，以提高检索结果的准确性和相关性。
我们还可以根据检索结果进行进一步的筛选和分析，以获取更具体
和详细的信息。
例如，我们可以根据研究的样本量、研究设计、研究结果等进行筛选，以选择最具有代表性和可靠性的研究。
制定合适的临床试验检索策略是进行临床研究的重要步骤之一。
通过合理选择关键词、设置筛选条件和分析结果，我们可以获取准确、相关且具有代表性的临床试验信息，为临床实践和决策提供有力的支持。
219405125_临床研究护士在研究者发起的临床试验中的角色和管理现状
临床研究护士在研究者发起的临床试验中的角色和管理现状李倩，陈育红，曹旭晨天津医科大学肿瘤医院，国家恶性肿瘤临床医学研究中心，天津市恶性肿瘤临床医学研究中心，乳腺癌防治教育部重点实验室，天津 300060Status quo on the role and management of clinical research nurses in investigator⁃initiated clinical trialsLI Qian, CHEN Yuhong, CAO XuchenTianjin Medical University Cancer Institute & Hospital,Tianjin State Key Laboratory of Cancer Prevention and Therapy, Tianjin Clinical Research Center for Cancer,Tianjin 300060 ChinaCorresponding Author LIQian,E⁃mail:****************Keywords clinical research nurse，CRN； investigator； clinical trials； management； review； nursing摘要阐述临床研究护士在研究者发起的临床试验中发挥的角色作用，包括可行性评估、伦理监督、质量控制、受试者依从性管理和其他方面管理作用；分析临床研究护士在研究者发起的临床试验中的管理现状，在管理胜任力、管理内容和对临床研究护士工作的监管评价等方面查找不足，提出改进策略，以期规范临床研究护士对研究者发起的临床试验的管理。
通过加强对临床研究护士的培训和监管，保证研究者发起的临床试验的质量；通过构建专业化临床研究护士团队，丰富护理人才队伍建设，让临床研究护士拥有更好的职业发展前景，为循证医学和临床研究提供可靠的质量保证。
clinicaltrial 介绍
clinicaltrial 介绍
临床试验是一种科学研究，旨在评估新药物、治疗方法或医疗器械对人类健康的影响。
临床试验通常分为四个阶段，即临床前研究（包括实验室研究和动物研究）、临床试验阶段Ⅰ、临床试验阶段Ⅱ和临床试验阶段Ⅲ。
在临床试验的每个阶段，研究人员都会收集数据，评估治疗方法的安全性和有效性，并与现有的标准治疗进行比较。
临床试验通常由医学研究人员或医药公司进行，他们需要遵循严格的伦理规范和法律法规。
参与临床试验的患者通常需要签署知情同意书，并可以在试验过程中获得免费的医疗治疗或者补偿。
临床试验的目的是为了验证新的治疗方法的安全性和有效性，以便为患者提供更好的治疗选择。
通过临床试验，研究人员可以获取关于新药物或治疗方法的关键信息，从而为医学进步做出贡献。
在临床试验进行的过程中，研究人员会定期向监管机构提交数据和报告，以确保试验的进行符合规定，并保证患者的权益得到保护。
最终，如果新的治疗方法被证明是安全有效的，它们将被批准用于临床实践，从而造福更多的患者。
总之，临床试验是一种重要的科学研究方法，它为医学进步和患者的治疗提供了重要的信息和选择。
通过临床试验，我们可以不断改进和发展新的治疗方法，为人类健康做出更大的贡献。
人工智能辅助的药物研发和临床试验研究
人工智能辅助的药物研发和临床试验研究人工智能（AI）在医疗领域的应用越来越广泛，其中一个方向是药物研发和临床试验研究。
本文将从药物研发和临床试验两个方面探讨人工智能辅助的应用。
一、药物研发药物研发是一个周期长、费用高、风险大的过程。
人工智能技术在药物研发中的应用可以帮助加快研发过程、降低成本和风险。
下面将从分子设计、药物筛选和临床前实验三个方面阐述。
1. 分子设计分子设计是药物研发的第一步。
传统的分子设计方法受限于人工智能技术，需要大量时间和人力进行计算和实验。
而人工智能技术可以模拟分子结构，通过分析数据、挖掘关联和模式识别等方式，预测分子属性和生物活性，为下一步的药物设计提供有力支持。
2. 药物筛选药物筛选是药物研发的关键步骤之一。
传统的药物筛选方法需要进行大量的实验，费时费力。
而人工智能技术可以通过深度学习、机器学习等方式，对大量的数据进行分析和挖掘，快速发现具有生物活性的化合物，以便进行更精细的筛选。
3. 临床前实验临床前实验是药物研发的重要环节。
传统的临床前实验需要进行大量的动物实验和体外实验，费用高，时间长，且具有一定的人为干扰因素。
