2024年9月25日，首都医科大学的赵顺英教授作为第一作者，在医学顶刊《NEJM》（医学一区top，IF=96.2）发表了一篇题为：“Ziresovir in Hospitalized Infants with Respiratory Syncytial Virus Infection”的研究论文，为探究新药齐瑞索韦的疗效，研究团队开展了一项3期、多中心、双盲、随机、安慰剂对照的AIRFLO临床试验。
研究结果表明，新药齐瑞索韦（Ziresovir）治疗减少了因呼吸道合胞病毒（RSV）感染住院的婴幼儿毛细支气管炎的体征和症状，且未发现安全性问题。
如果你需要全文，请在医学论文与统计分析公众号后台回复关键词“pdf”。如果您需要进一步的重复测量分析指导，不妨看看我们临床与护理研究重复测量数据分析一对一指导学习班！详情可咨询助教，微信号：aq566665
齐瑞索韦是一种抑制RSV F蛋白的药物，由上海爱科百发生物医药技术股份有限公司开发。
这项研究在中国28家医院的30个临床中心开展，纳入了311名1~24月龄因呼吸道合胞病毒（RSV）感染住院的婴幼儿患者，以2:1的比例随机分配到齐瑞索韦治疗组和安慰剂对照组（两组均根据体重给药，剂量10~40 mg，每12h给药一次），开展为期5天的治疗。
主要结局是治疗48小时后，毛细支气管炎临床评分较基线的变化（总分为0~12分，评分越高表明症状和体征越严重）。
次要结局是治疗96小时后RSV病毒载量较基线的改变。
图1 研究流程
齐瑞索韦可减轻RSV细支气管炎症状
最终进行意向性治疗的人群包括244名参与者，安全性人群包括302名参与者。研究结果表明，相较于安慰剂对照组，齐瑞索韦治疗组疗效显著且安全性能良好。
主要结果如下所示：
与安慰剂相比，齐瑞索韦治疗组在第一次给药48小时后的毛细支气管炎临床评分平均降低3.4分，而安慰剂组降低2.7分，两者差异达到0.8分，具有统计学意义（P=0.002）。
齐瑞索韦治疗组在第一次给药96小时后的RSV病毒载量较基线平均下降2.5 log10 copies/mL，安慰剂组则下降1.9 log10 copies/mL，差异为0.6 log10 copies/mL，即多降77%（P=0.006）。
齐瑞索韦治疗组的药物相关不良事件发生率为16%，安慰剂组为13%，未发现严重的药物相关不良事件。
图2 主要和关键次要疗效终点（意向治疗人群）
综上所述，该研究表明，齐瑞索韦作为一款新型口服抗病毒药物，在治疗RSV感染的婴幼儿中显示出了积极的临床效果。药效主要表现在能够显著降低毛细支气管炎的各项临床评分，并且降低病毒载量。此外，该药物的安全性得到了验证，药物相关的不良事件发生率与安慰剂组相比没有显著差异。
研究设计与统计学方法
一、研究设计
P：1~24月龄因RSV感染住院的婴幼儿患者
I：干预组按体重给药（体重2.5至5.0 kg的参与者为10 mg，体重超过5.0 kg至10.0 kg的参与者为20 mg，体重超过10.0 kg至20.0 kg的参与者为40 mg），相对于第1天首次给药每12h（±2h窗口内）给药一次，持续5天。
C：安慰剂组使用同剂量安慰剂
O：主要结局：是治疗48小时后，毛细支气管炎临床评分较基线的变化（总分为0~12分，评分越高表明症状和体征越严重）。
次要结局：治疗96小时后RSV病毒载量较基线的改变。
S：3期、多中心、双盲、随机、安慰剂对照试验
二、统计方法
1.使用重复测量的混合模型分析主要疗效终点，该模型以治疗后48h以及治疗后96hWang氏细支气管炎临床评分较基线的变化（第1天）的变化为因变量，测量时间（基线后48h、96h）、治疗组（齐瑞索韦治疗组、安慰剂对照组）和时间-治疗组交互作用为固定效应。
并根据基线协变量调整模型，包括基线Wang氏细支气管炎临床评分、年龄(≤6个月或>6至24个月)和RSV感染发病时间。
RSV病毒载量分析采用有限最大似然估计的重复测量模型。
2.使用分层固定序列的方法，在0.05的双侧水平下检验主要疗效终点和关键次要疗效终点的优效性。
3.最后通过卡方检验事后比较不良事件发生率的组间差异。所有统计分析均使用SAS软件9.4版（SAS Institute）进行。
闲来郑语
今天这篇临床试验的结果，我非常骄傲，这项研究是《新英格兰医学杂志》发表的首个中国自主研发的儿童创新药临床研究，也是全球首个治疗RSV病毒感染靶向药的III期临床试验结果，足见其研究道路上的坎坷和崎岖！
除此之外，这篇文章的重复测量资料的研究设计和统计分析也值得称赞，是非常典型的干预前后差值作为主要疗效终点，进行重复测量数据分析的文章。
重复测量资料有不同的类型，分析套路也有不少，怎么设计与分析是一个大的问题。值得我们做一个系列来详细讲讲，我们在下一篇文章，继续介绍这篇文章的统计学方法，着重讨论一下不同类型的重复测量数据如何进行分析，你看可好？
在医学论文与统计分析公众号后台回复关键词“pdf”，即可获取原文！更多统计指导，请联系郑老师团队，助教微信：aq566665。
