临床试验统计分析数据集

到底什么是数据集？数据集的确定原则？不同数据集的定义？可能很多CRA都搞不明白，在此我综合了大量资料作出如下总结，共非统计专业人士参考。临床试验统计分析数据集1. 什么是数据集？2. 数据集的确定原则？3. 不同数据集的定义？用于统计的分析集需在试验方案的统计部分中明确定义，并在盲态审核时确认每位受试者所属的分析集。统计分析集，指的是本次研究的受试者中，可以用来进行统计分析的受试者。确定统计分析集通常有两个原则：意向性原则：Intent to Treatment，ITT，通俗的就是说受试者有接受治疗的意愿，申办者和研究者也有给予治疗的意愿。2.符合方案原则：Per-Protocol，PP，通俗的说就是申办者、研究者和受试者的一切行为完全按方案进行，最终受试者实际接受了方案确定的一切治疗，申办者和研究者实际获得了方案要求的一切资料。【FAS集】基于意向性原则，则全部随机化（对于单组研究则是筛选合格）的受试者都应该纳入分析，称作全分析集(Full Analysis Set，FAS)，有些方案将该集合的人群称为ITT人群。根据ITT原则，我们需要完整地随访所有随机化对象的研究结果。FAS集是从所有随机化的受试者中，以最少的和合理的方法剔除受试者后得出的。那么为什么要剔除部分受试者，剔除哪些受试者，请看下文：ITT只是一个理论，随机化的受试者不一定使用研究药物，使用研究药物后也未必能够完整地进行所有随访，从这个角度出发，往往会对ITT原则进行修正(Modified ITT)，加上至少使用一剂研究药物和/或至少有一次用药后的疗效指标评价结果，这样得到进行统计分析的全分析集（不同的方案有不同的剔除标准。举例“缺失主要评价指标的基线数据的病例将从FAS中剔除”、“对方案的依从性差”“入组后没有任何随访数据”等）。在选择全分析集进行统计分析时，对主要指标缺失值的估计，可以采用最接近的一次观察值进行结转。这样的数据集经过统计分析得出结果，被认为可以尽可能接近上市后药物在实际使用患者中能取得的疗效。【PPS集】基于符合方案原则，则全部随机化的受试者中，完全按方案设计进行研究的那一部分才能纳入分析，称作符合方案集(Per-Protocol Set，PPS)。PP也只是一个理论上的原则，严格按照方案设计的受试者只占少数，大多数受试者都会有各种微小的方案违反(Minor PV)，所以一般研究中把没有重要方案违反(Major PV/Important PV)的受试者都认为是符合方案。这样的数据集经过统计分析得出结果，被认为可以尽可能接近按药品说明书使用的患者能取得的疗效。一般至少把下面几点作为重大的方案违反(Major PV/Important PV)：不符合入选标准和/或排除标准，但被随机入组；随机错误；主要疗效指标测量时间超出窗口；未服药或服药依从性差(120%)；使用研究禁用药物。化学药物和生物制品临床试验的生物统计学技术指导原则的定义为：受试者的“符合方案集”（简称PPS），亦称为 “可评价病例”样本。它是全分析集的一个子集，这些受试者对方案更具依从性，依从性包括以下一些考虑，如所接受的治疗、主要指标测量的可行性以及未对试验方案有大的违反等。将受试者排除在符合方案集之外的理由应在盲态审核时阐明，并在揭盲之前用文件写明。【SS集】对于安全性分析，不使用意向性原则和符合方案原则，而是暴露(Exposure)原则，即所有至少使用过一剂研究药物的受试者，都必须观察安全性指标，且这种观察将与实际使用药物而不是方案规定药物相联系。一般表述是随机化后至少使用过一剂研究药物的受试者。在一些研究中，随机化之前就开始使用研究药物，这种情况下，在确定安全性分析集(Safety