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临床试验中的双盲设计与随机化在临床研究中，为了确保研究结果的客观性和可靠性，双盲设计和随机化是两种常用的方法。
双盲设计是指研究者和被试者在试验过程中对所给予的干预措施或药物的情况一无所知，而随机化则是为了消除潜在的偏倚，将被试者随机分配到不同的实验组中。
双盲设计是临床试验中常用的研究方法。
在这种设计中，既有的研究者也没有参与者知道哪个组别接受了真正的干预，哪个组别接受了安慰剂或无治疗的干预。
这样做的目的是为了减少主观因素对试验结果的影响。
如果既有的研究者知道哪个组别接受了真正的干预，他们可能会在评估结果时出现偏差，从而影响结果的准确性。
在双盲设计中，通常会采用一个中立的第三方遮盖标识药物或干预措施的方法，例如使用药物编码或者提供相同包装的安慰剂。
这样可以确保研究者和被试者都不知道他们接受的是什么干预措施。
只有在试验结束后，才能解码并分析数据。
随机化是另一种常用的临床试验设计方法。
随机化是通过将被试者随机分配到不同的实验组中来实现的。
这样做的目的是消除潜在的偏倚和组间差异，使得每个组的特征在起始时是相似的。
通过随机分配，可以使得实验组和对照组在各方面的特征基本一致，从而更好地控制其他干预因素对试验结果的影响。
随机分配可以通过多种方法来实现，例如完全随机化、分组随机化和区组随机化等。
完全随机化是将被试者纯随机地分配到各个实验组中。
分组随机化是通过将被试者按照某种特征或条件分组，然后在各组中进行随机分配。
区组随机化是将被试者按照地理位置或其他可划分的特征进行分组，然后在各组中进行随机分配。
在实施双盲设计和随机化之前，研究者需要进行样本量计算，确定试验所需的样本大小。
正确定义样本量可以提高试验结果的可靠性和统计学的有效性。
此外，双盲设计和随机化的实施需要合理的随机化方法和步骤，以确保试验的可靠性和有效性。
总之，双盲设计和随机化是临床试验中的重要研究方法。
双盲设计可以减少主观因素对试验结果的影响，确保结果的客观性和可靠性。
随机分组名词解释医学
随机分组是指在实验、研究或其他医学实践中,将研究对象随机分配到不同的组内,以便对不同组内研究对象之间的差异进行比较和分析。
在随机分组的情况下,不同组之间的研究对象具有相同的随机性,不存在任何主观偏好或偏见的影响。
在医学研究中,随机分组通常用于比较不同治疗方法或药物对不同疾病或症状的疗效。
例如,在一项治疗癌症的临床试验中,将患者随机分配到不同的治疗组,以便比较不同治疗方法的治疗效果。
在临床实践中,随机分组可以帮助医生制定更有效的治疗方案,减少治疗结果的不确定性。
除了比较不同治疗方法或药物之间的疗效外,随机分组还可以用于评估不同人群或群体之间的健康状况或疾病风险。
例如,在一项关于高血压的调查研究中,将高血压患者随机分配到不同的组内,以便比较不同组内高血压患者的血压变化情况。
随机分组可以帮助研究人员评估不同人群或群体的健康状况或疾病风险,为医学研究提供更准确的数据。
随机分组是医学研究中非常重要的一环,能够帮助研究人员评估不同治疗方法或药物之间的治疗效果,评估不同人群或群体的健康状况或疾病风险。
SAS随机分组方法及实现随机分组方法包括:•简单随机化(simple randomization)•区组随机化(block randomization)•分段(或分层)随机化(stratified randomization)•分层区组随机化(stratified block randomization)•动态随机化(dynamic randomization)一、简单随机化，又称完全随机化1、定义：在事先或者实施过程中不作任何限制和干预或调整，对研究对象直接进行随机分组。
通常，通过掷硬币、随机数字表、计算机产生随机数来进行随机化。
2、适用条件：在研究例数较少、总体中个体差异较小时，采用此法。
3、缺点：在研究对象例数较少时，由于随机误差难以保证组间病例数的均衡，各组例数可能会出现不平衡现象。
4、解决办法：随机数表法、随机数余数分组法。
随机数余数分组法的具体操作：编号：研究对象（动物按体重大小、患者按预计样本量编号）从1 到N 编号；获取随机数字：从随机数字表中任意一个数开始，沿同一方向顺序每个研究对象对应取一个随机数字；求余数：随机数除以组数求余数。
若整除，则取组数作为余数；分组：按余数数值分组；调整：假如某组待调整，该组共有n 例。
