临床试验数据监查委员会名词解释

多区域临床试验（Multi-regional Clinical Trial, MRCT）：是指一个根据单一方案在多个国家或地区进行的临床试验。

非盲态分析（Non-blinded Analysis）：也称比较分析（Comparative Analysis），是指期中分析时使用实际试验分组信息（包括各组的真实名称或可区分的分组代码）的分析，分析内容涉及组间比较。

盲态分析（Blinded Analysis）：也称非比较分析（Non-comparative Analysis），是指期中分析时不使用实际试验分组信息的分析，或者虽然已知实际试验分组信息，但未做任何涉及组间比较的分析，如在期中分析时对两个治疗组的数据合并后做的汇总分析。

期中分析（Interim Analysis）：是指在试验期间使用试验累积数据进行的分析，如评价有效性的分析，评价安全性的分析，以及样本量的重新估计等。

适应性设计（Adaptive Design）：是指按照预先设定的计划，根据试验期间累积数据的分析，对试验进行修改的临床试验设计。

条件检验效能（Conditional Power）：是指最终分析达到具有统计意义结果的条件概率，这里的条件指根据现已获得的研究数据所做的疗效估计，以及关于在研究的剩余部分将会观察到的数据模式的具体假设，如假设原方案设计的预期疗效或从当前数据所估计的疗效。

统计分析计划（Statistical Analysis Plan, SAP）：是指比研究方案中阐述的统计分析的主要特征（如数据集定义、随机化方法、样本量估计、统计分析准则、统计量、统计分析方法、图表设计等）更具技术性和更加详细的文件，包括了对主要和次要指标及其它数据进行统计分析的详细过程。

主方案（Master Protocol）：又称母方案，是指含有多个子研究的一个整体临床试验方案，可具有不同的研究目的，用于检验一种或多种研究药物对于一种疾病或多种疾病亚型的临床效果。伞式、篮式或平台试验均属于主方案框架下的特定设计。

非劣效性试验

非劣效性试验（Non-inferiority Trial, NIT）也是一种随机对照临床试验（Randomized Clinical Trial, RCT），旨在确认试验药在疗效上要是比阳性对照差的话，也在可以接受的范围内，可以用非劣效界值界定这个范围。阳性对照药一般都是选用公认有效的标准治疗药品，其疗效和安全性已经得到了确认。

为什么要采用非劣效试验的设计？

一个新药要开展非劣效性研究，而非优效性研究的原因是认为新药的疗效不一定会优于现有的产品，而且也没有必要一定要优于现有的产品，因为试验药在其他方面具有优势。例如：安全性更好，使用更方便（例如某些长效制剂，静脉注射改为口服等），成本更低，有更好的稳定性等。同时，在已有公认有效的产品上市的情况下，使用安慰剂作为对照，也不符合伦理的要求。

非劣效试验的统计方法

1）样本量的计算：非劣效试验的样本量可以通过公式来计算，也可以用统计软件来计算，例如SAS、PASS等。样本量的大小与α值（显著性水平）、把握度、非劣效界值和阳性对照药物的有效率有关。某些申办方寄希望于采用非劣效试验减小样本量，从而减少临床研究的费用，这是不切实际的，除非假定试验药稍微优于阳性对照，这种假定是很危险的。样本量越小，试验失败的风险也越大。如果研究结束后不能得出非劣效的结论，意味着临床研究的失败，也就是前功尽弃了。

2）统计检验：非劣效研究的统计检验是为了确认试验药的疗效在非劣效界值界定的拒绝域以内。在实际的运算上，往往是采用试验药与对照药疗效差值的区间来进行计算。通过公式或统计程序计算出差值的95%的置信区间，差值的置信区间位于拒绝域内即可。

下面列举一个具体的例子来说明这个问题。例如：研究数据显示试验药的疗效是88%，阳性对照药的疗效是89%。虽然试验药的疗效比对照药低1%，但从统计学的角度看，这种偏低可能是由于抽样误差导致的，事实上并不一定比对照药的低，所以进行统计检验。

假设预先确定的非劣效界值是10%。如果计算得到试验药-对照药差值的95%的置信区间是-5%到4%，那么这个范围是在-10%的非劣效界值界定的拒绝域以内，就可以得出非劣效的结论。如果计算得到差值的95%的置信区间是-15%到14%，那么差值的区间就在非劣效界值界定的拒绝域以外了，超出了拒绝域，说明试验药疗效不非劣于对照的的概率大于5%，也就不能排除他们相等，所以，在这种情况下，通过统计检验，不能确认试验药不劣于阳性对照药。

非劣效随机对照试验 (非劣效性试验应用条件)

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