词条分类 - 公卫百科

适应性随机化-统计

适应性随机化（adaptive randomization），指一种动态调整受试者分组概率的随机化方法，其核心特点是根据试验中已积累的数据实时优化分配策略，以提升试验的科学性或伦理合理性。

定义

大棒法-统计

大棒法（big stick method），一种预设组间不平衡程度的偏币设计，试验中根据两组间人数的差异分配受试者入组。

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分层区组随机化-统计

分层区组随机化（stratified block randomization），指根据受试者的某些重要因子将受试对象分层后，逐层进行区组随机化的试验设计方法。

定义

分层随机化-统计

分层随机化（stratified randomization），指根据受试对象的某些重要因子将研究对象分层，然后在每一层内对研究对象进行随机分组的随机化方法。

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动态随机化-统计

动态随机化（dynamic randomization），指在试验中根据已收集的数据动态调整处理组的分配，以确保组间在某些关键特征上的平衡性。

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区组瓮设计-统计

区组瓮设计（block urn design, BUD），指一种结合了区组设计和瓮模型的试验设计方法，在每个区组内，处理的分配基于瓮模型进行动态调整。

定义

可变区组设计-统计

可变区组设计（variable block design,VBD ），指一种将试验对象划分为若干区组，但每个区组的大小可以根据试验需求或试验对象特征动态调整的试验设计方法。

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固定区组设计-统计

固定区组设计（permuted block design,PBD），指一种将试验对象划分为若干区组，在每个区组内，处理的分配顺序是随机置换的，确保每个区组内的处理分配是平衡的试验设计方法。

定义

区组随机化-统计

区组随机化（block randomization），指根据区组进行随机化的方法。将受试对象设定区组并在区组内按事先确定的分配比例进行随机分配，区组中对象的数目（区组长度）需事先确定的随机化过程。

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限制性随机化-统计

限制性随机化（restricted randomization），指包含限制条件的随机化方法。通过设定区组、规定分配组间的最大允许不平衡程度等限制条件，将受试对象进行随机分配，以达到保护事先确定的分配比例的目的的随机化过程。

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简单随机化-统计

简单随机化（simple randomization, SR），指又称“完全随机化(complete randomization)”。除了对受试者的数量及组间分配比例有所要求外，对随机化序列不附加任何限制的随机化过程。

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随机对照试验-统计

随机对照试验（randomized controlled trial, RCT），指把研究对象随机分配到不同的比较组，每组施加不同的干预措施，估计比较组间重要临床结局的差别，以定量估计不同措施的作用或效果的临床试验。

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独立数据监查委员会-统计

独立数据监查委员会（independent data monitoring committee, IDMC），指一个独立的具有相关专业知识和经验的专家组，负责定期审阅来自一项或多项正在开展的临床试验的累积数据，从而保护受试者的安全性、保证试验的可靠性以及试验结果的有效性。 ...

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主分层-统计

主分层（principal stratification），指一种根据所有治疗中伴发事件的潜在发生情况，将受试者划分为不同的潜在子群体，来估计因果效应的方法。主要用于处理随机化试验中因非依从或死亡截断等问题导致的随机化被破坏的情况。

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估计值-统计

估计值（estimate），指由估计方法计算得出的数值。

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主层策略-统计

主层策略（principal stratum strategy），指将目标人群分层的疗效估计策略。根据研究目的将目标人群看作是会发生或不会发生伴发事件的“主层”，临床问题仅在该主层中与治疗效应相关。

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在治策略-统计

在治策略（while on treatment strategy），指只关注伴发事件发生之前的治疗效应来进行疗效估计的策略，伴发事件发生之后的结局被认为与试验治疗无关。

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复合变量策略-统计

复合变量策略（composite variable strategy），指将伴发事件纳入关注变量的定义中的疗效估计策略。当伴发事件本身可提供患者结局的信息时，采用此信息进行疗效估计。

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假想策略-统计

假想策略（hypothetical strategy），指设想一种没有发生伴发事件的情景，从而进行疗效估计的策略。采用在该假设场景下的变量值作为体现临床问题的变量值。

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疗法策略-统计

疗法策略（treatment policy strategy），指假设伴发事件的发生与定义治疗效应无关的疗效估计策略，即无论是否发生伴发事件，均使用相关变量的值。

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