临床科研设计的基本原则
1 随机的原则( randomization)
随机指被研究的样本是从所研究的总体中任意抽取的,也就是说从研究的总体中抽取样本时,要使每一个观察单位都有同等机会被分配到观察组或对照组。随机的意义有3 点: (1) 随机可以消除选择性偏倚,也就是说,可以消除在临床研究中由于选择研究对象(将研究对象分为观察组和对照组) 不当而使研究结果偏离了真实情况的偏差(2) 随机可以增加观察组和对照组之间的可比性(3) 随机研究经统计学处理可以得到可靠、真实的结果。
随机的方法介绍以下几种:
1.1 简单随机法 可以按掷硬币的正反面,某些证件的末位单、双号(身份证除外) 等来确定每一个研究对象被分配到观察组或对照组。但是以上的方法都可能参有不随机因素。正规的简单随机法是根据随机数表来确定每一个研究对象被分配到观察组还是对照组。在应用医学统计学书中的随机数表之前,要先确定自某行或某列开始,然后依次按奇、偶数把研究对象分配到观察组或对照组。
1.2 区组随机法 简单随机分组在研究对象数较少时,可出现观察组和对照组的研究对象数不等。为了克服这种缺点,提出了区组随机法,是按时间顺序,将全部对象分成相等的若干区组,再将每个区组的研究对象随机分组。这样,既可使观察组和对照组研究对象的数目相等,又遵循了随机分配的原则。例如将24位患者分为A(观察组) 、B(对照组) 两组,先将24 位患者按入院时间顺序分为6 组,每组4 位,可有6 种排列方式,即
随机抽取6 个区组的排列序号,如:3、1、6、5、2、4 ,依据此分配排列方式,再将患者随机分配为:
依上述步骤A 组(观察组) 患者为1、4、5、7、11、12、13、14、18、20、22、23 , 而B 组(对照组) 患者为2、3、6、8、9、10、15、16、17、19、21、24。
1.3 分层随机 根据已知的重要临床特点、预后因素或危险因素等,将研究对象分为不同的组,在统计学上称为分层,再将层内不同数量的研究对象随机分配到观察组或对照组。分层随机的意义是保证了这些重要的因素在观察组与对照组分布的均衡性,从而使两组更具有可比性。如乳腺癌治疗的研究分为12 层:
每一层再按简单随机方法将患者分为观察组或对照组。
1.4 比例随机 临床研究有时可按一定比例将患者随机分配到观察组或对照组,如: (1) 考虑到安慰剂的问题时,可规定75 %的患者接受新药治疗,25 %的患者服用安慰剂(2) 若比较药物不同剂量的疗效,同时还探讨药物总量与安慰剂的差异时(3) 在临床研究实施中,又有一种新药需加入观察时常采用比例随机方法分组。但是由于选入观察对象的时间不同,其可比性难以保证,易产生偏倚。
2 对照的原则( control)
选择除了所要研究的处理因素外,其他非处理因素具有可比性的一组或几组病例同步进行观察,然后对比参照称谓对照。临床研究设立对照的意义主要有以下两点: (1) 可控制非研究因素的影响和偏倚, 以确定观察组和对照组的差异是否来自研究因素(2) 可确定临床研究中副反应的发生率。
选择对照时应注意对照组与观察组间的均衡性。如: (1) 对照组与观察组的数量应在临床研究设计中予以确定。如果是1 :1 配比,即1 个病人配以对照1 人如果病例难获得,可采用1 :2～4 ,即1 个病人配以对照1～4 人。(2) 对照组的情况应尽可能地与观察组的情况相似,如性别、年龄、病情等。一般来说,年龄相差要<5 岁研究一种治疗方法时,观察组为中早期病例,对照组为中晚期病例则对比性差。(3) 对照组来源可以是同一医疗单位的,也可以不是同一医疗单位的(多中心研究时) 。
