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      中國學者研究發JAMA子刊:目標模擬試驗的設計和實施建議

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      目標模擬試驗是一種利用觀察性數據估計因果效應的研究框架,方法學層面已有很多進展。近期的《 TARGET 報告規范》列出了結構化報告清單,但其更側重于報告內容,沒有探討其設計或執行方法(詳見:)

      2026年2月,四川大學華西醫院的譚婧教授和孫鑫教授在《JAMA Network Open》上發表了一項研究,評估分析了近年來發表的目標模擬試驗的特征,提出了目標模擬試驗的5步設計框架,并為實施所必需的7個核心方法學要素提供了建議


      原文鏈接:https://jamanetwork.com/journals/jamanetworkopen/fullarticle/2845269

      研究方法

      研究在PubMed數據庫檢索了2017年1月1日至2023年12月15日期間發表的目標模擬試驗,期刊范圍限定在影響因子在第一四分位數范圍內的臨床醫學期刊。同時篩查相關綜述以查缺補漏。

      所納入的研究明確指出使用了目標模擬試驗或明確表明使用觀察性數據模擬試驗。排除標準:病例報告或病例系列、社論、來信、評論、研究方案、摘要、系統綜述、Meta分析、隨機對照試驗(RCTs);非英文發表;僅討論目標模擬試驗方法學而未實際應用的研究;僅在敏感性分析或混雜控制部分提及目標模擬試驗概念,而未明確將研究定義為目標模擬試驗。

      研究特征總結

      分析共納入了237記錄。2017-2023年間,目標模擬試驗數量穩步增長,自2021年起出現顯著上升。

      這些研究中,86.4%使用回顧性隊列設計(n=207),49.8%依賴電子病歷數據(n=118)。73.8%使用了國家級數據源(n=175)。分析的中位樣本量為11,200例。81.4%的研究有方法學家的參與(n=193)。

      PICO要素

      這些目標模擬試驗中,最常見的疾病領域為傳染?。?4.9%)、心臟病學(13.9%)和腫瘤學(10.5%)。54.0%的研究評估了藥物干預措施。在對照選擇中,119項研究(50.2%)使用了陽性對照,38項(16.0%)采用標準治療。全因死亡率是最常考察的主要結局指標(102項研究,占比43.0%)。

      臨床應用場景

      在干預方面,42項研究(17.7%)評估了緊急使用藥物(如COVID-19治療藥物);49項(20.7%)對陽性治療方案進行了比較;5項(2.1%)關注治療方案轉換。在結局方面,39項研究(16.5%)考察了長期效應;8項(3.4%)評估了罕見事件結局。

      此外,46項研究(19.4%)針對的是既往證據存在矛盾的場景;35項(14.8%)探討了缺乏RCT證據的臨床問題;19項(8.0%)估算了真實臨床環境中的結果;22項(9.2%)嘗試復現RCT結果;5項(2.1%)旨在預測未來試驗結果。

      表. 目標模擬試驗的臨床應用場景


      方法學特征

      在研究設計方面,僅16.9%報告了前瞻性方案注冊(n=40),56.5%明確制定了研究方案(n=134。53.6%在設計階段未回顧現有的RCTs(n=127。13.1%的研究模擬了已有的RCT(n=31),64.6%模擬假設的試驗(n=153),然而,大多數并未對其選擇模擬的試驗進行合理解釋(分別有64.5%和96.1%)。

      表. 研究設計特征


      在研究實施方面,43.5%未報告目標模擬試驗的全部7個核心要素(n=103)。模擬試驗和目標試驗在以下方面存在不一致:入組標準(占比15.6%)、治療策略(8.4%)、結局定義(4.2%)。

      36項研究(15.2%)在確定納入標準時不當使用了基線后的信息;42項(17.7%)未提供描述入組流程圖。66.7%的研究報告了模擬隨機化的過程(n=158)。185項研究(78.1%)進行了敏感性分析,但僅73項(30.8%)使用統計學方法評估未測量混雜因素的影響。

      設計目標模擬試驗的5步框架

      為提升目標模擬試驗設計的規范性與嚴謹性,研究提出了一個5設計框架


      圖. 根據臨床場景進行目標試驗設計

      實施目標模擬試驗的7個核心要素

      基于從已發表研究中發現的方法學問題,本研究對實施目標模擬試驗的7個核心方法學要素提出如下建議:

      1. 納入標準通常應僅依據基線可獲得的信息,以避免選擇偏倚。當個體在隨訪期間多次符合納入標準時,建議采用序貫試驗設計。

      2. 治療策略的選擇可考慮采用陽性對照新用藥者設計。需預先明確是點干預策略還是持續治療策略。

      3. 可通過傾向性評分匹配、G方法等分析手段強化分組過程的隨機化模擬效果,具體方法選擇需依據治療策略而定。

      4. 建議通過可視化的圖更清晰呈現隨訪,對齊納排評估、治療開始和隨訪的時間點。

      5. 研究開始前預先設定好結局指標,明確其定義、數據來源及任何驗證程序。

      6. 因果對比應說明是意向性治療分析還是符合方案分析,并基于研究問題和治療策略給出合理的解釋。

      7. 統計學方法應與所定義的因果對比保持一致,包括探索或調整未測量混雜因素的方法,以及進行敏感性分析驗證結論的穩健性。對于動態治療策略,建議采用克隆-刪失-加權法處理時間依賴性混雜和永恒時間偏倚,使用G方法或雙重穩健估計等因果推斷方法量化治療效果。


      圖. 實施模擬目標試驗方法學的建議

      參考文獻:JAMA Netw Open. 2026 Feb 2;9(2):e2558262. doi: 10.1001/jamanetworkopen.2025.58262.


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