而人工智能技术可以通过模拟动物实验和体外实验，预测药物的毒性、代谢动力学和药效学，减少实验次数和成本，提高研发效率。
二、临床试验研究临床试验是新药上市前必须经过的环节，也是药物研发中最重要的环节之一。
人工智能技术在临床试验中的应用可以帮助加强试验管理、提高试验效率和降低试验成本。
下面将从试验设计、患者招募和试验数据分析三个方面阐述。
1. 试验设计试验设计是临床试验的核心环节之一。
人工智能技术可以通过挖掘大量的临床试验数据，分析各个因素对试验结果的影响，提供更精准的试验设计方案。
此外，人工智能技术还可以辅助制定试验方案中的控制组和实验组，减少偏见因素对试验结果的干扰。
2. 患者招募患者招募是临床试验中的另一重要环节。
传统的患者招募方法主要靠病人主动参与或由医生推荐，效率低下。
cs和ncs临床试验判定标准
cs和ncs临床试验判定标准摘要：1.CS 和NCS 临床试验的定义和重要性2.CS 和NCS 临床试验的判定标准3.CS 和NCS 临床试验的判定标准的影响因素4.CS 和NCS 临床试验的判定标准的未来发展正文：CS 和NCS 临床试验的定义和重要性：CS（Conditional Survival）和NCS（Non-Conditional Survival）是两种衡量药物疗效的指标，常用于临床试验中。
CS 是指在接受治疗后，患者的生存时间与未接受治疗的患者相比的生存时间差异。
NCS 则是指在接受治疗后，患者的生存时间与未接受治疗的患者相比的生存时间的绝对值。
这两种指标在临床试验中起着重要的作用，可以帮助医生和研究者评估药物的疗效，从而决定药物是否可以上市。
CS 和NCS 临床试验的判定标准：CS 和NCS 临床试验的判定标准主要是通过比较接受药物治疗的患者和未接受药物治疗的患者的生存率来判断药物的疗效。
一般来说，如果接受药物治疗的患者的生存率比未接受药物治疗的患者的生存率高，那么就可以认为这种药物是有效的。
CS 和NCS 临床试验的判定标准的影响因素：判定标准的确定受到许多因素的影响，包括患者的基本健康状况、疾病的严重程度、治疗的及时性、药物的疗效和副作用等。
因此，在判定药物的疗效时，需要综合考虑这些因素，以确保判定的准确性。
CS 和NCS 临床试验的判定标准的未来发展：随着医疗技术的发展和对药物疗效的深入研究，CS 和NCS 临床试验的判定标准也将不断完善和发展。
未来的判定标准可能会更加精细和准确，以更好地评估药物的疗效。
同时，随着人工智能技术的发展，可能会出现新的判定方法和技术，以提高判定的效率和准确性。
总的来说，CS 和NCS 临床试验是评估药物疗效的重要手段，其判定标准的确定和应用对于药物的上市和临床应用具有重要的影响。
临床试验医学编码版本
临床试验医学编码版本目前，临床试验医学编码有多个版本，常见的包括以下几种：1. MedDRA（医药词典与临床试验术语），MedDRA是一个用于报告和分析药物不良事件（ADR）和临床试验数据的国际标准编码系统。
它由国际药物安全监测协会（International Council for Harmonisation of Technical Requirements for Pharmaceuticals for Human Use，简称ICH）开发和维护。
2. CTCAE（临床试验通用术语标准），CTCAE是由美国国家癌症研究所（National Cancer Institute，简称NCI）开发的一套用于评估和报告临床试验中的不良事件的标准编码系统。
它主要用于癌症临床试验，包括对药物、放疗和手术等治疗方式的不良事件进行分类和编码。
3. SNOMED CT（临床术语编码系统），SNOMED CT是一个综合性的临床术语编码系统，用于描述和记录医学概念、临床情况和过程等。
它由国际卫生信息科学联合会（International Health Terminology Standards Development Organisation，简称IHTSDO）开发和维护，被广泛应用于临床实践、电子病历和医学研究等领域。
除了以上几种常见的临床试验医学编码版本，还有一些其他的编码系统，如ICD（国际疾病分类）、CPT（当前操作术语）、LOINC（逻辑观测标识名称与代码）、UMLS（统一医学语言系统）等，它们在不同的医学领域和应用场景中发挥着重要作用。
总之，临床试验医学编码版本的选择取决于具体的临床试验需求和应用场景。
不同的编码版本在数据的描述和分类上可能有差异，因此在使用时需要根据实际情况进行选择和应用。
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例如，针对埃罗替尼非小细胞肺癌的一个临床试验，查看到其研究中心为XX 医院，以及其主要负责人和其联
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