对照的方法有多种,这里介绍常用的几种:
2.1 随机对照( random control trials , RCT) RCT 的意义如前所述。对于临床防治研究评价时RCT 的效率较高,易获得正确的结论。如:大剂量皮质激素对感染性休克是否有效? 长期以来争论不休。Bone RC 等采用前瞻、随机双盲对照的方法验证了大剂量皮质激素既不能预防感染性休克的发生也不能逆转休克,皮质激素组与对照组的病死率无差异。他们在研究中发现:血清肌酐水平大于17618μmolPL 者,皮质激素组的病死率显著高于对照组,考虑与皮质激素组的继发感染发生率显著增高有关。
2.2 非随机同期对照 这种研究时观察组与对照组在随访时间和判断结果时间上大体相同,但两组的研究对象不按随机原则分配。如两个同级医院合作,在同一时间内,一个医院采用新疗法,另一个医院采用传统疗法,研究结束时进行比较。此法临床实施比较容易,患者也容易接受,但其结果偏差较大,因为两组基本临床特点和主要预后因素分布不均衡,缺乏严格的可比性。
2.3 交叉对照 为随机对照研究的特例。这种研究过程分两个阶段。全部研究对象随机分成两组后,第一阶段甲组患者接受新疗法,乙组患者做对照间隔一定(足够) 时间后,进入第二阶段,这时乙组患者接受新疗法,甲组患者做对照。如下图:
其优点不仅可以进行组间对照(甲组两个阶段与乙组两个阶段之和进行对照甲、乙两组新疗法与对照疗法进行对照) ,还可以进行自身对照(甲、乙两组两个阶段各自对照) ,这样不仅降低了对比时的变异度,提高评价效率,同时还可以节约样本。
这种方法要注意:第一阶段的干预作用不能影响第二阶段,如果第一阶段即被治愈或已死亡,则不能进入第二阶段的研究。
2.4 历史对照 这是一种非随机、非同期的对照研究方法。观察组采用新的干预方法,其对照资料来自于文献资料或研究者本单位的历史资料。对比时须注意两组的病情特点和预后因素应相似。该方法易实施,符合临床医师的医德观,患者易于接受,因与历史资料相比较,可节约时间和科研经费,但各种偏倚不容易控制。
2.5 潜在对照 有时临床研究可无对照。如断肢再植的第1 例成功与从未有过的成功事实相对照等即为潜在对照。
3 盲法的原则( blind)
在临床试验中有三个基本角色,即受试对象、执行者和设计者(监督者) 。他们当中的一个、二个或三个不知道研究对象接受的是何种干预措施(被分配在观察组还是对照组) 时称之为盲法。盲法的意义在于:可消除测量性偏倚。其方法主要有以下几种:
3.1 单盲临床试验 该临床研究设计是使研究对象不知道研究因素是什么而研究人员知道。其优点是避免了研究对象的主观因素对研究结果的影响,缺点是不能避免研究人员的主观因素对研究结果所引起的偏倚。如果研究人员在研究过程中暗示或引导研究对象按其研究的意图回答问题或增加某些处置,必将影响研究结果的可靠性和结论的正确性。
3.2 双盲临床试验 这种临床研究设计是使研究对象和研究执行人员都不知道研究因素是什么,而设计者知道(不具体操作) ,在很大程度上减少了研究对象和研究执行人员主观因素对研究结果的影响。与单盲设计相比,双盲设计较复杂,执行起来较困难,但其研究结果更客观、可靠。
3.3 三盲临床试验 临床对该方法尚有争议, 此方法是设计者、研究执行人员和研究对象都不知道研究因素是什么,虽然可以更客观地评价研究结果,但削弱了对临床研究安全性的监督。
3.4 非盲临床试验 在临床研究中,有些研究,如手术与非手术或几种手术方法的疗效研究等可用非盲临床试验,即研究对象和研究者都了解分组情况。此法较容易实施,容易发现研究中的问题以便及时处理并判定研究是否继续进行。其主要问题是产生偏倚。