从中抽取1 例，就取下一个随机数，随机数除以n。
除以n 的余数(若整除则余数为n )作为在该组中所抽研究对象的序号，调整到其他组。
例1-1：两组对心脑病区观察20例(编号1～20)心血管病患者分为2组，一组以灯盏花注射液为治疗组，另一组给予瓜蒌薤白汤。
从随机数字表任一行开始(以第11行第1个数(57)计)，按序查找，凡小于或等于20的数标记，查够10个数；将与这10个数对应编号患者列为一组，余下患者为另一组。
57 35 27 33 72 24 53 63 94 09.4110 . 76 47 91 4404.95 49 66 39 6004 . 59 81 48 50 86 54 48 2206.3472 52 82 21 15.6520.33 29 94 7111 . 15.91 2912.03.61 96 48 9503.07第一组：9，10，4，6，15，20，11，12，3，7；第二组：1，2，5，8，13，14，16，17，18，19。
引言概述：临床试验是评估新药、治疗方法或医疗器械在人体中的安全性和有效性的关键步骤。
在临床试验的设计过程中，选择适当的试验设计类型是确保试验结果可靠和有意义的关键因素之一。
本文将介绍临床试验常见的设计类型，包括平行设计、交叉设计、因子设计、递增剂量设计和自控设计。
正文内容：一、平行设计1. 配对设计：将被试者按一定特征（如年龄、性别等）配对，使得每一对中的两个被试者都接受相同的治疗，以减小外界因素的干扰。
2. 随机分组设计：将被试者随机分为试验组和对照组，试验组接受新药或治疗方法，对照组接受常规治疗或安慰剂，以确保两组被试者的基线特征相似。
3. 并行组设计：将被试者随机分为多个组，各组接受不同的药物或治疗方法，以比较不同组的效果。
二、交叉设计1. 交叉设计：同一组被试者先接受一种治疗，经一定的洗脱期后再接受另一种治疗，以比较两种治疗方法的效果。
2. 多周期交叉设计：被试者在一段时间内接受多个周期的治疗，以减小周期之间的不确定性对结果的影响。
3. 平行交叉设计：被试者在同一时间段内同时接受不同治疗，以减小时间因素对结果的干扰。
三、因子设计1. 单因素设计：只考虑一个因素对结果的影响，通过控制其他因素，研究该因素的效果。
2. 双因素设计：考虑两个因素对结果的影响，通过控制其他因素，研究两个因素对结果的交互作用。
3. 多因素设计：考虑多个因素对结果的影响，通过控制其他因素，综合研究多个因素对结果的综合影响。
四、递增剂量设计1. 递增剂量设计：试验药物或治疗方法的剂量从低到高逐渐增加，以寻找最佳剂量和剂量-效应关系。
2. 反向递增剂量设计：试验药物或治疗方法的剂量从高到低逐渐减少，以寻找最佳剂量和剂量-效应关系。
3. 阶梯剂量设计：将被试者分为多个剂量组，每一组接受不同剂量的药物或治疗方法，以确定最佳剂量和剂量-效应关系。
五、自控设计1. 单纯自控设计：同一被试者在不同时间点接受不同治疗，以比较不同治疗方法的效果。
科研随机数字表法分组方法全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：科研中常用的统计方法有很多种，其中随机分组方法是一种常见的实验设计方法。
在科研中，研究者通常需要将实验对象或被试随机分成不同的组别，以便进行比较和分析。
随机分组方法能够有效地消除实验结果的偏倚，并确保实验结果具有统计学意义。
科研中使用的随机分组方法有很多种，其中比较常用的一种是随机数字表法分组方法。
这种方法通过随机数表来分配实验对象或被试到不同的实验组别中。
在实验设计过程中，研究者通常会选择一个已经生成好的随机数表，然后按照表中的顺序来分配实验对象或被试，从而确保每个实验组别中的实验对象或被试是完全随机的。
除了以上优点外，随机数字表法分组方法还具有灵活性和易操作性。
研究者可以根据自己的实验需求，选择适合的随机数表来进行分组，从而满足不同实验设计的要求。
随机数字表法分组方法的操作简单，只需将随机数表和实验对象或被试对应起来，就能够轻松完成实验设计过程。
第二篇示例：科研领域中，随机数字表法分组方法是一种常用的实验设计与数据分析工具。
通过在实验设计中引入随机性，可以有效地降低人为偏差的影响，提高实验结果的可靠性与可重复性。
随机数字表法分组方法在分组实验设计与抽样调查等领域得到了广泛的应用。
随机数字表法分组方法的核心思想是通过随机数生成器生成随机数字表，然后根据这个表格中的数字进行分组或抽样。
