临床试验数据管理与统计分析讲解
临床试验数据统计分析概述
临床试验数据统计分析概述引言：临床试验是评估新药、新疗法和医疗器械是否安全有效的一种重要方法。
正是通过对试验数据的统计分析，我们才能得出科学客观的结论，为医学研究和临床实践提供指导。
本文将概述临床试验数据统计分析的一般流程和常用方法，以期帮助读者加深对该领域的理解。
一、数据的收集与整理：临床试验的第一步是收集和整理相关数据。
这些数据可能包括病人的基本信息、药物剂量和疗程、临床症状和体征等等。
数据的准确性和完整性对于后续的统计分析至关重要。
因此，在收集数据时应遵循严格的标准和规范，确保数据的质量。
二、描述性统计分析：描述性统计分析是对试验数据进行整体和个体特征的描述和总结。
常用的描述性统计指标包括平均值、中位数、标准差、百分位数等。
这些指标可以帮助研究人员了解数据的基本分布情况，并为后续的推论性统计分析提供基础。
三、推论性统计分析：推论性统计分析是通过对样本数据进行推断，对总体进行估计或者进行假设检验。
其中，总体一般指的是相同条件下所有可能的个体或事件。
常用的推论性统计方法包括参数估计和假设检验。
参数估计可以通过样本数据推断总体参数的值，如平均值、比例等。
而假设检验可以用来判断样本数据是否与某个假设相符，从而验证研究假设的有效性。
四、多变量分析：除了单变量分析外，临床试验数据还常常涉及多个变量之间的相互关系。
多变量分析旨在探究不同变量之间的相关性和独立性。
常用的多变量分析方法包括线性回归、逻辑回归、生存分析等。
这些方法可以帮助揭示试验数据中隐藏的规律和趋势，为研究人员提供更深入的信息。
五、统计软件的应用：现代临床试验数据分析往往依赖于统计软件的应用。
常用的统计软件包括SPSS、SAS、R等。
这些软件可以方便地进行数据处理和各种统计分析，大大提高了临床试验数据的分析效率和准确性。
结语：临床试验数据统计分析是评估新药、新疗法和医疗器械的重要环节，也是科学证据的基础。
合理的数据收集与整理、描述性统计分析、推论性统计分析、多变量分析以及统计软件的应用，都是保证数据分析质量和结果可靠性的关键。
【2019年整理】临床试验数据管理与统计分析--第四军医大学卫生统计学教研室_夏结来
编码(Coding)
为便于统计分析，将研究者填写的合并用 药和不良事件根据相应标准进行规范化处理的 过程。
•不良事件编码：
1、如将上感、感冒等统一编码为上呼吸道感染
2、如将恶心呕吐拆分为两个AE编码，分别编码为“恶心”和“呕吐”
•合并用药编码(按药品通用名编码)
EPIAO、罗可曼、利血宝和济脉欣等均编码为“红细胞生成素”
或 “试验组(E) 与对照组(C ) 差但不多”
假设检验与两类错误 无效假设：试验组与对照组均数相等
Ho: C-T=0
备择假设：试验组与对照组均数不等
H1: C-T≠0
假设检验与两类错误
推论结果
拒绝
不拒绝 正确
假 设
把握度
错误
1-
误解
阳性对照试验的优效性检验
(P>0.05) ?
