临床试验中lm是什么职位_据说!这是离临床试验成功最近的职位之一

临床试验中的生物统计师负责统计部分的工作,包括方案设计、样本量计算、统计分析等。他们需要依据NMPA和FDA指导原则,与医学、项目管理等部门协作,解决试验中的统计问题,并撰写相关报告。此职位适合有统计学背景,医学或药学知识,具备良好沟通和协调能力的人。

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在临床试验的方案,总是会有那么一部分,心理也清楚这部分很重要,然而见到之时,却是每个字都认识,凑在一起就是迷糊兮不知所云。大家可猜到了?

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来源:网络

就是统计部分啦~

那又是什么岗位的人做着这部分工作呢?想必大家也听过的—— 生物统计师,下面就让铜铜兄介绍一下他们到底是做什么的?

大家好,我是铜铜鲁班,给大家来介绍一下我作为初级统计师的工作(3年左右工作经验)。叙述一下工作中平凡的一天。

9:20

踩点到达公司,泡好一杯茶,打开电脑,工作中美好的一天,从一杯香气环绕的绿茶开始。

  • 9:30

打开邮箱,每天工作的开端,就是回复和浏览邮件开始,首先是直接发送我的邮件,需要我直接回复给出明确建议。然后就是被抄送的邮件,同样也是很重要,需要了解项目的进度和项目中发生的各式各样的故事。需要从中提取出和可能与统计相关的角度给出建议的邮件,进行回复。

  • 10:30

1个小时梳理完邮件,开始今天的工作任务事宜。最近主要工作任务是一个BE等效性试验的方案设计,在上周和申办方开完项目的kick-off meeting,知晓申办方的意图后,依据申办方和医学部门提供的相关文献材料以及简单的方案摘要,对方案的样本量计算和统计分析部分进行撰写。需要依据最新的NMPA和FDA的指导原则,结合研究目的,给出合理的设计。其中涉及医学部门提出的疑问和批注,进行回复和沟通。另外,作为双盲项目的非盲统计师,按照公司的SOP完成了揭盲流程。

  • 11:50

完成样本量计算和统计分析部分的撰写,发现申办方的设计和计算存在不合理的地方,需要委婉提出意见并明确给出意见,给出具体建议同时需要指出依据,多数是指导原则或者是既往经验的理解。发现需要和医学和项目管理团队就一些细节问题进行讨论。与PM沟通,协调其他部门人员的时间,进行一个内部的方案撰写讨论会。初步时间定为15:00。

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来源:网络
  • 13:00

准备好开会的材料,等待会议开始前,对I期项目的统计分析计划(俗称SAP)进行撰写,同时对其他项目上线前的CRF进行审阅,给出反馈意见,时间飞逝,听到钉钉的提示音,还要十分钟就要到了会议时间。

  • 14:55

提前5分钟进入会议,等待其他成员上线。牢记来自CRO公司客户就是上帝,要有超级nice的服务心态,不能让甲方爸爸等的原则,养成了这个好习惯。时间到,开始与医学部门进行热火朝天的讨论和辩论,双方你来我往不亦乐乎,最终形成对外回复的共识。预计的一个小时会议,被其他小伙伴的积极参与和讨论,成功地开挂拖到了16:30。

  • 16:40

充实的一天,需要释放一下脑存储和休息一下眼睛,我最喜欢的方式就是下楼放风或站在高楼眺望远方,接收天地之精华,为下一轮的工作进行蓄能。

  • 16:50

开始处理一天堆积的邮件,我会按照轻重缓急进行解决,遇到自己拿不定的问题,会和部门其他资深同事请教和沟通,达成一致意见后进行回复。

  • 17:40

依据邮件中各个项目的进度安排一下明天需要处理的事情,发现有个I期项目数据清理工作快要结束,接下来本周会完成数据库的冻结,所以需要和统计编程人员沟通dryrun工作(在数据库正式锁定前,数据清理干净后进行一轮的结果输出),随后我会对统计报表结果进行审阅、反馈意见,最后将修改完成的Dryrun final版给到申办方。统计师需要依据这个结果进行数据审核会材料的准备。

  • 18:20

此时,其他部门同事陆陆续续地开始下班,然而,有的统计部门同事还在电话会议,我处理好紧急事宜后,其他不着急邮件标记未读,留待明天上班处理。然后开心的关机打卡下班。

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总的来说,统计师的工作就是开会讨论方案撰写+写统计分析计划&分析报告+写数据审核报告+写邮件+审阅需要统计参与的各个部门的文档+支持项目的bidding+支持申办方配合国家局的稽查。

有人可能会问那哪些人适合做这个岗位呢

一般来说是要求统计学背景,有相关的医学或药学知识。有良好的撰写和沟通能力,有一定的协调和能力,因为忙的时候会同时做好几个项目,和兄弟部门、与申办方和研究者有比较多的沟通。工作的话出差比较少,男女皆宜,热爱可以选择。

写在最后:

个人一直认为医学和统计是医药行业公司的核心业务部门,觉得也是离试验成功最近的职位之一(自我感觉良好O(∩_∩)O),所以有经验的统计师职业前景和薪资报酬都会不错,在工作中不断积累和成长,相信未来可期~

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【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅建议:建议者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
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