随机数字表法可以分为两种形式，一种是等概率抽样，即每一个数字被选取的概率是相等的；另一种是权重概率抽样，即每一个数字被选取的概率与其对应的权重相关。
在进行实验或调查时，研究人员可以根据自己的需求选择适合的随机数字表法形式。
在进行实验设计时，研究人员可以通过随机数字表法进行受试者的分组。
如果要研究某种药物对疾病的疗效，可以使用随机数字表法将病人分为用药组和对照组，以减少实验结果的偏差。
在抽样调查中，也可以利用随机数字表法进行抽样，从而避免主观偏见对样本选择的影响。
常用随机分配方法在许多领域的研究和实践中，随机分配方法都发挥着重要作用。
它能够有效地消除偏差，确保结果的可靠性和公正性。
接下来，让我们一起了解一些常用的随机分配方法。
首先要提到的是简单随机分配。
这是一种最基本也最直观的方法。
想象一下，我们有一个装有所有参与者名字或编号的“大箱子”，然后通过随机抽取的方式，将他们分配到不同的组中。
比如说，要研究某种药物的效果，把患者随机地分到用药组和对照组。
实现简单随机分配可以使用随机数生成器，比如常见的计算机程序或在线工具，它们能够快速生成随机数，然后根据这些随机数来决定参与者的分组。
这种方法的优点是操作简单，容易理解。
但也存在一定的局限性，如果样本量较小，可能会导致分组不均衡，影响实验结果的准确性。
分层随机分配是对简单随机分配的一种改进。
在进行分层随机分配之前，我们先根据一些重要的特征，比如年龄、性别、病情严重程度等，将参与者分层。
然后在每一层内进行随机分配。
这样做的好处是能够保证各层之间的特征分布相对均衡，从而提高实验的精度。
举个例子，如果我们研究的是青少年和成年人对某种教育方法的反应，就可以先把参与者按年龄分为两层，再在每一层内随机分组。
区组随机分配也是一种常用的方法。
在这种方法中，我们将参与者按照一定的顺序分成若干个区组，每个区组内的人数是固定的。
然后在每个区组内进行随机分配。
这样可以保证在一段时间或一定范围内，分组的均衡性。
比如说，在临床试验中，每天新入组的患者可以组成一个区组，然后在这个区组内随机分配治疗方案。
动态随机分配则更加灵活。
在实验过程中，根据不断更新的信息和条件来实时调整分组的概率。
这种方法适用于情况较为复杂、需要不断适应变化的研究。
但由于其复杂性，在实际应用中需要更高级的技术和计算资源支持。
还有一种叫做最小化随机分配的方法。
它的目标是在分组过程中，使各个组之间的重要协变量尽可能地平衡。
通过不断计算和比较不同分组方案下协变量的不平衡程度，选择不平衡程度最小的分组方案。
RCT (Randomized Controlled Trial) 简单随机化方法英文，指的是在进行实验设计时采用的一种随机分配实验对象的方法。
在进行临床试验或其他实验性研究时，研究者需要将实验对象均匀地分配到不同的实验组中，以保证研究结果的客观性和可信度。
简单随机化方法是一种常用的随机分组方法，它通过随机抽样的方式，将实验对象分配到不同的实验组中，从而消除实验结果的偶然性和误差。
在进行实验设计时，研究者需要根据实验的目的和研究问题来确定实验对象的分组方式。
简单随机化方法是一种常用的实验设计方法，它能够有效地保证实验组和对照组之间的随机分配，从而避免实验结果的偏倚和误差。
简单随机化方法的英文名称为"simple randomization"，下面将对其具体的实施步骤进行介绍。
1. 定义实验对象：研究者需要明确定义实验对象的范围和数量。
实验对象可以是人裙、动物或其他研究单位，根据实验的具体内容来确定。
2. 编制实验对象名单：接下来，研究者需要编制包含所有实验对象的名单，并按照编号或其他标识进行标注。
这一步骤是为了便于后续的随机抽样和分组。
3. 随机抽样：研究者可以利用计算机程序或随机数表等工具对实验对象进行随机抽样。
随机抽样的过程应当是完全随机的，即每个实验对象被抽中的概率是相等的，以确保分组的公正性和客观性。
4. 分配实验组：根据随机抽样的结果，研究者将实验对象按照一定比例分配到不同的实验组中。
通常情况下，实验组和对照组的比例是相等的，以避免分组比例对实验结果的影响。
5. 实施实验：一旦实验对象被分配到不同的实验组中，实验即可开始进行。
在实验过程中，研究者需要对实验组和对照组进行严格的管理和控制，以保证实验结果的可靠性和准确性。
简单随机化方法是一种简单而有效的随机分组方法，它能够有效地控制实验结果的误差和偏倚，提高实验的科学性和可信度。