统计学方法的正确抉择
一。
统计方法抉择的条件
在临床科研工作中，正确地抉择统计分析方法，应充分考虑科研工作者的分析目的、临床科研设计方法、搜集到的数据资料类型、数据资料的分布特征与所涉及的数理统计条件等。
其中任何一个问题没考虑到或考虑有误，都有可能导致统计分析方法的抉择失误。
此外，统计分析方法的抉择应在科研的设计阶段来完成，而不应该在临床试验结束或在数据的收集工作已完成之后。
对临床科研数据进行统计分析和进行统计方法抉择时，应考虑下列因素：
1.分析目的
对于临床医生及临床流行病医生来说，在进行统计分析前，一定要明确利用统计方法达到研究者的什么目的。
一般来说，统计方法可分为描述与推断两类方法。
一是统计描述（descriptivestatistics），二是统计推断（inferentialstatistics）。
统计描述，即利用统计指标、统计或统计表，对数据资料所进行的最基本的统计分析，使其能反映数据资料的基本特征，有利于研究者能准确、全面地了解数据资料所包涵的信息，以便做出科学的推断。
统计表，如频数表、四格表、列联表等；
统计，如直方、饼，散点等；
统计指标，如均数、标准差、率及构成比等。
统计推断，即利用样本所提供的信息对总体进行推断（估计或比较），其中包括参数估计和假设检验，如可信区间、t检验、方差分析、c2检验等，如要分析甲药治疗与乙药治疗两组的疗效是否不相同、不同地区某病的患病率有无差异等。
还有些统计方法，既包含了统计描述也包含了统计推断的内容，如不同变量间的关系分析。
相关分析，可用于研究某些因素间的相互联系，以相关系数来衡量各因素间相关的密切程度和方向，如高血脂与冠心病、慢性宫颈炎与宫颈癌等的相关分析；
回归分析，可用于研究某个因素与另一因素（变量）的依存关系，即以一个变量去推测另一变量，如利用回归分析建立起来的回归方程，可由儿童的年龄推算其体重。
2.资料类型
资料类型的划分现多采用国际通用的分类方法，将其分为两类：数值变量（numericalvariable）资料和分类变量（categoricalvariable）资料。
数值变量是指其值是可以定量或准确测量的变量，其表现为数值大小的不同；
而分类变量是指其值是无法定量或不能测量的变量，其表现没有数值的大小而只有互不相容的类别或属性。
分类变量又可分为无序分类变量和有序分类变量两小类，无序分类变量表现为没有大小之分的属性或类别，如：性别是两类无序分类变量，血型是四类无序分类变量；
有序分类变量表现为各属性或类别间有程度之分，如：临床上某种疾病的“轻、中、重”，治疗结果的“无效、显效、好转、治愈”。
由此可见，数值变量资料、无序分类变量资料和有序分类变量资料又可叫做计量资料、计数资料和等级资料。
资料类型的划分与统计方法的抉择有关，在多数情况下不同的资料类型，选择的统计方法不一样。
如数值变量资料的比较可选用t检验、u检验等统计方法；
而率的比较多用c2检验。
值得注意的是，有些临床科研工作者，常常人为地将数值变量的结果转化为分类变量的临床指标，然后参与统计分析，如患者的血红蛋白含量，研究者常用正常、轻度贫血、中度贫血和重度贫血来表示，这样虽然照顾了临床工作的习惯，却损失了资料所提供的信息量。
换言之，在多数情况下，数值变量资料提供的信息量最为充分，可进行统计分析的手段也较为丰富、经典和可靠，与之相比，分类变量在这些方面都不如数值变量资料。
因此，在临床实验中要尽可能选择量化的指标反映实验效应，若确实无法定量时，才选用分类数据，通常不宜将定量数据转变成分类数据。
3.设计方法
在众多的临床科研设计方法中，每一种设计方法都有与之相适应的统计方法。
