基于安慰剂导入期设计的靶人群治疗效果估计新方法及其在精神疾病临床试验中的应用

《Therapeutic Innovation & Regulatory Science》：Estimating Treatment Effect for Target Population in Psychiatric Clinical Trials Using Placebo Lead-in Design

本研究针对精神科临床试验中安慰剂高反应率难题，来自多机构的研究团队开发了一种基于安慰剂导入期设计（placebo lead-in design）的调整估计量。该研究通过利用设计本身的概率结构，克服传统方法仅使用第二周期数据的局限，能更准确估计目标人群的治疗效果。当存在治疗效果时，新方法可有效纠正传统估计量的高估倾向，尤其在安慰剂导入期无应答者比例较高（如＞70%）时优势显著。这项研究为优化精神疾病临床试验评估体系提供了方法学支撑。

　　

在精神疾病临床试验领域，安慰剂导入期设计（placebo lead-in design）被广泛用于应对居高不下的安慰剂反应率。然而，传统治疗效果估计方法通常仅采用第二周期数据，完全忽略了该设计内含的富集过程。这种局限性可能导致对目标人群真实治疗效果的评估不完整，难以满足真实世界临床实践的需求。

为解决这一难题，研究人员提出了一种新颖的调整估计量（adjusted estimator）。该估计量巧妙运用安慰剂导入期设计的概率结构，能够更精准地估计目标人群的治疗效果。当存在真实治疗效果时，传统估计量往往会出现高估现象；相比之下，调整估计量能够提供更可靠的结果，特别是在安慰剂导入期无应答者（non-responders）比例足够高（例如超过70%）的情况下优势尤为明显。

研究还通过典型案例分析演示了该方法的分析流程和结果解读技巧。此外，团队提出了具有可操作性的实施建议，为安慰剂导入期设计的有效应用提供了实践指导。这些方法学进展对于提升精神疾病药物临床研发的科学性和准确性具有重要意义。