非劣效/等效
数据核查计划
通用数据项核查条件统一描述
按病例报告表页码和各页数据项内容顺序撰写。
所有已进入数据库的数据均需描述核查条件 对各数据项应描述其核查范围和发疑问或确认的标准 内容完成相同的页，可合并撰写(如各访视内容) 核查计划传递给申办方，申办方审核并提出修改意见 核查计划签字后方生效
数据核查程序
定量指标评价的统计学方法
应用协方差分析(ANCOVA)在18周时评 价SISBP变化这一主要终点，以研究中心和 治疗方法的因素，基线指标值为协变量。计 算每个治疗组从基线变化的最小二乘均数和 95%CI。计算95%CI显示最小二乘均数的 差异。
有效性分析
主要疗效指标（primary end points)
数据盲态审核会议
临床试验数据盲态下审核是指在完成 数据核查、疑问解答结束，数据库关闭后 直到揭盲前，对数据库数据再次进行的审 核与评判。 参加数据审核会议人员，一般由主要 研究者、统计分析员、数据管理员、监查 员和申办者组成。
新药临床试验的数据管理和分析技术
新药临床试验的数据管理和分析技术随着新药研发的不断深入，药品临床试验成为了确保药物安全性和有效性的必须步骤。
临床试验的成功与否，除了药物本身的质量因素，还与数据管理和分析技术密切相关。
本文将简要介绍新药临床试验的数据管理和分析技术。
一、数据管理临床试验的数据管理是指对试验数据的收集、存储、处理、验证、维护和归档的管理系统。
其目的是确保临床试验的数据质量和可靠性，有效地支持药物质量和疗效的验证。
1. 数据收集数据收集是临床试验数据管理的开始。
为保证数据质量和完整性，收集的数据必须符合药品研发计划、研究方案和监督管理规定。
同时，数据收集必须确保数据是实时准确的，并采用一致的采集标准和方法。
2. 数据存储数据存储是对临床试验数据的物理存放。
存储时要根据研究方案确定的标准，制定相应的数据标号、存储方式和存档期限。
为了保证数据的安全性和可靠性，数据需按照一定的安全级别进行存储，并采取适当的备份和恢复措施。
3. 数据处理数据处理是数据管理中的核心环节，它主要包括数据的清洗、转换、验证、汇总和统计等环节。
数据处理采用专业的数据处理软件和算法，标准化的数据处理能够有效减少人类因素的误差，并且提升数据的质量。
4. 数据验证数据验证是临床试验数据管理中一个重要的环节，其目的是验证数据的完整性、正确性、一致性和可追溯性。
对于异常数据和错误数据，需要及时追踪和更正。
数据验证的准确性和完整性是保证新药质量和疗效的基础。
5. 数据维护数据维护是对数据进行更新、修订、修改和删除。
为了保证数据的完整性和可靠性，必须确立数据管理的规章制度和管理流程，制定严格的维护标准，以及建立数据审查和验证的程序。
6. 数据归档数据归档是指将所得数据按照格式和时间安排进行归档，以方便日后的提取和使用。
数据归档可采用实物归档、电子归档和图像归档等多种形式。
根据实际需要，对已经归档的数据进行定期审查和更新，是保证数据管理和试验结果可靠性的重要保证。
临床试验数据管理与统计分析讲解
临床试验数据管理与统计分析讲解临床试验是医学领域中评估新药物、治疗方案或医疗器械安全性和疗效的重要手段。
试验的数据管理与统计分析对于试验结果的准确性和可信度起着至关重要的作用。
本文将重点探讨临床试验数据管理的流程以及常用的统计分析方法。
一、临床试验数据管理1. 数据收集与录入在临床试验过程中，研究人员需要收集大量的数据，如患者基本信息、治疗方案、药物剂量、病情观察结果等。
数据收集可以通过纸质记录表或电子数据采集系统完成。
无论采用何种方式，数据录入的准确性是至关重要的，因为后续的数据分析结果将直接受到数据录入的影响。
2. 数据清理与校核完成数据录入后，需要对数据进行清理与校核。
清理数据包括删除异常值、修正录入错误和填充缺失值等。
校核数据的目的是验证数据的准确性和一致性，以确保数据可用于后续的统计分析。
3. 数据存储与保管为了保证试验数据的安全性和完整性，数据应当进行合理的存储和保管。
电子数据应备份至可靠的服务器，并进行适当的加密和权限控制。
纸质记录表应存放在安全的地方，避免遗失或损坏。
4. 数据监查与审核为了确保试验数据的真实性和可信度，一些试验可能需要进行数据监查与审核。
监查人员可以通过定期访视临床研究机构，核实数据来源、完整性和准确性，以及试验操作是否符合规范。
