四、临床试验注册的设计要点

1. 多目标多任务。临床试验注册研究设计的顶级特征，就是基于真实的临床环境来展开研究。因此，其研究目标和任务是多样的，不唯一的。必须组织临床学科，明确其长期的研究目标和任务，准确把握学科的发展方向和趋势，将研究计划的设计和规划，与学科建设的长远发展目标相结合，采用多种项目目标引领，以达到最高水平。

2. 构建在线数据库是实现临床研究的关键技术。该平台需要包括必备的硬件和软件系统，并实现最高级的计算机多任务处理、多摄像头录制。网络数据库可以使用现成的软件平台定制，也可独立开发。可以考虑在框架条件允许的情况下，对临床工作平台和网络数据库进行有意义的集成。

3. 标准化与规范化，包括定义疾病、症状和体征的方式，以及统一检测和操作标准。在多中心临床研究中，必须对疾病和各种临床表现进行一致的定义。通过标准化的临床样本存储方法和临床信息采集者和从业者对检测方法和结果的一致报告，实现临床信息的规范化。

4. 临床试验注册研究需要完成质量控制，时间周期长，覆盖多个中心。因此，内部和外部的质量控制都面临着重大挑战。每个中心的研究人员必须执行质量控制，上传实时临床数据，并使用网络数据软件的质量控制功能来进行监测。

5. 因为有许多中心和研究人员参与注册研究，所以如何平衡各方利益以及调动积极性，对于临床试验注册研究的质量和项目可持续稳定运行起着至关重要的作用。

五、临床试验注册的数据分析

临床试验注册研究不仅收集了丰富的标准化研究数据，还结合心血管医疗费用数据、器械和药物数据、生物标志物数据和长期预后数据进行大规模数据收集和分析。临床试验注册研究本质上是一项观察性研究。

统计分析是整个研究工作的重要环节，正确的统计方法，分析的充分性是决定产出规模的关键，结合数据特点和研究对象，统计分析主要包括以下三个方面：统计描述、统计测试或置信区间、多变量分析。

1. 统计描述是指将数据的内在特征与数据的特征相结合，统计描述是数据分析的基础，它的难度相对较低。但是，应特别注意统计描述中的标准化问题。一般的规范措施是按照正态分布构建数据的统计描述如：个案数、均值、标准差、最小值和最大值；在非正态分布的测量数据中所需的统计描述如：个案数、中位数、四分位数、最小值和最大值；计数数据用途的统计描述：案例数和百分比。

2. 统计检验，也称统计置信区间检验，涉及比较组或特定参考，是一种测试数值差异是否具有统计学意义的方法。统计检验的关键是采取正确的方法，探索尽可能多的主题进行分析。统计显着性检验有3种方法：计算单组数据的95%可信区间，并与目标值进行比较；建立对照组进行组间比较，参照所采取数据集合的特点采取不同的检验方式：t检验、方差分析、卡方检验、秩和检验等；选用多变量分析来纠正组间复杂因素的效果。

（1）根据临床试验注册研究样本的统计数据，计算单组值95%置信区间，并与目标值进行比较。样本统计存在抽样误差，而置信区间可反映这种误差大小。一种方法是95%可信区间，判断目标值是否具有显著性，另一种方法是检验法，用单样本t检验对定量数据进行分析。

（2）科研设计中最重要的原则之一就是建立比较组进行比较。在没有初始亚组设计的临床试验中，必须为研究目的创建比较组，以允许组间比较。建立比较组的方法包括使用现有的分组数据，将有意义的连续数据转换为分组数据，以及使用组合标准来定义组。若检验指标为正态分布（如年龄、分数等），将创建两个组后使用第一种检验方法；若指标不符合正态分布特征（如病程），则采用非参数检验（如秩和检验）对两组数据进行对比。如果有三组或更多组数据且符合正态分布，比如年龄、评分等，可采用方差分析方法进行比较；而在比较三组或更多组的非正态分布数据时，如疾病进展情况，宜采用秩和检验方法。若需对两个或多个组进行效果指数的比较，而这些指数为分类数据或无序多分类数据，应选用卡方检验。如果索引是有序的多分类（层次）数据，则应使用秩和检验。3. 临床试验注册研究为观察性研究，常常出现构建对照组基线失衡的偏差。为了纠正这种偏差，在协方差分析中可以使用非可比变量作为协变量，特别是对于测量数据的效应指数。如果效应指数是分类数据，可以用 CMH 卡方检验，以无法比较的变量作为协变量来解决这一偏差。此外，LGIS回归分析可用于多元分析，根据因变量的数据特征可分为二元分类、无序多元分类和有序多元分类，以消除混杂因素影响。