在实施简单随机化方法时，研究者需要严格遵循具体的操作步骤，确保实验对象的随机分配和分组比例的公平性。
简单随机抽样，也叫纯随机抽样。
就是从总体中不加任何分组、划类、排队等，完全随机地抽取调查单位。
特点是：每个样本单位被抽中的概率相等，样本的每个单位完全独立，彼此间无一定的关联性和排斥性。
简单随机抽样是其它各种抽样形式的基础。
通常只是在总体单位之间差异程度较小和数目较少时，才采用这种方法。
适用于总体量大、差异程度较大的情况。
先将总体单位按其差异程度或某一特征分类、分层，然后在各类或每层中再随机抽取样本单位。
分层抽样实际上是科学分组、或分类与随机原则的结合。
分层抽样有等比抽样和不等比抽样之分，当总数各类差别过大时，可采用不等比抽样。
除了分层或分类外，其组织方式与简单随机抽样和等距抽样相同。
随机抽样设计一、纯随机抽样：对总体的所有容量不做任何的分类和排队，完全按随机原则逐个抽取样本容量。
纯随机抽样的常用抽样方法1）抽签法：将总体容量全部加以编号，并编成相应的号签，然后将号签充分混合后逐个抽取，直到抽到预定需要的样本容量为止。
缺点：总体容量很多时，编制号签的工作量很大，且很难掺和均匀。
2）随机数字法：用字母顺序或身份证号等任何方便的方法对总体容量编者按号，利用随机数表从1到总体容量N中随机抽取n（样本容量数）个数，遇到那些不在编号里的数字需跳过。
二、等距抽样：先将总体各单位按某一有关标志（或无关标志）排队，然后相等距离或相等间隔抽取样本单位。
根据需要抽取的样本单位数（n）和全及总体单位数（N），可以计算出抽取各个样本单位之间的距离和间隔，即：K=N/n，然后按此间隔依次抽取必要的样本单位。
等距抽样的一个例子某企业有职工5000名，现要随机抽取100人进行家庭收入水平调查。
抽取方法：按与研究目的无直接关系的姓名笔划对总体进行排列，把总体划分为K=5000/100=50个相等的间隔，在第1至第50人中随机抽取一名，如抽到第10名，后面间隔依次抽取第60，110，160，210，…直到4960为止，总共抽取50同名职工组成一个抽样总体。
临床试验中贝叶斯自适应随机化的介绍与评价一、引言临床试验是评价新药或新治疗方法安全性和有效性的重要手段，而随机化则是保证试验结果的可靠性和可推广性的重要方法。
贝叶斯自适应随机化则是一种结合了贝叶斯统计学原理的随机化方法，可以在试验进行过程中不断更新估计，从而更好地利用试验数据。
本文将介绍贝叶斯自适应随机化的基本原理与步骤，并评价其在临床试验中的应用前景。
二、背景知识1. 临床试验临床试验是评价医学干预手段效果的研究设计，通常包括实验组和对照组，通过随机分组的方式将患者分配到不同的干预组，以比较干预与非干预的差异。
临床试验的目标是评估干预手段的疗效和安全性，为临床决策提供科学依据。
2. 随机化随机化是指在临床试验中将患者按一定的随机规则分配到不同的干预组，以消除干预分组间的可变因素差异，提高试验的内部和外部效度。
随机化可以保证试验结果的公正性和可靠性，避免了研究者主观性的干扰。
三、贝叶斯自适应随机化的原理1. 贝叶斯统计学原理贝叶斯统计学是一种统计学中的推断方法，它基于贝叶斯定理，通过将观察数据与主观先验知识结合，不断更新概率估计。
贝叶斯统计学提供了一种灵活的估计方法，能够动态地调整概率分布。
2. 贝叶斯自适应随机化贝叶斯自适应随机化是一种将贝叶斯统计学原理应用于临床试验中的随机化方法。
与传统的随机分组方法不同，贝叶斯自适应随机化可以在试验进行过程中不断更新概率估计，从而更好地利用试验数据，并根据试验结果动态调整随机化比例或干预策略。
四、贝叶斯自适应随机化的步骤1. 先验设定贝叶斯自适应随机化首先需要设定先验分布，即根据研究者的主观经验或先前的研究结果设定随机化比例的先验概率分布。
2. 试验设计在试验设计阶段，需要根据先验设定确定初始随机化比例，并决定观察期间的数据收集方式和时间节点。
3. 数据更新在试验进行过程中，根据已观察到的数据，可以使用贝叶斯统计学方法更新随机化比例的概率估计。
4. 随机化调整根据数据更新后的概率估计，可以根据试验目标调整随机化比例，使之更加符合实际情况。
临床试验中常见问题及解决办法临床试验是新药开发过程中不可或缺的环节，旨在评估新药的安全性和疗效。
然而，临床试验过程中经常会面临各种问题和挑战，而解决这些问题是确保试验结果准确可靠的关键。
本文将讨论临床试验中常见的问题，并提出相应的解决办法。