二、临床试验统计分析方法1. 描述性统计分析描述性统计分析是对试验数据进行直观描述和总结的方法。
通过计算平均数、中位数、标准差等统计指标，可以直观地了解试验样本的基本特征。
此外，频数分析、柱状图和饼图等图表也可以用于描述试验样本的分布和比例。
2. 推断性统计分析推断性统计分析是用来对整个人群（总体）进行推断的方法。
根据样本数据，可以通过假设检验、置信区间和回归分析等方法，对总体参数进行估计和比较。
例如，可以通过t检验判断两组样本平均值是否有显著差异，通过回归分析探究变量之间的关联关系。
3. 生存分析生存分析主要应用于评估试验结果与时间的关系，尤其在临床试验中评估药物或治疗方案对患者生存时间的影响。
临床试验中的数据管理与分析策略
临床试验中的数据管理与分析策略在进行临床试验时，数据管理与分析策略起着至关重要的作用。
一个良好的数据管理与分析策略能够确保数据的准确性、一致性以及完整性，从而为研究结果的得出提供可靠的支持。
本文将探讨临床试验中常用的数据管理与分析策略，以及它们的优缺点。
一、临床数据收集与管理1. 数据收集方法临床试验中常用的数据收集方法包括纸质调查表、电子数据采集、电话访谈等。
纸质调查表适用于一些简单的信息收集，但其存在数据纰漏、填写错误等问题。
电子数据采集相对而言更为高效、准确，能够避免人为错误，但需要相应的技术支持和设备。
2. 数据清理与验证在数据收集之后，进行数据清理与验证是至关重要的一步。
数据清理应包括数据的缺失值处理、异常值检测等，确保数据的完整性和可信度。
数据验证则涉及到数据的逻辑性检查、重复性检查等，确保数据的准确性。
3. 电子数据管理系统随着科技的发展，越来越多的临床试验开始采用电子数据管理系统。
这些系统可以实现数据的在线收集、处理和存储，便于后续的数据分析。
此外，电子数据管理系统还能够提供实时的数据监控和质量控制，减少数据管理的工作量和人为错误的发生。
二、数据分析策略1. 描述性统计分析描述性统计分析是最基本的数据分析方法之一，它能够从整体上对试验数据进行概括和描述。
通过描述性统计分析，我们可以了解试验样本的基本特征、分布情况等，为进一步的推断统计分析提供依据。
2. 推断统计分析推断统计分析是在描述性统计的基础上进行的，它能够通过对样本数据进行分析，从而对总体的性质和特征进行推断。
推断统计分析包括参数估计、假设检验、置信区间等方法，能够帮助试验研究者从样本出发对总体进行推断。
3. 随机对照试验分析策略对于随机对照试验，分析策略通常包括有意义的临床效应判断、安全性评估以及治疗效果的统计检验等。
在分析过程中，需要考虑到样本量的合理大小、适当的统计模型选择以及结果的解释和应用。
4. 组间比较分析组间比较分析是临床试验中常见的分析策略之一，它通过对不同组别之间的数据进行比较，来评估干预措施的效果。
临床试验数据管理与统计分析
临床试验数据管理与统计分析临床试验是评估药物、医疗器械等医学产品安全性和有效性的重要手段之一，而数据管理和统计分析则是临床试验的核心环节。
本文将为您介绍临床试验数据管理与统计分析的基本概念、流程以及关键考量。
一、临床试验数据管理临床试验数据管理是确保试验数据质量和完整性的过程。
它包括数据采集、存储、验证、清洗和整合等环节。
以下是临床试验数据管理的一般步骤：1. 数据采集：设计合理的数据采集表或电子数据采集系统，确保收集到准确、完整的数据。
2. 数据存储：建立安全可靠的数据库或数据管理系统，妥善保存试验数据，防止数据遗失或篡改。
3. 数据验证：对收集到的数据进行审核，检查是否符合试验方案和规定的质量控制标准。
4. 数据清洗：纠正数据中的错误、缺失和逻辑问题，保证数据质量和可靠性。
5. 数据整合：将来自不同试验中心的数据整合到一个统一的数据库中，以便进行后续统计分析。
在临床试验数据管理中，需要考虑到数据的完整性、准确性、保密性以及合规性。
严格的合规要求可以确保试验数据的可信度和可靠性，这对于后续的统计分析至关重要。
二、临床试验统计分析临床试验统计分析是根据试验数据进行量化分析，评估并得出结论的过程。
它包括描述性统计分析、推断性统计分析和生存分析等内容。
以下是一般的统计分析步骤：1. 描述性统计分析：对试验数据进行整体摘要和描述，包括均值、中位数、标准差等统计指标。
此外，还可以通过绘制直方图、散点图等图表形式进行数据可视化。
2. 推断性统计分析：通过对试验数据进行假设检验和置信区间估计，判断治疗效果的显著性差异。
