临床试验统计学要求资料.ppt

三种数据集 - - n n 全分析集（Full?Analysis?Set?,FAS?） 按意向性(intention -to- treat? ，ITT)?原则确定 的数据集。包括所有按随机顺序入组且至少 有一次观察的受试者。 安全性数据集（Safety Analysis Set）所 有按随机顺序入组后至少接受一次治疗的受 试者。 n符合方案集(Per Protocol Set) 亦称为“合格病例” 或“ 可评价病例” 样本。 依从性好，接受治疗2/3? 以上，主要变量已经 测定，未违背试验方案等。 一般是指全分析集中符合下列三个条件的 受试者： ? 主要指标的基线值完备； ? 不违背方案，符合入选排除标准，未合并使 用不许用的违用药物； ? 依从性好(80%? ～120%? 之间)?。 n 不包括严重违反方案的受试者? 1.违反入选排除标准? 2.合并使用禁用药物? 3.无主要变量的基础数据 不同数据集的作用 n n n 安全性分析应使用安全性分析人群 全分析集：对治疗效果估计保守，更能反映药 物正式上市后的实际疗效。 符合方案集，必须强调符合方案，但是由于符 合方案集来自剔除了一些受试者的全分析集， 其结果易导致偏倚，可能过高估计药物疗效。 将受试者排除在符合方案集之外的理由应在 盲态审核时阐明，并在揭盲之前用文件写明。 n n 对主要变量的统计分析，应分别用ITT? 和PP? 数据集进行分析。 当以上两种数据集的分析结论一致时， 可以加强试验结果的可信性。 内容概要 n n n n n n n n n 一、临床试验的目的与类型 二、对照组的选择 三、随机化与盲法 四、样本含量估计 五、多中心临床试验 六、统计分析的数据集 七、有效性评价 八、安全性评价 九、临床试验的数据管理 1、主要变量：又称目标变量或主要终点。主要变量 能够为临床试验目的提供可信证据。临床试验的主要 变量应选择易于量化、客观性强的指标，并在相关研 究领域已有公认的准则或标准。主要变量必须在临床 试验前确定，数目不宜太多（最好不超过2个）。 2、次要变量：是指与试验主要目的有关的附加支持 指标，也可以是与试验次要目的有关的指标. 有效性评价指标 n n 3. 复合变量 如果从与试验主要目的有关的多个指标中难以 确定单一的主要变量时，可按预先确定的计算方 法，将多个指标组合起来构成一个复合变量? (composite?variable)。临床上常采用的量表? (rating?scale)就是一种复合变量。 4.全局评价变量 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指标称为全 局评价变量(global?assessment? variable)，它通常是有序分类指标(scale? of?ordered?categorical?ratings)。 n n 检验假设的构建和检验用统计量 结论的推断 假设检验 n 可信( 置信）区间提供一个围绕某统计量(如样本均数)? 的范围，以一定可信度包含相应的参数( 如总体均数).? n 例如，样本均数的?95%?可信区间可以解释为：“有? 95%? 的把握认为该区间覆盖总体均数.? 可信区间?(Confidence?Interval,CI) 200?名受试者,?有效性评价指标---成功率， 试验药:?88%,?对照药:?90%,????95%?CI:?(-8.6%?4.6%)? 观察到试验组与对照组成功率之差 如：-?2%?(样本率)? 4.6%? -?8.6%? 0%? 总体率估计 有效性评价 对药物有效性评价应给出每个时间点的统计描 述结果，列出检验统计量和P? 值。 用方差分析进行主要指标有效性分析时，应考 虑治疗，中心和指标基线值的影响（协方差 分析） 对主要变量为分类指标有效性分析，需考虑中 心效应，可用CMH?方法或混合效应模型? (mixed?effect?model)? 等。 为评价某治疗糖尿病新药的有效性，采用随机、双盲双模拟、阳 性对照药平行对照、多中心临床研究设计方案，整个试验过程历时18? 周，其中药物治疗16? 周，以16周测定的HbA1c? 相对基线周变化值作 为主要疗效指标。根据临床经验规定如果试验组主要疗效指标不比阳性 对照药差0.3? ，即可判定试验药有效，必要时还可进一步评价是否优于对 照药。 这里提出的是一个非劣效检验的问题，根据对照药的有效性， 由临床专家提出了0.3这一非劣效的标准，即：当两组主要疗效指