1. 研究人员招募困难在进行临床试验时，研究人员常常会面临招募受试者的困难。
这可能是由于目标受试者人群的特殊性，或者由于公众对临床试验的不了解和不信任。
为了克服这个问题，研究人员可以采取以下措施：- 加强宣传：通过各种渠道宣传临床试验的目的、重要性和好处，提高公众对临床试验的认识和信任。
- 扩大合作网络：与相关临床研究机构、医生和患者组织建立良好的合作关系，共同推广和宣传临床试验。
- 提供激励措施：例如提供免费的医疗服务、报酬或其他激励，吸引更多人参与临床试验。
2. 样本量不足在临床试验中，样本量的大小对试验结果的准确性和可靠性有重要影响。
然而，由于种种原因，如经费限制、时间限制等，研究人员可能无法获得足够的受试者，导致样本量不足。
为了解决这个问题，研究人员可以考虑以下方法：- 多中心合作：与其他临床试验中心建立合作关系，共同进行试验，以增加样本量。
- 招募多个目标受试者群体：在试验设计中考虑招募多个目标受试者群体，以扩大样本量。
- 适当调整研究设计：通过做出适当的研究设计调整，如采用交叉试验设计，以降低样本量需求。
3. 杂乱因素干扰临床试验过程中，杂乱因素的存在可能会对试验结果产生不良影响。
例如，患者的基线特征可能存在差异，治疗过程中可能发生不良事件等。
为了减少杂乱因素的干扰，研究人员可以采取以下措施：- 随机分组：使用随机分组的方法，将受试者随机分配到不同的治疗组，以减少基线特征的差异。
- 盲法：采用双盲或单盲设计，使研究人员和受试者对治疗组的情况不知情，以减少主观因素的干扰。
- 控制其他变量：在试验设计中控制其他与研究目的无关的因素，使它们对试验结果的影响最小化。
临床试验偏倚控制方法临床试验的目的是评价新药或新疗法的安全性和疗效。
然而，由于多种因素的影响，临床试验的结果可能受到偏倚的影响。
为了减少偏倚的影响，临床试验需要采用一些控制方法。
以下是常见的临床试验偏倚控制方法：1.随机分组：随机分组是最常用的临床试验偏倚控制方法之一、通过随机分配受试者到不同的治疗组和对照组，可以减少个体差异的影响，从而减少偏倚的可能性。
2.盲法：盲法是另一种常见的临床试验偏倚控制方法。
盲法可以分为单盲、双盲和三盲。
单盲是指试验参与者不知道他们所接受的治疗方式；双盲是指试验参与者和研究人员都不知道他们所接受的治疗方式；三盲是指试验参与者、研究人员和数据分析者都不知道他们所接受的治疗方式。
通过盲法，可以减少主观因素对试验结果的影响，从而减少偏倚的可能性。
3.配对设计：配对设计是一种控制个体差异的方法。
在配对设计中，试验参与者被按照一些特征（例如年龄、性别、疾病严重程度等）进行匹配，然后随机分配到治疗组和对照组。
通过配对设计，可以减少个体差异的影响，从而减少偏倚的可能性。
4.筛选指标：在临床试验中，筛选指标的选择也是一种偏倚控制的方法。
筛选指标应该是客观、准确、可重复和无偏的，可以帮助评价治疗效果的主要指标。
通过选择合理的筛选指标，可以减少因次要指标或次要结果产生的偏倚。
5.数据分析方法：在临床试验的数据分析中，也可以采用一些偏倚控制的方法。
例如，可以使用多元回归分析来调整潜在的混杂因素；可以使用敏感性分析来评估试验结果对偏倚的敏感性；还可以使用倾向评分匹配等方法来修正处理选择偏倚等。
综上所述，临床试验偏倚控制方法的选择应根据具体的试验设计和目标来确定。
在试验设计和执行过程中，应注意采取多种方法来减少偏倚的影响，以确保试验结果的准确性和可靠性。
临床研究中的随机对照试验解析临床研究是一种通过观察、实验等手段，对人体进行的系统研究，以推动医学进步和改善临床诊疗水平。
随机对照试验（Randomized Controlled Trial，简称RCT）是临床研究中常用的一种设计，本文旨在对随机对照试验的概念、特点、设计要点、分析方法及其对临床研究的意义进行解析。
一、随机对照试验的概念和特点随机对照试验是一种在独立样本基础上进行的研究设计，通过随机分组、对照组对比来评估干预措施的效果。
其主要特点包括：1. 随机分组：试验对象在进行分组时采用随机方法，即每个个体有相同机会被分入干预组或对照组，以减少选择偏倚的可能性和提高比较组的可比性。
2. 对照组设计：在试验过程中，设置对照组，即接受常规护理或安慰剂等非干预性措施的组别。
通过与干预组对比，可以评估干预措施的疗效。
3. 随机性：试验设计过程中的随机性确保了试验结果的可解释性和可比性，减少了干预效果被其他因素影响的风险。
