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中国科大学者发表顶刊NEJM,分享临床试验统计分析方法

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发布于 2025-07-14 / 2 阅读
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2025年7月3日,中国科学技术大学附属第一医院(安徽省立医院)胡伟教授团队在医学顶刊《NEJM》(医学一区top,IF=78.5)在线发表了一篇临床试验研究成果论文,题为:“Early Tirofiban Infusion after Intravenous Thrombolysis for Stroke”。

研究者进行了ASSET-IT试验,评估溶栓后静脉输注替罗非班24小时对卒中患者优良功能结局改善作用。


急性缺血性卒中是中国的首要死因,也是全球主要死因之一。

急性缺血性脑卒中发生后 4.5 小时内,静脉溶栓仍是标准治疗方法。静脉溶栓后可能会发生血管再闭塞,但在溶栓后的最初 24 小时内使用抗血小板药物或许可以预防这种情况。

替罗非班(Tirofiban)是一种血小板糖蛋白 IIb-IIIa 受体拮抗剂,在实验模型中可减少大血管再闭塞。

主要研究设计

本项随机安慰剂对照试验在中国38个中心开展。

P(Population)研究对象:研究纳入了 832 例18岁以上非心源性脑卒中且在卒中 4.5 小时内接受溶栓治疗的患者

I(Intervention)试验组:随机分组后 5 分钟内接受替罗非班静脉注射。

C(Comparison)对照组:随机分组后 5 分钟内接受安慰剂静脉注射。

O(Outcome)结局:

主要疗效终点是 90 天时的优良功能结局(定义为改良 Rankin 量表评分为 0 或 1 分)。

关键次要结局是:

  • 90天时改良Rankin量表等级评分的分布情况;

  • 90天后的功能独立性(改良Rankin量表得分为0到2分[后者表示轻度残疾]);

  • 在90天内独立行走或照顾身体需要的能力(在修改的兰金量表中得分为0到3分)等。

安全性终点包括36小时内症状性颅内出血及90天死亡率。

为什么郑老师要把主要、次要、安全性结局摆出来?

在临床试验项目中,我认为结局指标的考虑是最重要的,它关系到你是否可以获得阳性结果,你的研究是否具有较好的临床意义,关系到你的样本量、你的研究期限,也关系到你的统计分析方法。

好的临床试验项目,必然在结局上①考虑主次、②考虑形式和③定义时间。

本文结局指标设置主次清晰,形式为量表评分,时间设置在90天时。

S(Study design)研究类型:III期、多中心、双盲、随机安慰剂对照试验

主要研究结果

2024年3月14日至2024年9月25日,38个中心共评估了1699名患者的资格,832名患者进行了随机分组(414名为替罗非班组,418名为安慰剂组)。安慰剂组1例患者在90日时失访。

1.主要结局方面:

90天时,替罗非班组改良Rankin量表0-1分比例显著高于安慰剂组(65.9% vs. 54.9%;风险比(RR)1.20;95%CI:1.07-1.34;P=0.001)。

2.次要终点方面

修改后的意向治疗人群90天的评分分布如下图所示。Brant检验表明违反了平行回归假设(P=0.038),因此没有报道common odds ratio

90天时,替罗非班组功能独立(mRS 0-2分)的患者比例更高(80.4% vs 72.7%);

以Barthel指数衡量的功能独立(95-100分)的比例也更高(77.1% vs 70.5%)。

其他疗效结果见上表。

3.主要安全性终点

研究观察到替罗非班组症状性颅内出血风险略有增加(1.7% vs 0%),但总体死亡率在两组间无显著差异(4.1% vs 3.8%)。

统计分析方法

1.样本量计算

在计算样本量时,我们假设安慰剂组90天时改良Rankin量表(mRS)评分为0或1分(主要结局)的患者比例为50%。既往数据显示,与安慰剂相比,静脉溶栓后给予替罗非班可使评分为0或1分的患者比例增加15%。

我们确定,每组纳入394例患者(总计788例),可在双侧显著性水平为0.05的条件下,为主结局分析提供80%的检验效能以检测出组间10个百分点的差异。

考虑到5%的脱落率后,最终确定样本量为832例患者(每组416例)。

2.分析集

主要疗效和安全性分析依据改良意向性治疗(modified intention-to-treat, mITT)原则进行,纳入了所有签署知情同意书、完成随机分组并完成90天随访的患者。

在符合方案(per-protocol, PP)集中对主要结局进行了支持性分析,该分析排除了被发现不符合入组标准或未接受替罗非班/安慰剂治疗的患者。

郑老师:研究对ITT集进行了修正,直接删去了主要结局缺失的患者(不填补)。这也是目前临床试验中的常见操作,将由于某种原因离开了试验,没有接受干预的人群从ITT集中剔除出去,形成modified ITT集。

3.对数二项回归

主要结局的组间差异采用对数二项回归(log-binomial regression) 进行分析。计算未经调整的风险比(risk ratio, RR) 及其95%置信区间,同时对二分类的次要疗效和安全性结局也进行了此分析。

4.有序Logistic回归

在通过Brant检验验证了比例优势假设成立后,采用有序logistic回归分析改良Rankin量表评分的分布,结果以common odds ratio表示。

郑老师:我们知道有序logistic回归针对等级因变量开展回归分析。但有序logistic回归和二分类logistic回归有一定的区别。

有序logistic回归的前提是要满足Brant平行性检验,若P值>0.05说明条件通过,可以开展有序logistic分析该等级资料。

郑老师已经把有序logistic回归和平行性检验都整合一起,部署在本人开发的"风暴统计平台",免费的,有需要的朋友直接浏览器搜索“风暴统计”使用。

5.具有恒等链接函数的高斯分布模型

两个连续的次要结局的组间比较,采用具有恒等链接函数的高斯分布模型来估计均数差(mean difference)

6.敏感性分析

在最佳情况和最差情况下对90天结局进行填补,以此进行敏感性分析(sensitivity analysis)

7.多重比较

由于统计计划未包含针对多重比较校正置信区间宽度的条款,因此无法从次要结局或亚组分析中得出确切结论。

8.统计软件

所有分析均使用Stata软件(版本17.0;StataCorp)完成。

以上就是我们对于这篇顶刊杂志发表的临床试验统计分析方法的介绍和解读,如果您在医学科研中遇到各种“统计疑难杂症”,欢迎来咨询郑老师统计团队(微信号sas555777),统计“云门诊”为你答疑解惑

参考文献:Tao C, Liu T, Cui T, Liu J, Li Z, Ren Y, Zhao X, Xie F, Li J, Wang H, Huang L, Li J, Wen J, Zeng J, Zhu J, Li Z, Li D, Hu X, Huang B, Wang J, Zhang C, Ye B, Hou Y, Gan Y, Sun H, Guan F, Shao Y, Liu Z, Ou Z, Fan S, Wang Y, Zhai H, Ni C, Wang H, Zhang C, Zhao Y, Wang G, Zhu Y, Li R, Sun J, Hu H, Cui J, Wang L, Zhang C, Song J, Jing X, Wang A, Wang J, Xu P, Qureshi AI, Nguyen TN, Nogueira RG, Saver JL, Hu W; ASSET-IT Investigators. Early Tirofiban Infusion after Intravenous Thrombolysis for Stroke. N Engl J Med. 2025 Jul 4. doi: 10.1056/NEJMoa2503678.


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