同时，还可以进行回归分析、方差分析等深入探究因素对治疗效果的影响。
3. 生存分析：对试验数据中的生存时间进行分析，如计算生存率、绘制生存曲线等，评估治疗效果对生存期的影响。
在临床试验统计分析中，需要充分考虑到样本量、数据的正态性、随机性以及多重比较等问题。
合理选择适用的统计方法和工具，避免统计误差和偏差，能够提高分析结果的科学性和可靠性。
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。
临床试验数据统计分析
临床试验数据统计分析1. 简介临床试验是评估新药、新治疗方法或医疗器械的效果和安全性的重要手段。
数据统计分析是临床试验的关键环节，可以帮助研究人员获得科学、准确的结论，并为决策提供依据。
本文将介绍临床试验数据统计分析的一般流程和常用方法。
2. 数据收集2.1 数据源临床试验数据的来源包括受试者报告、医生记录、实验室检测、影像学检查等多个方面。
研究人员需要对这些数据进行收集和整理，确保数据的完整性和准确性。
2.2 数据类型临床试验数据可以分为定量和定性数据。
定量数据是可以进行计量和统计的，如患者的年龄、体重、血压等；定性数据是描述性的，如患者的性别、症状的出现与否等。
在统计分析中，需要根据数据类型选择合适的统计方法。
3. 数据清洗和验证3.1 数据清洗数据清洗是指对采集到的数据进行筛选和处理，排除异常值、缺失值等干扰因素，以保证数据的可靠性。
常用的数据清洗方法包括删除异常值、填补缺失值和检查数据的一致性。
3.2 数据验证数据验证是对清洗后的数据进行合理性检验，确保数据的准确性和真实性。
可通过双录入法、逻辑性检查、验算等方法进行数据验证。
4. 数据分析4.1 描述性统计描述性统计是对试验数据进行描述和总结的方法，包括计算平均值、中位数、标准差、频率分布等指标。
描述性统计能够对试验数据的基本情况进行概括，并为后续分析提供基础。
4.2 推断统计推断统计是根据样本数据推断总体特征的方法，通常使用假设检验、置信区间等手段。
通过对试验数据进行推断统计分析，可以判断观察到的结果是否具有统计学意义。
5. 数据解释和应用5.1 数据解释根据统计分析的结果，需要对数据进行解释和说明。
对于显著差异的结果，可以解释为治疗效果的改善或安全性的提高；对于无显著差异的结果，可以解释为研究样本过小或其他因素导致。
5.2 数据应用统计分析的结果可以指导临床医生进行决策，如确定新药的有效剂量、评估治疗方案的临床价值等。
此外，统计分析结果还可以为新药上市申请、学术论文发表等提供科学依据。
- 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)。
▪ 非安全性指标的检查日期是否在规定的时间窗内（PD）
❖ 空缺值
▪ 未做(ND) ▪ 不适合(NA) ▪ 不详(NK)
数据核查的内容
❖ 生命特征
▪ 收缩压和舒张压是否填反 ▪ 心率和呼吸是否填反 ▪ 每次访视的生命体征指标的变化是否不合常理
❖ PDV分类
数据核查的内容
❖ 随机化（PV）
▪ 各中心病例入组日期是否符合随机序列
❖ 主要疗效指标
▪ 基线值及各次访视的数值是否缺失，如有缺失得找出原因，是漏 填?未查？样品丢失？样品污染？
▪ 测定方法是否按规定的方法？ ▪ 基线值是否符合方案入排标准（如有规定）？
❖ 次要疗效指标
❖ 重要的安全性指标
数据核查的内容
❖ 依从性核查
▪ 核查实发药量、应服药量、漏用量与收回药量的关系是否有逻辑 矛盾：实发药量－收回药量＝应服药量－漏用量＝实服药量
▪ 计算依从率是否在80－120%之间，依从率%＝实服药量/应服药量 ×100%。
❖ 时间窗核查
▪ 每次访视是否在规定的时间窗内（PD） ▪ 安全性指标的检查日期是否在规定的时间窗内（PV）
▪ 检查医生填写的数值是否和化验单上一致； ▪ 根据各自医院的正常值范围核查医生对临床意义的判断
是否有明显出入；
• 在正常范围之内的指标判断为异常的 • 明显超出正常范围的指标判断为正常的 • 各次访视期间前后变化不大，前后临床意义判断不一致的
– 比如Hb（男性正常范围是120~160），疗前是118，研究 者判断为正常，而疗后是119判断为异常无临床意义的
原始资料
研究者
CRC
CRFs
CRFs
Epidata , Oracle Clinical, Clintrial, Inform, in-house CDMS