二、随机对照试验的设计要点1. 受试者选择：受试者的选择应符合试验的目标和假设，充分考虑到研究对象的特点和相关的临床指南。
2. 干预措施：明确干预措施的内容、剂量、频次和持续时间，保证干预的一致性和可操作性。
3. 对照组选择：对照组的选择应根据研究对象和研究问题的特点进行，可以选择接受常规护理、安慰剂甚至未治疗为对照。
4. 随机分组：确保随机分组的公平性和可靠性，可以采用计算机生成随机数或随机数字表等方法，减少人为干预的可能。
5. 试验盲法：盲法可分为单盲、双盲和三盲，旨在减少观察者和受试者的主观偏见，提高试验结果的准确性。
6. 样本量估算：合理估计需要纳入的样本量，确保试验结果具有统计学意义和临床现实意义。
三、随机对照试验数据分析方法1. 描述性统计分析：统计分析应包括受试者的基本特征、干预措施的实施情况等，常用的描述性统计方法包括均值、标准差、频数等。
2. 推断性统计分析：通过推断性统计分析来评估干预效果的统计学显著性，常用的方法包括t检验、卡方检验、方差分析等。
临床实验入组流程临床实验入组流程是指参与临床实验的患者从筛选到入组的整个过程。
该流程旨在保证实验的科学性、安全性以及患者的权益，在保证实验结果的可靠性的同时，最大程度地保护患者的利益。
本文将介绍临床实验入组流程的各个环节。
一、患者筛选在开始临床实验之前，研究团队会根据所设定的研究目标和入组标准，对潜在的入组患者进行筛选。
筛选过程是根据患者的健康状况、疾病类型、年龄、性别等指标进行初步评估，以确定是否符合入组标准。
对符合标准的患者进行详细的告知，解释实验的目的、过程、潜在风险和好处，并取得患者的知情同意书。
二、入组前评估入组前评估是为了更全面地了解入组患者的健康状况和疾病特征，确保其符合实验的要求。
在入组前评估中，研究团队会对患者进行一系列的医学检查和评估，包括但不限于病史调查、体格检查、实验室检验等。
这些评估结果将作为入组与否的重要依据。
三、随机分组在某些临床实验中，为了避免偏倚，研究团队会采用随机分组的方法将入组患者分为实验组和对照组。
随机分组的目的是尽可能地使两组患者在基线上具备相似性，以排除因个体差异而对实验结果产生偏差的可能。
随机分组通常由临床试验中心的数据管理部门进行，确保分组过程的公正性和可靠性。
四、入组符合入组标准且已完成入组前评估的患者将被纳入到临床实验中。
入组前，研究团队会再次对患者进行详细的解释说明，并取得患者的书面同意。
同时，患者也会被告知实验中的相应操作、治疗方案或药物使用等相关信息。
五、实验过程在实验过程中，入组患者将按照研究设计和方案要求接受相应的治疗、观察和评估。
研究团队会对入组患者进行必要的数据采集和监测，包括效果评估、安全性评估等。
同时，研究人员还会与患者建立起良好的沟通和联系，及时获取患者的病情和不适反应等信息，并进行记录和分析。
六、退出在临床实验期间，入组患者如遇到不良反应或需要退出实验，研究团队会根据相关规定提供适当的医疗干预和支持。
同时，患者也有权随时退出实验，研究团队会尊重其自主权，确保患者的安全和利益。
临床试验中的随机分组方法 时间：2009-10-23 22:17:46 来源：admin
万 霞1，刘建平2 (1．中国医学科学院基础医学研究所/中国协和医科大学基础医学院流行病学教研室,北京市东单三5号, 100005; 2．北京中医药大学循证医学中心)
【摘要】 成功地实施随机分配依赖于两个相关的步骤:(1)产生随机分配序列用于试验组和对照组的分配; (2)随机分配方案在随机分组实施过程中的隐匿。随机分组方法有: 简单随机化、区组随机化分段(或分层)随机化、分层区组随机化及动态随机化等;随机分配方案隐匿的方法有按顺序编码、不透光、密封的信封, 中心随机系统, 编号或编码的瓶子或容器, 中心药房准备的药物等。科研工作者在临床研究中需要根据设计方法, 正确选择随机分组及随机分配方案隐匿的方法。
【关键词】 随机分配; 随机分组; 随机方案; 隐匿 随机分配方法确保对比组之间基线均衡可比,被认为是减少两组患者选择偏倚的最佳方法[1]。因此,有学者认为正是由于随机分配方法,使得随机对照试验在提高医疗卫生服务中起着
至关重要的作用[2]。在临床研究中,正确地实施真正的随机分配是临床试验的关键。成功地实施随机分配依赖于两个相关的步骤[3]:(1)产生随机分配序列并用于随机分配到试验组和对照组; (2) 随机分配方案在随机分组中的隐匿(allocation concealment)。没有随机隐匿的随机临床试验也称为开放式的随机对照试验。