在统计方法的抉择时，必须根据不同的临床科研设计方法来选择相应的统计分析方法。
如果统计方法的抉择与设计方法不一致，统计分析得到的任何结论都是错误的。
在常用的科研设计方法中，有成组设计（完全随机设计）的t检验、配对t检验、成组设计（完全随机设计）的方差分析、配伍设计（随机区组设计）的方差分析等，都是统计方法与科研设计方法有关的佐证。
因此，应注意区分成组设计（完全随机设计）与配对和配伍设计（随机区组设计），在成组设计中又要注意区别两组与多组设计。
最常见的错误是将配对或配伍设计（随机区组设计）的资料当做成组设计（完全随机设计）来处理，如配对设计的资料使用成组t检验、配伍设计（随机区组设计）使用成组资料的方差分析；
或将三组及三组以上的成组设计（完全随机设计）资料的比较采用多个t检验、三个或多个率的比较采用四格表的卡方检验来进行比较，都是典型的错误。
如下表：
表1常见与设计方法有关的统计方法抉择错误
设计方法错误的统计方法正确统计方法
两个均数的比较（成组设计、完全随机设计）成组设计的t检验、成组设计的秩和检验
多个均数的比较（成组设计、完全随机设计）多个成组设计的t检验完全随机设计的方差分析及q检验、完全随机设计的秩和检验及两两比较
数值变量的配对设计成组设计的t检验配对t检验、配对秩和检验
随机区组设计（配伍设计）多个成组设计的t检验、完全随机设计的方差分析随机区组设计的方差分析及q检验、随机区组设计的秩和检验及两两比较
交叉设计成组设计的t检验、配对t检验、配对秩和检验交叉设计的方差分析、交叉设计的秩和检验
4.分布特征及数理统计条件
数理统计和概率论是统计的理论基础。
每种统计方法都要涉及数理统计公式，而这些数理统计公式都是在一定条件下推导和建立的。
也就是说，只有当某个或某些条件满足时，某个数理统计公式才成立，反之若不满足条件时，就不能使用某个数理统计公式。
在数理统计公式推导和建立的条件中，涉及最多的是数据的分布特征。
数据的分布特征是指数据的数理统计规律，许多数理统计公式都是在特定的分布下推导和建立的。
若实际资料服从（符合）某种分布，即可使用该分布所具有的数理统计规律来分析和处理该实际资料，反之则不能。
在临床资料的统计分析过程中，涉及得最多的分布有正态分布、偏态分布、二项分布等。
许多统计方法对资料的分布有要求，如：均数和标准差、t和u检验；
方差分析都要求资料服从正态分布，而中位数和四分位数间距、秩和检验等，可用于不服从正态分布的资料。
所以，临床资料的统计分析过程中，应考虑资料的分布特征，最起码的要求是熟悉正态分布与偏态分布。
例如：在临床科研中，许多资料的描述不考虑资料的分布特征，而多选择均数与标准差。
如某妇科肿瘤化疗前的血象值，资料如下表：
某妇科肿瘤化疗前的血象值
指标名例数均数标准差偏度系数P值峰度系数P值
血红蛋白（g/L）98111.9918.820.1800.4590.0250.958
血小板（×109/L）98173.5887.111.3530.0001.8430.000
白细胞（×109/L）986.79302.7671.2070.0001.2020.013
从上结果可见，若只看三项指标的均数和标准差，临床医生也许不会怀疑有什么问题。
但是经正态性检验，病人的血红蛋白服从正态分布，而血小板和白细胞两项指标的偏度和峰度系数均不服从正态分布（P<0.05）。
因此，描述病人的血小板和白细胞平均水平正确的指标是中位数，而其变异程度应使用四分位数间距。
除了数据的分布特征外，有些数理统计公式还有其它一些的条件，如t检验和方差分析的方差齐性、卡方检验的理论数（T）大小等。
