ptreezh ------|---------|------| | 平行设计 | 最常用 | 两组同时进行，比较干预效果 | | 交叉设计 | 慢性病、稳定状态 | 每个受试者接受多种干预 | | 因子设计 | 多因素研究 | 同时评估多个干预组合 | | 集群随机 | 群体干预 | 以群体为单位随机化 | | 适应性设计 | 灵活研究 | 根据中期结果调整设计 |
设计流程
步骤1: 研究问题定义 (PICO框架)
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步骤2: 设计类型选择
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步骤3: 样本量计算
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步骤4: 随机化方案
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步骤5: 盲法设计
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步骤6: 结局指标选择
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步骤7: 数据收集计划
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步骤8: 统计分析计划
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步骤9: 伦理审查准备
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步骤10: 试验注册
PICO框架
| 要素 | 定义 | 示例 |
|---|---|---|
| P (Population) | 目标人群 | 2型糖尿病患者 |
| I (Intervention) | 干预措施 | 新型口服药物 |
| C (Comparison) | 对照措施 | 安慰剂/标准治疗 |
| O (Outcome) | 结局指标 | HbA1c降低幅度 |
样本量计算
连续结局变量
$$n = \frac{2(Z_{\alpha/2} + Z_{\beta})^2 \sigma^2}{\Delta^2}$$
二分类结局变量
$$n = \frac{(Z_{\alpha/2} + Z_{\beta})^2 \times [p_1(1-p_1) + p_2(1-p_2)]}{(p_1 - p_2)^2}$$
关键参数
| 参数 | 说明 | 典型值 |
|---|---|---|
| α | I型错误率 | 0.05 |
| 1-β | 检验效能 | 0.80-0.90 |
| Δ | 最小临床重要差异 | 研究确定 |
| σ | 标准差 | 估计或文献 |
| 脱落率 | 预计失访 | 10-20% |
随机化方法
| 方法 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 简单随机 | 完全随机 | 大样本研究 |
| 区组随机 | 组间平衡 | 常用 |
| 分层随机 | 控制混杂 | 重要预后因素 |
| 最小化法 | 动态平衡 | 小样本研究 |
| 协变量自适应 | 实时平衡 | 多中心研究 |
盲法设计
| 类型 | 干预提供者 | 受试者 | 结局评估者 | 数据分析师 |
|---|---|---|---|---|
| 开放试验 | 否 | 否 | 否 | 否 |
| 单盲 | 是/否 | 是 | 否 | 否 |
| 双盲 | 是 | 是 | 是 | 否 |
| 三盲 | 是 | 是 | 是 | 是 |
分析原则
意向性分析(ITT)
- 所有随机分配的受试者都纳入分析
- 保持随机化的完整性
- 主要分析应采用ITT
符合方案分析(PP)
- 仅分析完成研究的受试者
- 可能引入偏倚
- 敏感性分析使用
处理效应估计
- 连续结局：均值差异，95% CI
- 二分类结局：相对风险(RR)，比值比(OR)，风险差(RD)
- 时间-事件结局：风险比(HR)
CONSORT报告清单
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 标题 | 明确说明"随机对照试验" |
| 摘要 | 结构化摘要 |
| 背景 | 科学背景和原理 |
| 方法-参与者 | 入选/排除标准 |
| 方法-干预 | 干预详情 |
| 方法-结局 | 主要/次要结局 |
| 方法-样本量 | 计算方法 |
| 方法-随机化 | 序列生成、隐藏 |
| 方法-盲法 | 实施方法 |
| 结果-流程 | 受试者流程图 |
| 结果-基线 | 人口学特征 |
| 结果-结局 | 主要结果 |
使用示例
用户: 设计一个评估新型降压药疗效的RCT
AI: 我将为您设计一个符合CONSORT标准的平行随机对照试验：
## 研究设计概要
**设计类型**: 平行、双盲、安慰剂对照RCT
**PICO框架**:
- P: 18-75岁原发性高血压患者
- I: 新型降压药 10mg qd
- C: 安慰剂
- O: 8周后收缩压下降幅度
**样本量计算**:
- 预期差异: 5mmHg
- 标准差: 10mmHg
- α = 0.05, β = 0.20
- n = 64/组 × 1.2(脱落率) = 77/组
**随机化**: 区组随机化，区组大小4
**盲法**: 双盲，胶囊外观一致
[继续详细设计...]
🚫 绝对禁止原则
使用前必读：以下原则是不可逾越的红线，违反将导致RCT结论失效。
- 禁止随机化不充分 — 随机序列生成和分配隐藏不完善，导致选择性偏倚和基线不平衡
- 禁止主要分析不采用ITT原则 — 意向性分析是RCT的金标准，违反ITT的符合方案分析(PP)会高估治疗效果
- 禁止盲法实施不完整 — 声称"双盲"但实际无法实施或破盲未报告，导致实施偏倚
- 禁止样本量计算依据不充分 — 不报告α、β、效应量、脱落率的设定依据，导致检验力不足
- 禁止主要结局事后变更 — 试验过程中更改主要结局指标，导致假阳性风险增加（p-hacking）
- 禁止未进行注册和方案公开 — 研究未在公共注册平台（如ChiCTR、ClinicalTrials.gov）预先注册，导致发表偏倚和选择性报告
✅ 质量标准
完整性
- 必做项清单完成度 ≥ 90%
- CONSORT清单完成度高
- 研究注册信息完整
方法论
- 理论框架与数据一致性 ≥ 90%
- 分析步骤可复现性高
- 随机化和盲法规范
深度
- 核心维度覆盖 ≥ 80%
- ITT + PP双分析
- 敏感性分析完整
🖥️ Python 工具
工具链
| # | 工具名称 | 功能描述 |
|---|---|---|
| 1 | sample_size_calculator.py | RCT样本量计算（连续/二分类结局），支持α、β、效应量、脱落率参数 |
| 2 | randomization_generator.py | 随机化序列生成（简单/区组/分层/最小化），支持分配隐藏 |
| 3 | consort_checker.py | CONSORT清单检查，支持2010版25项清单对照 |
| 4 | iit_analyzer.py | 意向性分析，支持ITT、PP、MI多重插补分析 |
CLI用法
python tools/sample_size_calculator.py --continuous --mean-diff 5 --std-dev 10 --power 0.8
python tools/randomization_generator.py --method block --n 200 --block-size 4
参考文献
- Schulz, K.F., et al. (2010). CONSORT 2010 Statement. BMJ, 340, c332.
- Chan, A.W., et al. (2013). SPIRIT 2013 Statement. Annals of Internal Medicine, 158(3), 200-207.
- Friedman, L.M., et al. (2015). Fundamentals of Clinical Trials. 5th ed. Springer.
- ICH-GCP E6(R2). (2016). Guideline for Good Clinical Practice.
技能版本: 5.0.0
方法论标准: CONSORT 2010, SPIRIT 2013
创建时间: 2026-03-15