LinkLab原创：让我们彻底玩转ClinicalTrials.gov.docx

让我们彻底玩转ClinicalT前期我们已经介绍了为什么检索ClinicalT，以及如何检索，本期，我们继续聊聊如何在ClinicalT提取数据。在ClinicalT检索利用的研究包括：已经获得全文的研究，以及尚未发表但已有数据发表于ClinicalT的研究。下面，我们就从这两方面分别介绍如何提取数据。已获全文的研究：对于已获全文的研究，我们还检索其在ClinicalT上的报告是为了丰富其研究的信息。其中，有部分研究不会在ClinicalT报告研究结果。这时，只能利用在ClinicalT报告的研究设计信息。我们可以在Full text view里查看研究目的、研究类型、研究设计（随机方法、盲法等）、疾病（状态）、干预、研究结局、入组信息（纳入排除标准、年龄、性别、研究中心）、赞助信息、NCT代码等。我们也可以在Tabular View里查看表格形式的上述研究信息。当然也有些研究在ClnicalT报告了研究结果。我们除了可以同上查看研究设计信息，还可以点击Study Results获得更多信息。在Study Results部分，除了简要的研究设计信息，还可以获得受试者信息、基线信息、结局及不良反应等信息。受试者信息（Participant Flow）：在Meta分析中，我们主要利用ClinicalTrials上更完整的试验完成信息，这些信息包括：随机分配人数、用药人数、完成试验人数、没有完成的原因及相应的人数。这些信息帮助我们确定在Meta分析填入这篇研究的数据时，受试者总数的选择（意向性治疗分配与按完成方案分配的选择）。另外，通过对比各组没有完成试验的比例及各原因的比例，我们也可以考察是否存在失访偏倚(Attrition bias)，帮助判断RCT的研究质量。最后，没有完成试验的原因有时也会包括死亡，当我们需要报告“All-cause death”时，我们也可以据此计算该结局。Participant Flow有时还提供其他入组信息（帮助判断是否多中心研究），分配前信息，报告于Participant Flow中的各组干预信息（药物、剂量、频率、疗程等），以及试验各周期的具体完成信息（如Extension phase），这里不再多讲。基线信息（Baseline Characteristic）：在ClinicalT上，受试者的基线信息十分详细，包括年龄、性别、种族以及其他与疾病相关的基本信息（如糖尿病：BMI，HbA1c等；骨质疏松：BMD，骨折史等）。这些信息Meta分析都会用到，而且部分信息文献全文可能也会提及。需要注意的是：ClinicalT会报告具体的男女性受试者人数，而文献全文常报告的为男女性受试者的各组比例或者总体比例。当试验存在多个组，我们需要合并其中几组时，利用ClinicalT则可更方便合并男女性比例信息或者其他信息。结局信息（Outcome Measure）：各主要结局与次要结局的信息，这部分不多讲。这里想强调一下ClinicalT给的结局定义。Meta分析合并的研究必须尽可能的同质，这需要对纳入的研究结局的定义进行考虑。有时不同研究对同样名称的研究结局会有不同的定义。例如，有的研究考察的心梗就是心梗，急性心梗与心梗是分开计算的。然而假如存在别的研究把心梗和急性心梗合并在一起考察心梗的话，那么将这两个研究进行合并于Meta分析中便不合适。这种情况非常常见，尤其当该结局并非研究的主要结局时，文献可能不会花篇幅去描述这个结局的定义。另外，就算研究结局定义相同，结局的考察周期不同也自然会影响结局。以考察的一年心梗发生率自然与考察的一个月的心梗发生率不一样，不能合并这两篇研究结果。ClinicalT上提供结果的研究大部分都给了非常详细的结局信息，这样我们就可以补充全文文献的不足。不良反应信息（Adverse Event）:ClinicalT将不良反应分为：l 严重不良反应（Serious Adverse Events）l 其他不良反应（Other Adverse Events）不良反应：是指受试者在临床试验期间或之后一段确定的时间内，出现的健康受损，包括不正常的实验室检测结果。其中，严重不良反应是指那些会导致死亡的，威胁生命的，要求患者住院治疗或延长住院时间的，导致残疾或显著影响正常生活功能的，或导致先天异常或出生缺陷的不良事件。当不良事件使得受试者的健康存在风险及需要提供干预以预防上述结局的时候，该事件可能也被认为是严重不良事件。而其他不良反应指的是除了严重不良反应外，超出正常阈值的不良反应。注意：这些定义翻译自ClinicalT。Meta分析中我们主要用到的是严重不良反应报告。点开Serious Adverse Events，可以获得严重不良事件的发生情况。这里会报告严重不良反应的收集时间及收集的对象，根据器官系统报告预期的及未预期到的严重不良事件发生总数及频率。这些信息对于考察心脑血管不良结局的Meta分析尤为重要。对于在ClinicalT注册的研究，常常发现其在文献没有报告的不良反应信息，都可以在ClinicalT中获得。例如，当我们考察患者服用某种药是否会引起心衰的发生时，我们检索到的全文一般只报告了其疗效，而没有心衰这一不良反应，因此我们无法纳入这些研究。然而，当这些研究有在Clinica