1、现代临床试验统计方法与SAS应用

现代临床试验统计方法与SAS应用

1. 统计方法在临床试验中的发展

近年来，尤其是过去十年，临床试验中可用的统计方法在技术和实施方面都经历了快速的演变。曾经的一些实践方法如今看来可能显得原始和幼稚。近期的很多发展与自适应试验设计的兴起有关，自适应试验设计涵盖了多种技术和应用。可能进行调整的试验方面包括：
- 样本量或信息要求
- 剂量或治疗方案选择
- 目标患者群体选择
- 随机分配方案

在每个类别中，从业者都有多种不同的技术和策略可供选择。同时，经典方法在实施的统计细节、结果分析和解释方面也有了进步。经典方法的改进以及新型自适应和贝叶斯设计与方法的进展，反映了当前向个性化医疗转变的趋势，即寻求针对特定患者特征的最佳疗法。

经典、自适应和贝叶斯方法的分类并非相互排斥，许多方法具有多个类别的特点。例如，组序设计既属于经典方法，也属于自适应方法，并且近年来也在不断发展。临床试验或项目设计的某些方面，如剂量寻找或人群富集，可能包含自适应、贝叶斯或两者兼具的元素。

虽然对新型自适应和贝叶斯方法的兴趣浓厚，但这并不排除在许多情况下经典方法仍然是首选。要充分利用这些新方法，需要全面了解其特性，并客观评估其在特定情况下的优势和权衡。

软件和计算能力的可用性与替代设计和分析策略的考虑、实施密切相关。如果一种新方法在临床试验中有价值，就会推动相应计算工具的开发。而计算工具的增加又会促使更多的考虑和实施，进而促进进一步的研究和方法改进。例如，20世纪90年代初SAS的 proc mixed 过程的引入，使得在分析模型中以不同方式将临床站点作为随机效应的方法得到更广泛的考虑和应用，随后在多中心