DB1
•完成病例数的审查 •原始资料的核对 •CRF填写情况与数据逻辑性核查
基地
CRA
答疑表
CDM
数据管理
双份录入 DB2
MaБайду номын сангаасter Clinical Data DB
• 身高，不同访视期间的变化是否过大 • 体重 • 心率
❖ 心电图、CT等
▪ 对缺失的值得确定是未做，还是未填 ▪ 治疗前后2次的判断，同样的症状疗前疗后临床意义判
断是否一致， ▪ 判断为异常有临床意义的需注明异常原因，异常原因的
字迹是否能够准确辨识
数据核查的内容
❖ 实验室检查（血常规、血生化、尿常规、电解质）
•编写核查程序 •找出疑问
疑问表
Query System DB
偏离方案和违反方案（PDV）
❖定义：“the definitions of deviations and violations is that a deviation is a small violation and a violation is a big deviation” 即认为偏离方案 只是轻微的违反方案，而违反方案却是比较严重 的偏离方案。
▪ 异常有临床意义的需注明异常原因，异常原因的文字是 否能看清楚
数据核查的内容
❖ 合并用药
▪ 合并用药有无违背方案规定； ▪ 合并用药表的数据是否和各访视所填数据有矛盾； ▪ 药物名称、适应症用语是否规范； ▪ 用药的次数及剂量是否正确完整的填写，剂量需写上单
位
• qd 每日一次 bid 一日两次 tid 一日三次 qid 一日四次 qod 隔日一次 q4h 每4小时一次 q6h 每6小时一次
❖ 入排标准（PV）
▪ 仔细核对入选受试者的资料是否符合入排标准中的每一项规定
• 尤其是与疗效和安全性评价有重要关系的指标是否符合入排标准 比如：E4II期临床试验方案在入选标准第6条中规定“糖化血红蛋白
（HbA1c）在7.5–11.0% 之间； ”以及排除标准中规定“慢性肝脏疾 病患者或ALT、AST高于正常上限的1.5倍者；”
• E2d-----post-approval safety data management: definitions and standards for expedited reporting – 上市后安全性数据管理：快速报告的定义与标准
• E2e-----pharmacovigilance planning – 药物警戒计划
▪ 试验期间合并用药结束时间和是否继续的关系
数据核查的内容
❖ 不良事件
▪ 用语是否规范、填写是否完整 ▪ 不良事件表中的记录是否和前面的记录有矛盾
• 例如：在访视2中，有无发生不良事件那里打了勾，而不良事 件记录表中却没有记录不良事件
• 时间不一致
❖ 脱落剔除病例
▪ 中止日期、中止原因是否填写完整
法规和指导原则
❖ Guideline and Guidance
▪ ICH E2: Data management
• E2a----- clinical safety data management: definitions and standards for expedited reporting – 临床安全性数据管理：加速报告的定义与标准
▪ Guidance for industry: computerized systems used in clinical trials (April 1999)
• E2b----- guidance on data elements for transmission of individual case safety reports: availability – 个例安全性报告传递的数据要素
• E2c-----clinical safety data management: periodic safety update reports for marked drugs – 临床安全性数据管理：上市药品定期安全性更新报告
临床试验 －数据管理与统计分析
临床试验过程
计划和安排
临床试验
CRF
监查
数据管理
批准与上市
SFDA/CDE
统计与临床总结 报告
统计分析
数据管理的目的
❖ 以及时、有效的方式为支持新药获批提供与预期 结果一致、精确、正确的临床试验数据，以便对 此数据按预先制定的统计分析计划书进行统计分 析。
临床试验数据管理示意图