有试验研究表明[4],如果用不适当的分组和双盲方法, 即使是随机临床试验,其干预效果也会被显著地高估(在一项研究中干预效果平均被夸大约50% )。遗憾的是90%以上的随机临床试验随机分组不恰当[5]。对卫生系统重大科研课题的终审标书进行的系统评价发现,部分治疗性研究存在假的随机分组[6]。有学者分层随机选择综合性国家级中医药学术期刊4种、省级和中医学院(大学)学报类中医药学术期刊各10种, 专业杂志(如针灸) 4种, 共计28种, 从1996 年12月开始回溯20年, 从中选取所有中医药疗效评价的文章逐一评阅。研究结果发现, 83%的文章未描述随机分组方法,操作是否恰当难以判断[7]。 有学者[8]通过检索BMJ , JAMA , the Lancet, New England Journal of Medicine 4种杂志近期发表的关于临床试验的文章发现,尽管已有了CON SORT 声明, 但是发表在这些杂志上的临床研究中有超过40%的文章或者报告随机隐匿的方法不充分或者根本就没有对随机隐匿的方法进行描述。而且该研究表明, 使用不充分随机隐匿的方法所报告的研究结果往往比充分使用随机隐匿方法的研究结果容易得出显著性的差异。有研究表明[2],一般情况下,与充分使用随机隐匿的临床试验结果相比,不充分随机隐匿的或者随机隐匿方案不清楚的临床试验结果往往会夸大37%的效应估计值。
1 随机化分组的方法 正确使用随机分组是取得比较组间初始可比性、避免选择性偏倚的保证。随机化分组的方法有多种, 但真正的随机化应符合下列原则: (1)医生和患者不能事先知道或决定患者将分配到哪一组接受治疗; (2)医生和患者都不能从一个患者已经进入的组别推测出下一个患者将分配到哪一组[9]。
随机序列的产生可以采用计算机、计算器、随机数字表和抛硬币的方法来实现。其随机分组方法包括: 简单随机化(simple randomization)、区组随机化(block randomization)、分段 (或分层) 随机化(stratified randomization)、分层区组随机化 (stratified block randomization) 及动态随机化(dynamic randomization)等[10]。
1．1 简单随机化分组 简单随机化分组又称为完全随机化分组,是对研究对象直接进行随机分组,常通过掷硬币或随机数字表,或用计算机产生随机数来进行随机化,在事先或者实施过程中不作任何限制和干预或调整[9]。
简单随机化分组方法对小样本试验操作起来很简单,但是如果研究对象例数较少时, 则各组例数会出现不平衡现象。例如,掷硬币的方法在小样本的试验中由于随机误差难以保证组间病例数的均衡。有研究表明, 当总例数为100 时, 每组刚好50例的概率仅为8%[11]。因此,采用随机数字表的方法,以及随机数余数分组法可以很好地解决这个问题,使分组后各组例数相等。 操作步骤: (1)编号: 将N 个实验单位1到N编号。动物可按体重大小,患者可按预计的样本量编号;(2)获取随机数字:从随机数字表中任意一个数开始,沿同一方向顺序获取每个实验单位一个随机数字; (3)求余数: 随机数除以组数求余数。若整除则余数取组数; (4)分组: 按余数分组; (5)调整: 假如共有n例待调整, 需要从中抽取1例,便续抄一个随机数,除以n 后将得到的余数作为所抽实验单位的序号(若整除则余数为n)。
例1: 欲将15 例病例随机等分到3 个组中去。方法:从随机数字表[12]中任意选择起始数, 现将从第5行第5列开始向右的随机数按随机数余数分组的分类结果列于表1中。第一次分组后, 甲组6例, 乙组5例, 丙组4例。由于各组例数不等,须将甲组调整1例到丙组。因此, 继续查随机数字表, 下一个随机数字为58。58/3余1,因此, 将第1例从甲组调整到丙组中去。
1．2 区组随机化分组 区组随机化分组也叫均衡随机化或限制性随机化,即将随机加以约束,使各处理组的分配更加平衡,满足研究要求。在一个区间内包含一个预定的处理分组数目和比例。区组(block)是对受试对象进行划分,即由若干特征相似的试验对象组成,如同一窝的动物、批号相同的试剂、体重相近的受试者等[12]。
