医学研究设计实验设计
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目录
01
研究类型与方案设计
02
样本量与统计效能
03
数据收集与管理规范
04
伦理审查与合规性
05
数据分析方法选择
06
结果报告与成果转化
01
研究类型与方案设计
随机对照试验设计要点
随机分组
将研究对象随机分配到实验组和对照组，确保两组基线资料均衡。
01
盲法原则
采用单盲、双盲或三盲法，减少主观因素对研究结果的影响。
02
对照原则
设立对照组，以评估实验措施的效果。
03
重复原则
确保实验结果具有可重复性，增加实验的可信度。
04
队列研究
通过追踪不同暴露组的研究对象，探究疾病发生与暴露因素的关系。
横断面研究
通过一次性调查，了解特定时间点上疾病或健康状况的分布。
病例对照研究
根据是否患有某种疾病，将研究对象分为病例组和对照组，探讨疾病与暴露因素的关系。
生态学研究
以群体为单位，通过比较不同群体的暴露与疾病情况，分析暴露与疾病之间的关联。
观察性研究分类与适用场景
确定研究目标与假设
明确研究目的，提出研究假设。
制定研究方案
包括研究对象的选择、样本量计算、数据收集方法等。
实施研究
按照既定方案进行研究对象的选择、数据收集等。
数据分析与结果解释
对收集的数据进行整理、分析，并解释研究结果。
论文撰写与发表
将研究成果整理成论文，投稿发表，供学术交流与参考。
前瞻性队列研究实施框架
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02
样本量与统计效能
样本量计算方法与参数设定
公式选择
根据研究目的和假设检验类型选择合适的样本量计算公式，如均数比较、比例比较等。
01
参数设定
根据前期研究或文献报道，设定效应量、标准差、α值、β值等参数，确保样本量计算的准确性。
02
样本量修正
考虑可能的失访、数据缺失等因素，对样本量进行适当修正，以保证研究的把握度。
03
根据样本数据，选择合适的效应量指标，如均数差、比例差等，对研究效应进行估算。
效应量估算与检验效能控制
效应量估算
通过调整样本量、效应量、α值等参数，使检验效能达到预设水平，提高研究的可靠性。
检验效能控制
在多组比较中，采用适当的校正方法，如Bonferroni法、Tukey法等，以控制多重比较带来的I类错误。
多重比较校正
脱落率与数据缺失预防
脱落率控制
缺失数据处理
数据缺失预防
通过优化研究设计、加强随访管理等方式，降低脱落率，确保研究数据的完整性。
在数据收集过程中，采取双录入、逻辑核查等措施，预防数据缺失和错误。
对于已出现的缺失数据，采用适当的插补方法，如均值插补、多重插补等，进行填补，以提高数据的分析效率和准确性。
03
数据收集与管理规范
病例报告表（CRF）设计原则
符合临床研究方案
CRF设计需与研究目的、方案、观察指标等保持一致，确保数据的准确性和完整性。
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03
01
便于数据录入与核查
CRF设计应考虑到数据录入和核查的便利性，减少录入错误和遗漏。
标准化与规范化
CRF中变量命名、编码、格式应遵循标准规范，便于数据录入、清洗和分析。
兼顾患者信息隐私保护
CRF设计需考虑患者信息隐私保护，确保数据安全。
采用双人录入制度，确保数据的准确性。
数据录入
建立双人核查制度，对录入数据进行逐一核查，发现错误及时更正。
核查机制
建立数据备份和恢复机制，以防数据丢失或损坏。
数据备份与恢复
数据录入与双人核查机制
质控盲法实施步骤
设计阶段
制定质控盲法实施方案，明确质控盲法的具体方法和流程。
01
实施阶段
对CRF、数据录入等环节进行质控盲法实施，确保数据质量。
02
盲态审核
设立盲态审核环节，对盲态数据进行审核，确保盲态数据与研究设计一致。
03
盲态解锁
在数据分析前，解锁盲态数据，确保数据真实可用。
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04
伦理审查与合规性
伦理委员会审批材料清单
研究方案
详细描述实验目的、方法、预期结果和可能风险。
01
知情同意书
确保受试者了解实验内容、自愿参与并了解潜在风险。
02
研究人员资质
研究人员的专业背景、经验和资格证明。
03
实验动物伦理
如涉及动物实验，需提供动物使用和福利伦理证明。
04
全面介绍实验目的、方法、预期结果、潜在风险等信息。
充分告知
确保受试者在了解实验内容后自愿参与，并有权随时退出。
自愿参与
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04
使用简单、易懂的语言，确保受试者充分理解实验内容。
清晰易懂
确保受试者在充分理解后签署，并留存书面记录。
签署流程
知情同意书设计标准
数据加密
对敏感数据进行加密处理，确保数据在传输和存储过程中的安全。
匿名处理
移除数据中可能识别出个人身份的信息，如姓名、身份证号等。
访问控制
设置严格的访问权限，确保只有授权人员才能访问敏感数据。
数据备份与销毁
确保数据备份的安全，同时制定数据