柳叶刀临床研究基本概念 | 第13章 非双盲随机试验中分配序列的生成：防止猜测
文摘
2024-10-25 12:44
上海
重温经典，今天继续分享本人阅读《柳叶刀临床研究基本概念》第2版的读书笔记，今天分享第十三章读书笔记，请大家指正。本章深入探讨了在非双盲随机试验中如何生成分配序列，以防止选择偏倚并确保试验结果的可靠性。文章从对样本量均等性迷思的批判开始，逐步分析了不同随机化方法的优缺点，并最终提出了混合随机化方法作为解决方案。以下是对文档内容的详细解析：文章首先指出，许多研究者错误地认为随机试验需要产生样本量相等的比较组。这种观念源于对随机试验的误解，认为样本量相等可以增强试验结果的可靠性和可信度。然而，这种观点忽略了随机化的本质，即不可预测性。在简单非限制性随机试验中，各组样本量应体现随机化变异性，组间样本大小差异是可以预计的。强行修饰样本量相等的行为，不仅不符合科学原理，也容易引起读者的质疑。限制性随机化方法，如排列区组随机化，通过限定治疗分配方案来强制样本量相等。虽然这种方案可以增强统计检验效能并解决时间趋势问题，但也牺牲了不可预测性，尤其是在非双盲试验中。研究者可以观察前几位受试者的分组情况，从而预测后续的分组，导致选择偏倚。即使随机改变区组长度，也无法完全消除这种可能性。文章建议，对于总样本量 >200 的非双盲试验，应采用简单随机化方法，并接受组间样本量的轻微差异。简单随机化提供了完美的不可预测性，从而消除了选择偏倚。对于总样本量 <200 的非双盲试验，则应采用限制性随机化方法，如瓮设计。瓮设计在试验早期阶段促进样本量平衡，后期则进行简单随机化，兼顾了不可预测性和样本量均等性。为了解决简单随机化和排列区组随机化方法的局限性，文章提出了混合随机化方法。该方法整合了简单随机化和排列区组随机化的优点，在试验初期建立样本量不平衡，后期则采用排列区组随机化，并穿插不均等区组或简单随机区块，以增加不可预测性。- 步骤 1：用替换随机化为第一批受试者生成一个不均等的区组。
- 确定第一个不均等区组的区组长度，通常取 5-16。
- 选择预设组间的不等度，例如受试者人数至少相差 4 例。
- 如果满足，则使用该序列；如果不满足，则重复生成随机序列，直到满足预设的不等度。
- 步骤 2：为后续受试者生成随机排列的区组，并随机改变区组长度。
- 确定是否插入不均衡区块或简单随机区块，以及插入的时间点。
- 步骤 3：生成一组在排列区组后插入一个简单的随机序列。
混合随机化方法比瓮设计和其他复杂设计更容易理解，更易于实现。它可以在保证样本量均衡的同时，最大限度地提高不可预测性，从而有效防止选择偏倚。文章提供了一个混合随机化方法的案例，说明了如何在实际应用中使用该方法。案例中，研究者首先使用替换随机化生成一个不均等的区组，然后使用排列区组随机化生成后续区组，并在第 40 位受试者后插入一个简单的随机序列。文章建议，在研究方案中不应充分描述随机化生成方案，以避免解密分配序列。但必须描述计划中的随机化分层，并记录随机化过程。文章指出，一些研究者对混合随机化方法的接受度不高，甚至认为其过于复杂。然而，与其他方法相比，混合随机化方法在保证样本量均衡的同时，提供了更高的不可预测性，从而更有效地防止选择偏倚。文章强调了不可预测性在随机试验中的重要性，并呼吁研究者采用混合随机化方法或其他能够降低选择偏倚风险的技术，以确保试验结果的可靠性，并为患者提供更安全、更有效的治疗方案。- 文章还讨论了不同随机化方法的统计效能，并建议采用标准统计分析方法。
- 文章指出，一些研究者对混合随机化方法的接受度不高，甚至认为其过于复杂。
- 文章建议，在"非双盲"试验中，应采用某种方法来防止选择偏倚。
这份文档为我们提供了关于非双盲随机试验中分配序列生成的宝贵见解。通过理解不可预测性的重要性，并采用适当的随机化方法，我们可以有效地防止选择偏倚，确保试验结果的可靠性，并为患者提供更安全、更有效的治疗方案。临床研究基本概念（第2版）/ (美)肯尼思. F. 舒尔茨 (Kennel:h F. Schulz) 原著; 王吉耀 主译. 北京：人民卫生出版社，2020
