基于网络的最小化随机分组设盲系统

摘要

本课题拟设计并实现一套具有普遍适用性的基于网络的最小化随机分组设盲系统，以简化并促进最小化随机分组方法在临床试验中的应用。该系统主要特点应包括： 1.支持多中心，多治疗组。 2.支持多个临床试验在同一个系统上同时进行，而不需要改变数据库结构或额外编写程序。 3.在对病人分组的同时，完成对分组结果的设盲。 4.除浏览器以外，客户端不需要安装任何特殊的客户端软件。 研究方法：以PocockandSimon的最小化随机分组方法作为分组算法的理论基础，以临床试验各水平在各治疗组病例数的标准差作为衡量不均衡性的指标；使用MicrosoftSQLServer2000作为数据存储容器，采用EAV(Entity-Attribute-Value)数据结构容纳不同试验和不同类别的数据；使用VBScript编写ASP(ActiveServerPages)程序，使用JavaScript编写客户端浏览器执行程序；系统通过Win2000Server服务器上的IIS(InternetInformationServer)对外提供WWW(WorldWideWeb)服务，浏览器和WWW服务器之间的通讯采用经过128位密钥加密的SSL(SecureSocketLayer)通信协议。 研究结果：系统模型建成后，首先在该系统上同时模拟了两个临床试验。第一个模拟临床试验为3因素10水平，分为2个治疗组，偏倚分配概率设为0.8。第二个模拟临床试验为3因素8水平，分为3个治疗组，偏倚分配概率设为0.85。使用计算机随机产生的模拟病人数据对该系统进行测试，两个临床试验的分组过程各自运行，互不影响。使用SAS软件对模拟分组结果的组间预后因素分布进行卡方检验，P值均大于0.85，说明通过该系统进行分组，两个临床试验的预后因素在各治疗组间达到较好的均衡。系统为每个入组病人返回一个随机对应的药物编号，在进行最小化分组的同时完成设盲。 另外，设计一个包含5因素35水平分为2个治疗组的临床试验，试验中包含3个连续性变量因素。试验数据采用某“心血管疾病”临床试验中经调整过的病人原始数据。在试验过程中，当有50名、100名、150名、182名病人入组时，分别对3个连续性预后因素变量在治疗组间的均衡性做方差分析。在每个分析点，治疗组间都达到了均衡性要求，而且随着样本量的增大，连续性变量的均衡性分析P值趋于稳定。 目前本系统正在两个临床试验中进行应用，其中一个应用在单机版开放式试验中，另外一个应用在基于网络的随机双盲对照临床试验中。 研究结论：①将EAV数据格式引入中心随机化系统，使该系统不仅支持同一个临床试验中包含多个治疗组，而且支持多个临床试验在同一系统中同时进行而不需要额外编写程序。②该系统将最小化分组功能和设盲功能相结合，扩大了该系统的适用范围，同时降低了选择偏倚产生的可能性。 通过本研究开发的中心随机化分组系统的不同版本既可以应用在开放式临床试验中，又可以应用在双盲临床试验中；既适用于单中心临床试验，又适用于多中心临床试验；既可以基于网络，又可以基于单机通过传真的方式传送病人对应的药物编号。因此，该系统简化了最小化分组方法在临床试验中的应用，具有较广阔的应用前景。

目录

独创性声明及保护知识产权声明

缩略语表

前言和文献回顾

1引言

2研究方法

3研究结果

4讨论

小 结

参考文献

附录

个人简历和研究成果

致谢