总之，对于临床科研工作者来说，为正确地进行统计方法的抉择，首先要掌握或熟悉上述影响统计方法抉择因素；
其次，还应熟悉和了解常用统计方法的应用条件。
二。
数据资料的描述
统计描述的内容包括了统计指标、统计和表，其目的是使数据资料的基本特征更加清晰地表达。
本节只讨论统计指标的正确选用，而统计表的正确使用请参阅其他书籍。
1.数值变量资料的描述
描述数值变量资料的基本特征有两类指标，一是描述集中趋势的指标，用以反映一组数据的平均水平；
二是描述离散程度的指标，用以反映一组数据的变异大小。
各指标的名称及适用范围等见表2。
表2描述数值变量资料的常用指标
指标名称用途适用的资料
均数（X——）
描述一组数据的平均水平，集中位置正态分布或近似正态分布
中位数（M）与均数相同偏态分布、分布未知、两端无界
几何均数（G）与均数相同对数正态分布，等比资料
标准差（S）
描述一组数据的变异大小，离散程度
正态分布或近似正态分布
四分位数间距
（QU-QL）与标准差相同偏态分布、分布未知、两端无界
极差（R）与标准差相同观察例数相近的数值变量
变异系数（CV）与标准差相同比较几组资料间的变异大小
从表中可看出，均数与标准差联合使用描述正态分布或近似正态分布资料的基本特征；
中位数与四分位数间距联合使用描述偏态分布或未知分布资料的基本特征。
这些描述指标应用时，最常见的错误是不考虑其应用条件的随意使用，如：用均数和标准差描述偏态分布、分布未知或两端无界的资料，这是目前在临床研究文献中较为普遍和典型的错误。
医学科学研究设计有以下四个基本原则：
一、随即原则
随机化的核心是机会均等。随机化是医学研究中一项非常重要的原则。在医学研究中，随机化包括两方面的内容：随机化抽样和随机化分组。通过随机化选择研究对象，可以得到一个有代表性的样本。
当存在未知或不可控制的非处理因素时，随机化分组将研究对象随机分配到实验组和对照组之中，使这些非处理因素在实验组和对照组的分布一致。因此，随机化是实验性研究中保证组间均衡、可比的重要手段。
二、对照原则
有比较才有鉴别。在医学研究中，除了有研究因素或接受处理因素的暴露组或实验组外，还同时设立对照组。对照组是除了不接受实验组的干预措施外，其他非研究因素的分布与实验组完全一致的研究对象。
三、盲法原则
在科研设计中，研究对象和研究者的主观因素往往会影响到研究信息的真实性，产生信息偏倚。这种偏倚可产生于设计到结果分析的任一环节。如在临床试验设计中，患者的心理因素和医务工作者的主观判断都可能干扰试验结果，产生偏倚。
采用盲法试验可避免这种偏倚。所谓盲法，是指参加试验的研究者或受试者一方或/和双方都不知道试验对象被分配在哪一组，接受的是试验措施还是对照措施。
四、重复原则
重复是指在相同条件下进行多次观察或多次研究以提高科研的科学性和可靠性。广义的重复包括样本数量的重复、观察次数的重复和研究结果的重复。狭义的重复即样本数量的重复。
观察次数重复指的是对同一试验对象进行多次观察或测量，以提高观测结果的精确性。一般要求对某项指标至少观测三次。研究结果的重复即重复实验以验证相同条件下结果的重现性，保证结果的可靠性，无法重现的研究是没有科学意义的。
遵循这些原则的原因：较少误差，提高实验效率。设置对照是为了更好地评价和鉴别实验结果的科学性真实性，避免产生错误的结论。随机原则是指没有主观，没有客观选择的抽样方法。重复是为了稳定标准差，使均值接近真实水平。均衡是为了避免偏性，减少误差，提高实验的准确性。
扩展资料：
1、医学：关于人体及其疾病的科学。
包括：（1）预防医学：防止健康向疾病转化
（2）临床医学：促进疾病向健康转化
