本章思维导图如下：
随机化的基石: 随机化是RCT的核心，它确保了干预组和对照组的基线特征尽可能相似，从而可以更准确地评估干预措施的效果。而分配隐藏则是随机化的保障，它确保了随机分配序列的不可预测性，避免了研究人员和受试者预先知晓分组情况，从而减少了选择偏倚和混杂偏倚的风险。 偏倚的影响: 缺乏充分的分配隐藏会导致多种偏倚，例如： 选择偏倚: 研究人员可能会根据自己对干预措施效果的预期，选择性地将某些受试者分配到干预组或对照组，从而导致结果偏倚。例如，研究人员可能会认为某种干预措施对年轻患者更有效，因此将年轻患者优先分配到干预组。 混杂偏倚: 研究人员可能会根据分组情况对受试者进行不同的管理或评估，例如，对干预组提供更频繁的随访，或对对照组使用更严格的诊断标准，从而影响结果的可靠性。例如，研究人员可能会对干预组进行更频繁的检查，以更早地发现并发症，而对对照组则不进行常规检查，从而导致结果偏倚。 依从性偏倚: 受试者可能会根据分组情况选择是否参与研究或遵守治疗方案，例如，干预组的受试者可能因为担心副作用而退出研究，从而导致结果偏倚。例如，干预组的受试者可能会因为药物副作用而提前退出研究，导致干预组的失访率更高，从而影响结果的可靠性。 测量偏倚: 研究人员可能会根据分组情况对结果进行不同的测量或评估，例如，对干预组使用更敏感的测量方法，或对对照组使用更宽松的诊断标准，从而影响结果的可靠性。例如，研究人员可能会对干预组使用更精确的血压计来测量血压，而对对照组则使用普通的血压计，从而导致结果偏倚。 提高可信度: 正规的随机化过程，包括分配隐藏，可以提高RCT的可信度，为临床决策提供可靠的依据。如果RCT缺乏充分的分配隐藏，其结果的可信度就会大打折扣，甚至可能误导临床实践。
研究者的动机: 破译分配序列的动机可能包括： 希望某些患者获益: 研究人员可能认为某种干预措施对某些患者更有益，因此希望将他们分配到干预组。 证实自己的想法: 研究人员可能对干预措施的效果有预判，并希望通过分配隐藏来验证自己的想法。 好奇心: 一些研究人员可能将破译分配序列视为一项智力挑战，并试图通过各种方式来破解它。 利益冲突: 研究人员可能因为与干预措施的生产商或推广者存在利益关系，而有意破译分配序列，以夸大干预措施的效果。 破译的例子: 文档列举了多种破译分配隐藏方案的情况，包括： 简单的信封法: 例如，使用半透明的信封，或在信封上留下线索，使研究人员能够推断出分组情况。例如，信封的厚度、重量、形状、颜色等可能都暗示着分组信息。 药房控制: 例如，药房工作人员可能根据药物容器的特征来推断分组情况。例如，不同药物容器的颜色、形状、标签等可能都暗示着分组信息。 连续编号容器: 例如，研究人员可能根据容器编号的规律来推断分组情况。例如，奇数编号的容器可能代表干预组，偶数编号的容器可能代表对照组。 中央随机化: 例如，研究人员可能通过电话或网络等方式提前获取分组信息。例如，研究人员可能通过向中央随机化中心索要下一个受试者的分组信息，从而推断出之前受试者的分组情况。 防范措施: 研究者需要建立有效的防范措施，例如： 使用更安全的信封: 例如，使用不透明的信封，或在信封内放置遮光材料，以防止研究人员通过观察或触摸来推断分组情况。例如，可以使用黑色或深色的信封，或在信封内放置黑色或深色的纸张。 使用更复杂的随机化方法: 例如，使用区组随机化、分层随机化、适应性随机化等方法，以增加随机分配序列的不可预测性。例如，区组随机化可以确保每个区组内的受试者数量相等，从而避免研究人员根据区组编号来推断分组情况。 建立稽查轨迹: 例如，记录信封的开启时间、受试者的分组情况、药物发放记录等信息，以便追溯和验证分配过程。例如，可以使用电子系统来记录这些信息，并确保其安全性。 加强培训: 对所有参与研究的人员进行培训，确保他们了解分配隐藏的重要性，并遵守相关规程。例如，可以组织专门的培训课程，或发放相关的指南和手册。
最低标准: 顺序编号、不透明、封口的信封 (SNOSE) 是最常用的分配隐藏方法，它可以有效防止研究人员通过观察或触摸来推断分组情况。 拓展标准: 除了SNOSE，还可以考虑以下方法： 药房控制: 由药房工作人员根据随机分配序列来发放药物，以防止研究人员直接接触分配信息。例如，药房工作人员可以将药物放入密封的容器中，并在容器上标注受试者的编号，然后将容器交给研究人员。 编号或编码药物容器: 对药物容器进行编号或编码，以防止研究人员根据容器的特征来推断分组情况。例如，可以使用条形码或二维码来标识药物容器。 中央随机化: 由中央随机化中心负责随机分配，以防止研究人员提前获取分组信息。例如，研究人员可以通过电话或网络等方式向中央随机化中心索要下一个受试者的分组信息。 可靠的计算机辅助方法: 使用计算机软件或在线系统来生成随机分配序列，并确保其安全性。例如，可以使用专门的随机化软件，或使用在线随机化平台。 报告描述: 研究者应详细描述分配隐藏方法，包括使用的工具、操作流程、人员安排等，以便读者评估其有效性。例如，可以描述信封的类型、编号方法、开启方式，以及药物容器的类型、编码方法、发放方式等。此外，还应说明如何防止研究人员破译分配序列，以及如何确保分配过程的透明度和可追溯性。
基线特征: 尽管随机化可以避免系统偏倚，但干预组间仍可能存在机遇所致的差异，例如机遇分配不均。这些差异可能会影响结果的可靠性，需要进行统计检验来解释。 报告内容: 研究者应报告重要预后变量的基线比较，包括人口统计学特征（例如年龄、性别、体重等）和临床特征（例如疾病的严重程度、并发症情况等）。这些信息可以帮助读者了解研究人群的特征，并评估结果的适用性。 避免假设检验: 对基线特征的假设检验是不必要的，甚至可能是有害的。因为随机化本身已经保证了干预组和对照组的基线特征尽可能相似，所以即使存在统计学差异，也可能是由机遇造成的。此外，假设检验可能会导致研究者隐瞒基线不平衡，从而影响结果的可靠性。例如，研究者可能会选择性地报告那些没有统计学差异的基线特征，而隐瞒那些存在统计学差异的基线特征，从而导致结果偏倚。
正规随机化: 正规的随机化，包括分配隐藏，是避免选择偏倚和混杂偏倚的唯一方法。研究者应认真设计分配隐藏方案，并严格执行，以确保RCT的可靠性和有效性。 挑战与重要性: 尽管随机对照试验在实施过程中存在挑战，但其无偏倚性质对于科学研究和临床实践至关重要。通过对抗破译，确保随机化过程的有效性，从而提高RCT的可信度和结果的可靠性，对于促进医学发展和改善患者健康具有重要意义。
