DIA 2024推荐：敏感性分析在医学研究中的应用

DIA 2024推荐：敏感性分析在医学研究中的应用

在2024年国际药物信息协会（DIA）年会上，圣方医药研发首席科学官陈杰博士分享了关于“临床研究中的敏感性分析”的专业观点。他强调，敏感性分析是评价各种假设对分析结果影响的重要工具，特别是在处理缺失数据和估计疗效的各种假设时。这一方法已成为临床研究数据分析中的重要组成部分，为监管决策提供了有力支持。

敏感性分析旨在探索主要估计量在偏离模型假设或数据受限情况下的推断结果稳定性。其核心目标是验证研究发现是否可靠，不受特定假设或数据选择的影响。在临床研究中，数据分析和结果的解释依赖于一系列假设，其中有些假设可以在一定程度上得到验证，而有些假设则无法验证。敏感性分析通过改变假设条件或数据处理方式，考察主要结论是否稳定，从而评估研究结果的稳健性和可靠性。

实施敏感性分析需要明确主要分析、补充分析和敏感性分析之间的区别与联系。主要分析（或主分析）是针对主要估计目标（通常针对主要研究终点）而预设的分析方法，其目的是要回答研究所关注的主要问题。敏感性分析是针对数据分析时所涉及的各种假设的偏离和数据局限，探索主分析得出的结果的稳健性的一系列分析；补充分析是围绕主要分析和敏感性分析之外的一般描述性分析，目的是更多地了解治疗效应。

在实际研究中实施敏感性分析时，需要关注分析的层次和顺序。一般情况下，敏感性分析的顺序应与偏倚可能发生的顺序反向进行。例如，敏感性分析应首先探索数据分布和模型的假设，其次探索信息偏倚（包括缺失数据），最后探索因果假设（包括选择偏倚和混杂偏倚）对结果的影响。

1. 数据分布与模型假设：检验统计模型的适用性，例如正态分布或线性关系。通过不同的模型，如ANOVA、逻辑回归等，来检验数据分布的稳定性及其对研究结果的影响。

2. 缺失数据处理：评估不同填补方法对结果的影响。对于特定估计目标引起的缺失数据，研究者需通过敏感性分析检验不同缺失数据填补的潜在影响。

3. 因果假设：通过添加干扰参数或使用E-值等手段，评价未测量混杂因素的作用。因果假设的敏感性分析包括一致性、正向性和可交换性三个因果估计目标的可识别性假设。

无论结果如何，均需详细记录所有敏感性分析过程。若敏感性分析结果与主要分析一致，则说明结论稳健；反之，需谨慎解释并探讨原因。可以采用表格或图表形式展示分析结果，清晰直观地传达信息。

对于所有用于监管决策的估计目标的主分析，都应有相应的敏感性分析作为主要分析的附加支持，但不能作为结论的主要依据。敏感性分析已经成为临床研究数据分析中的重要组成部分，为监管决策提供了有力支持。

随着临床研究的不断发展，敏感性分析的重要性日益凸显。研究人员需要不断探索新的分析方法和工具，以应对日益复杂的临床研究环境。同时，加强与监管机构的沟通和协作，确保敏感性分析的结果能够更好地应用于实际决策中。

总之，敏感性分析是确保临床研究结果可信度的关键步骤。合理设计和透明报告这一分析，有助于提升研究的科学性和实用性。随着方法学的不断进步和应用经验的积累，敏感性分析必将在未来的临床研究中发挥更加重要的作用。