多中心RCTs中央随机化网络系统的开发

摘要

目的：
　　依托计算机技术及网络平台，将最小化法嵌套其中，开发基于多中心RCTs的中央随机化网络系统，以期为多中心RCTs提供安全、便捷的随机化技术工具。
　　方法：
　　采用最小化法中常用且均衡性较好的Pocock和Simon标准差法，借助工具Microsoft Visual Studio2015以及数据库Microsoft SQL Server2008，利用C＃及SQL进行编程，将SSL（Secure Sockets Layer安全套层）协议部署在本系统的WEB网络服务器上，并在服务器和浏览器之间设置128位密钥加密的SSL通信传输协议，在Microsoft SQL Serve中采用EVA数据结构存储数据，开发基于多中心RCTs的中央随机化网络系统。
　　结果：
　　1.为保证分配的随机性及组间的均衡性，系统设置了相关参数，包括偏倚分配概率及组间最大例数差值；
　　2.设置了多级管理模式及身份验证，系统中设置了系统管理员、试验管理员、中心研究者三个角色及权限，各角色需要对应的账号密码才能登陆，具有严密的安全运行保障；
　　3.利用 EVA数据结构存储数据，可以同时容纳多个临床试验和多个处理组而无需修改数据表。
　　4.本系统的预后因素不仅可以是分类的，也可以是连续的。系统能对连续的预后因素自动划分所在水平，在组间达到很好的均衡。
　　5.对多中心RCTs中的双盲、受试者及药物管理具有较大的优势，系统可以动态地设置配送至各中心的药物编号，实时知道各中心的受试者入组情况，这样试验管理员就可以及时地安排药物配送；
　　6.本系统设置了模拟板块，可以根据各试验的情况，确定偏倚分配概率及组间最大例数差值的最佳参数值，大大减少了工作量及避免选择偏倚；
　　7.可以根据RCTs的需要灵活使用分层及区组随机化方法，组间分配比例可以为1:1、2:1、1:1:1等多种形式，能适应各种临床试验类型；
　　8.除了阿里云服务器提供的DDoS（Distributed Denial of service,分布式拒绝服务）防护、木马查杀、防暴力破解等安全保障外，系统本身也采用了SSL及限定ISS（Internet Information Server，Internet信息服务）的入站规则来保障系统的安全。数据库则采用差分备份（Different Backup）每隔7天对数据进行定期备份。
　　结论：
　　系统集成了目前国际上最主流的最小化方法，通过设置相关参数及预后因素能很好地保证组间的均衡性；依托计算机技术及网络平台，安全、有效地解决了最小化法中组织困难的问题，对研究过程中随机化的保持提供了可靠的技术保障，极大地提高了随机化效率；使用简便，适用性强，特别适合于多中心、随机、盲法（单盲/双盲）平行对照研究。

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中文摘要

英文摘要

一、前 言

二、研究方法

2.1 最小化法

2.2 系统体系结构

2.3 EVA数据表

三、研究结果

3.1 系统中最小化法的实现

3.2 多级管理模式

3.3 系统数据库

3.4 系统编盲

3.5 药物编号分配

3.6 模拟设计

四、讨 论

4.1 最小化法的实际问题

4.2 系统实际应用中可能遇到的问题及解决方法

4.3 系统安全性保障

4.4 系统的优势及不足

五、结 论

参考文献

综述: 临床试验设计及最小化法研究进展

致谢