什么是临床试验中的敏感性分析？
敏感性分析定义：是一种用来评估数据稳健性的方法，通过改变分析方法、模型、未测量的变量值或假设来确定结果是否最依赖于有疑问的或未支持的假设。它也被定义为一系列分析数据集以评估是否改变所做的假设会导致不同的解释或结论。本质上，敏感性分析解决了“如果关键因素或假设发生变化会怎样”之类的问题。如果我们想知道当处理数据的方式发生变化时结果是否会也发生变化，这时可以改变我们的分析方法并记录结果或结论的变化。
敏感性分析包括哪些常见类型？
下表为敏感性分析中常见的类型：
| 类型 | 敏感性分析 |
| 离群值 | - 通过z得分或箱线图评估离群值 - 含有或排除异常值进行分析 |
| 随机对照试验（RCT）中的非依从性或方案违背情况 | - 意向治疗分析（作为主要分析） - AT分析（As-treated analysis） - PP分析（Per-protocol analysis） |
| 缺失数据 | - 仅分析具有完整数据的受试者 - 使用单个或多重插补方法补充数据并重新分析 |
| 结局的定义 | - 对不同截止值或定义的结局进行分析 |
| 聚类或相关性及多中心试验 | - 不进行聚类和进行聚类（采用一种方法）的比较 - 不进行聚类和进行聚类（采用多种方法）的比较 - 对中心校正或不校正 - 使用不同的中心校正方法 |
| RCT中的竞争风险 | - 对每个事件进行生存分析 - 使用等比例分布风险模型（proportional sub-distribution hazard model；精细和灰色方法） - 考虑所有竞争因素来拟合一个模型 |
| 基线不平衡 | - 基线特征调整和不调整 - 采用不同方法进行基线校正，如多变量回归与倾向评分法 |
| 分布假设 | 在不同的分布假设下进行分析 - 不同的分布（例如泊松分布vs负二项式） - 参数方法与非参数方法 - 经典方法与贝叶斯方法 - 不同的先验分布 |
如需对每种类型进行详细的了解，可点击左下角“阅读原文“进行深入理解。
常见问题
问：我是否需要调整执行敏感性分析的总体显着性水平？
答：不需要。敏感性分析通常是使用不同方法对相同结局或不同定义的结局进行重新分析，其主要目标是评估这些变化如何影响结论。基本上，包括统计显著性水平在内的其他所有内容都需要保持不变，以便我们可以评估任何影响是否可归因于潜在的敏感性分析。
问：可以事后进行敏感性分析吗？
答：最好先在方案中记录所有的分析计划，包括敏感性分析。有时，人们无法预见在一项研究过程中可能出现的所有情况，不确定是否需要额外的敏感性分析。在这种情况下，需要将预期的敏感性分析纳入统计分析计划（SAP），该计划需要在数据分析之前完成。每个敏感性分析都需要明确的理由。当然，也可能做事后敏感性分析。
问：亚组分析和敏感性分析有什么区别？
答：亚组分析的目的是评估特定患者组的效果是否相似或根据某些患者特征进行修改。如果主要结果具有统计显著性，亚组分析旨在评估观察到的效果在亚组中是否一致，这可以被视为某种形式的敏感性分析。一般来说，对于亚组分析，人们对每个亚组的结果感兴趣，而在亚组“敏感性”分析中，人们对亚组之间结果的相似性感兴趣（即亚组之间的稳健性）。通常，亚组分析需要指定亚组假设和基本原理，并通过在回归模型中包含交互项（即亚组变量x主要暴露变量）来执行分析。它们可能还需要调整alpha（总体显著性水平）。此外，大多数研究没有足够的功效来支持亚组分析
综上所述，在报告临床试验时，我们建议进行计划的或事后敏感性分析，以及叙述分析的原因和结果，讨论这些分析结果对研究总体结果的影响。
参考文献
Thabane L, Mbuagbaw L, Zhang S, et al. A tutorial on sensitivity analyses in clinical trials: the what, why, when and how. BMC Med Res Methodol. 2013 Jul 16;13:92.
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