（3）基础医学：认识健康和疾病互相转化的规律
2、科学研究(research)
（1）定义：是采用可行的技术手段和方法，对未知学术领域中一切有价值科学问题的探索。
（2）特点：在于可行性、创新性和研究工作的学术意义。其核心在于对未知学术领域的探索, 在于创新性。因此，不具有创新特点的学术活动，不应该称为科学研究。例如:教学实验等。
3、科学研究的重要性
（1）科学研究是推动科技发展的源动力。人类对于自然界发生的一切事物的认识均来自于科学实践，主要来源于以认识自然为根本目的的科学研究活动 。
（2）科学研究水平的高低是一个国家、一个单位科技力量强弱的重要标志，是决定其能否持续发展的关键因素之一。
4、科学研究的三个组成部分
（1）确立科研方向和选择科研课题；
（2）科学研究的具体实践；
（3）科研结果、数据等的归纳与总结。
参考资料：百度百科—医学科研设计
可行的方法是：
休息时间：思考和记录临床中遇到的问题，挑选中最有价值的一个，进行临床方案的设计；
工作时间：通过文档和工具记录临床数据，并定时整理（长期工作）；
运用多种统计方法对数据进行分析（多因素方差分析、回归、主成分分析、meta分析等），搭建模型；
结合分析的成果，撰写论文，进行发表；
由于做临床科研的过程中会遇到各种各样的问题，且部分非医学问题专业性较强，远超出医生知识范围。由于上述情况的存在，建议寻求更专业的帮助。
现代医学研究的分类可以沿自然科学的分类，分为基础医学、临床医学、预防医学和卫生事业管理学研究。研究对象包括正常人、病人、动物(实验动物)和生物体赖以生存的自然和社会环境。包括①调查研究：研究者为了解人群的健康状况(疾病的分布、患病率、发病率、病死率和死亡率的水平和消长)，研究环境因素的致病或保护作用，必须结合专业进行周密的调查设计。调查设计是调查研究工作的先导和依据，也是调查结果准确可靠的保证。调查设计的特点即研究因素是客观存在的，如职业、地域、民族等；不能用随机化分组来平衡混杂因素对调查结果的影响，故重点是调查表、分析表与抽样方法设计。②临床试验：临床医学研究的内容很广泛，包括了病因学、诊断学、疗效和预后诸领域的研究。限于篇幅现仅就其中疗效观察予以阐述。疗效研究内容即有药物、手术、理化因素的效应，也有营养、护理等辅助措施与预防措施的作用，也可以是对完整的一组治疗方案或一种特定形式的治疗措施的研究。疗效研究的指标，根据不同的目的可以是：生存或死亡，痊愈或未愈，有效或无效，症状或体征的存在或消失，生理、生化指标的变化及副作用等等。如何评价临床疗效的优劣，应注意试验设计的类型，被试因素(药物、手术、理化因素等)的科学性，受试对象的代表性及其诊断的正确性，疗效指标的统一性和可靠性。③实验研究：将若干随机抽取的实验对象随机分配到两个或多个处理组，观察比较不同处理因素的效应，这种研究称为实验研究。实验研究的特点是：研究者能人为设置处理因素；研究对象接受处理因素的种类或水平是由随机分配决定的。因此，实验研究能够更有效地控制误差，使多种实验因素包括在较少次数的实验之中。广义的实验研究包括动物实验、临床试验和社区干预试验。
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提取码: j8by医学科研设计系列课程本书针对不同学科特点阐述实验设计、调查设计、临床实验设计及干预试验设计的基本原理、具体实施和分析方法。书中各章节举出实例，便于读者理解课程内容。在各章前设置“学习目标”，章后有“结语”、“练习题”、“思考题”，分别提出必须掌握的内容，概括了全章的要点，以帮助读者练习和复习。
