临床试验报告的统一标准(consolidated standards of reporting trials,CONSORT)——解读(中)

发布于 2023年6月23日 星期五 11:44:20 浏览:890
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在前面文章中介绍了临床试验报告的统一标准(Consolidated Standards of Reporting Trials,CONSORT)的背景、条目清单和流程图以及解读了CONSORT【条目1~7】内容。本文将解读CONSORT【条目8~12】内容。

关键词:随机对照试验; 报告规范; 临床试验报告的统一标准; CONSORT

一、方法

(六) 随机化

【条目8a】序列生成:产生随机分配序列的方法

【解读】在随机对照试验(randomized controlled trial,RCT)中,研究对象应该以完全随机的方式分配至不同的研究组。作者需要在正文中报告随机化的详细方法和具体过程(如分组序列产生的方法),而不仅仅是报告“随机化”“随机分配”“随机”之类的词语。若研究对象按照1:2或1:3等比例有意地、不均地分配到各研究组,应该报告分配的比例。随机化的详细信息有助于读者全面评价分组时出现偏倚的可能性。在有些文献中,“随机化”一词被用于描述一些使用非随机、确定性分配方法(如按就诊顺序或出生日期分组)的试验;还有一些文献使用“半随机化”一词来描述非随机分配,应避免上述误用。

【条目8b】序列生成:随机化类型;任何限定情况的详细信息(如区组和区组大小)

【解读】针对小样本试验,需要采取一些限制性随机化方法实现组间研究对象数量和特征(包括未知混杂因素)的均衡。当出现这种情况时,作者应报告限制随机化和随机选择的方法。如采用随机区组设计,需要详细报告如何产生区组、区组大小、区组大小随机改变还是固定,以及研究者是否知晓区组大小等。如采取分层随机,需要报告分层的因素、连续性变量的截断值及所涉及的变量。

【条目9】分配隐藏机制:实施随机序列的方法(如连续编码的容器),阐明隐藏分配序列的措施

【解读】分配隐藏是指在试验分组前,采取一定措施防止分配结局(即研究对象将会分在哪一组)被研究者或实施者提前预知,旨在保证研究对象进入各组的机会相等。在RCT研究中,未采取分配隐藏、隐藏不充分或不清楚的试验往往会夸大疗效,对随机化方案进行分配隐藏,可有效避免虽然使用了随机化,但仍被人为因素影响分组而产生的选择偏倚。分配隐藏与盲法也应相区别,盲法是指研究对象、研究实施者和/或结局测量者不知道研究对象分在哪组,意在避免实施和测量偏倚。两者作用各不相同,不可互相替代。如果分配隐藏不充分,即使采用了随机化和盲法,仍可能使不可预测的分配顺序遭到破坏。因此,仅报告序列生成的细则或盲法是不够的。作者还应阐明分配隐藏的方法,常见的分配隐藏方法有信封法、中心随机法等。中心随机法适用于大型多中心研究,信封法适用于单中心小样本研究。信封法是指在一个不透明、密封的信封内保存随机分组方案,按入组顺序依次拆开信封,按照信封内的分配方案确定患者的分组情况。

【条目10】分配实施:分配序列、纳入研究对象、分配研究对象的人员

【解读】在一项试验中,将研究对象随机分配需要序列生成、分配隐藏和分配实施3个步骤。按照岗位不相容原则,研究者应尽力将分配实施者与序列产生的人和分配隐藏的人完全分开,否则会导致偏倚的产生。在报告中需要交代分配序列生成、研究对象纳入、研究对象分配实施的具体人员。

(七) 盲法

【条目11a】如果实施了盲法,应说明对谁设盲(如研究对象、干预提供者、结局评价者)及实施方案

【解读】盲法是为保持试验的参与者不知晓“随机化分组信息”所采用的各种方法与手段,以保证试验中的各方人员在整个研究期间对随机化处理分组保持“盲态”(即不知晓)。盲法可以有效降低因“知晓随机化分组信息”而产生的偏倚。不同试验根据自身的特点会选择不同的设盲程度和设盲对象。双盲是指研究者方(对研究对象进行筛选的人员、评价人员、申办方人员等)和受试者方(研究对象,及其亲属、监护人或陪护人员等)对分组均应处于“盲态”,多用于观察指标是主观指标时。单盲是指仅受试者方对处理分组处于“盲态”,而研究者方知晓受试者的分组情况,比如在外科试验中很难对研究对象和外科医生设盲,但对数据收集者和分析者设盲常常是可以实现的。因此在报告中作者应说明对谁设盲,读者才能判断试验结果的真实性,从而用于指导临床实践。

【条目11b】组间干预的相似性

【解读】在实施盲法的临床试验中,应报告各组干预特征的相似性(多使用模拟技术),如药品外包装、形状、剂型、颜色、味道、气味和用法用量。此外,还应报告任何可能破坏盲法的处理方法,例如,“紧急揭盲”的条件与流程。

(八) 统计方法

【条目12a】组间比较,主要结局与次要结局的统计方法

【解读】作者需要说明每个分析使用了何种统计学方法,而不是笼统地报告文章中使用了哪几类分析方法。必要时还应在报告的结果部分进一步阐明,以让读者在获得原始数据的基础上能够复现报告的结果。每种统计学分析方法均有各自的适用条件,尤其要注意方法使用的前提假设。如,常用的统计分析方法都是建立在数据独立性的基础上,即样本之间互不干扰、互不影响;当独立假设不成立时,应使用更加复杂的非独立性统计学方法来分析。在RCT研究中,意向性(intension-to-treat, ITT)分析尤其重要,需要对其进行描述。对分析结果的报告规则也需要在方法学部分加以介绍,如同时报告效应量及95%置信区间;报告确切的P值,而不是一个阈值(如P<0.05)。

【条目12b】其他分析方法,如亚组分析和校正分析

【解读】若进行亚组分析,亚组分析的方法仍需详细报告。其中常犯的错误是对不同亚组的P值进行比较,依据一组P值具有统计学意义另一组不具有统计学意义来推断交互作用,这种推断有很高的假阳性率。当采用多变量回归分析调整组间特征不均衡时,应报告统计分析方法及调整的理由,同时应额外说明选择调整变量的依据和理由,并报告这种分析是事先计划还是根据数据分析结果事后决定的。

注:本文内容是参考相关文献后对随机平行对照试验CONSORT声明原文的概述,仅代表本网站观点。关于随机平行对照试验CONSORT声明的更多内容详见官方网站(http://www.consort-statement.org)或论文CONSORT 2010 statement: updated guidelines for reporting parallel group randomised trials
(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2844940/)、CONONSORT 2010 Explanation and Elaboration: updated guidelines for reporting parallel group randomised trials (https://www.bmj.com/content/340/bmj.c869)。

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