区组的长度(block length)是指一个区组包含多少个接受不同处理的受试单元,即区组中对象的数目。区组的长度不宜太小,太小则形成不随机,一般区组的长度至少要求为组数的2倍以上。区组的长度也不宜太大,太大易使分段内不均衡。如果只有两个组别(试验组和对照组) , 区组的长度一般可取4～8,如果有4个组别则区组的长度至少为8。区组长度还与试验的疗程长短有关,对于疗程较短的疾病,患者入组快,结束快,区组长短影响不大,而对于疗程比较长的疾病,区间长度不宜过大。 区组随机能够避免简单随机可能产生的不平衡[13],任何时候, 试验组(A)与对照组(B)的患者数均保持平衡,也可以说确保整个试验期间进入每一组的对象数基本相等。不仅提高了统计学效率,而且保证了分配率不存在时间趋势,即使因为某种原因患者预后存在时间趋势,也能将偏倚减到最小。其实施方法可以结合以下的实例来具体说明。
例2: 采用随机区组设计方案,以入院时间(月份)作为配伍因素,将入院时间同月相邻的4 位患者作为一个区组,试对24 名患者分配到A 和B两组处理。操作方法: (1)确定区组长度和两个组的所有可能排列:设区组长度为4,则A 和B两组所有可能的排列为
(2 )给每种可能排列的区组分配抽样号码(见表2) ;(3)用抽签方法随机排列上述区组分配的号码。查随机数字表[12]任意选择起始数,如从第5行第5列开始向右的6个随机数字: 28、26、08、73、37、32, 按照从小到大排序得出上述区组分配的号码为: 3、2、1、6、5、4。(4)将观察单位按事先编好的病例号从1号开始按顺序进入上述抽签后得到的区组号码顺序的各区组(见表3)。 1．3 分段(或分层)随机化分组 分层(stratifying)是将总体按某(些)特征分割为次级总体[11]。分层随机分组化法是首先根据研究对象进入试验时某些重要的临床特征或危险因素分层(如年龄、性别、病情、疾病分期等) ,然后在每一层内进行随机分组,最后分别合并为试验组(处理组)和对照组[9]。
分层随机化可保证减小Ⅰ型错误,且可以提高小样本(<400)试验的把握度;分层化对于组间样本分布的均衡性具有重要的作用[14]。但是分层随机只适合于有2～3个分层因素时,而当分层因素较多时容易出现不均衡的情况。有文献报道[15],通常受试对象100～200例之间,有2～3个分层因素,每个因素仅有2个水平时,应用分层随机化较恰当;当分层因素较多时各层所含的例数会变少,容易出现各组分层因素分布和组间例数的不均衡,影响分析结果。分层随机化分组的目的是使分组结果达到预想的例数分配,既适用于小样本又适用于大样本。
操作步骤: (1)将分组过程分多个层进行,每个层只对m个试验对象随机分组。m 必须是处理数的整倍数,为了保证随机效果,m最好是处理数的5倍以上;(2)取m 个随机, 数从小到大排序,得序号R; (3)规定R所对应的处理,如10位患者等分为两组,则R1～5为A组, R6～10为B组; (4)将m个观察对象分配完毕以后,再按以上方法对下一层m个观察对象分组,直到分组结束。
例3: 将男、女各10名受试者按照性别分层后随机等分为两组。解: 令m= 10,需分2层(男性和女性)完成全部分组。规定每段随机排列序号R 对应处理, R1～5为A组; R6～10 为B组。按例1的方法查随机数字表,得到第1和2层的分组结果见表4。 1．4 分层区组随机化分组 多中心临床试验中普遍采用的方法是以中心分层,然后在各中心内进行区组随机化,即称为分层的区组随机化。分层有助于层内的均衡性,同时还考虑分段,即区组(block)随机地安排受试者,这将有助于增加每一段的可比性;当受试者的入组随机时间有所变化时,按分段的安排可使每个分段内试验组与对照组的样本大小安排完全符合试验方案的要求,因此,该法可保证试验结束时各中心例数接近便于管理。但是,分层区组随机化只能在影响因素(分层因素)比较少(<3)时保证组间均衡性,当影响因素多时各层所含的例数会变少,容易出现各影响因素分布和例数的不均衡,影响分析结果[16]。分层区组随机化是将区组随机化和分层随机化相结合的一种随机化方法,相对来说,是一种比较理想的随机化方法。
1．5 动态随机化[15] 动态随机化是指在临床试验的过程中每例患者分到各组的概率不是固定不变的,而是根据一定的条件进行调整的方法,它能有效地保证各试验组间例数和某些重要的非处理因素接近一致。动态随机化包括瓮(urn)法、偏币(biased coin)法、最小化(minimization)法等。在国外, 最小化法已开始应用于实际研究并被誉为临床试验的“白金标准”。我国已有一些机构和公司开发或正在开发中心随机化系统,但尚无最小化法用于临床研究的实例,关于最小化
