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为探究复杂干预（如心理治疗）中剂量反应关系评估方法，研究者开展系统综述与临床调研。纳入 7 项研究，分三类方法分析，发现现有方法在 RCT 中应用不足，临床需更精准指导。为优化疗效提供方向。
在医学研究领域，精准把握治疗剂量与疗效间的关系至关重要，这一点在药物研发中已得到充分验证。然而，在心理治疗等复杂干预场景中，剂量反应关系的研究却长期处于边缘地带。心理治疗作为改善心理健康的重要手段，其 “剂量” 通常以治疗 sessions 数衡量，但如何科学评估不同 sessions 数对疗效的影响，一直缺乏成熟的方法论支撑。当前，传统研究多采用简单回归或二分法分析结局，忽略了数据背后的复杂性和潜在偏倚，导致无法准确回答 “多少 sessions 能带来最佳疗效”“剂量与疗效的曲线形态如何” 等关键问题。此外，临床实践中，研究者在制定心理治疗试验的剂量方案时，常因缺乏可靠的证据支持而面临决策困境，迫切需要更先进的统计方法来指导实践。
为填补这一研究空白，英国伦敦国王学院（King’s College London）的研究人员开展了一项针对复杂干预中剂量反应建模方法的系统综述与临床调研，相关成果发表在《BMC Medical Research Methodology》。
研究团队采用 PRISMA 指南进行文献检索，从多个数据库中筛选出 224 篇相关文献，经严格筛选后最终纳入 7 项研究，涵盖多级和纵向建模、非参数回归、工具变量因果推断三类统计方法。同时，通过对 7 名临床研究者的问卷调查，深入了解心理治疗试验中剂量决策的现状与挑战。
研究主要运用了以下关键技术方法：
- 系统文献检索与筛选：基于 Web of Science、MEDLINE 等数据库，检索关键词组合，结合 PRISMA 流程筛选符合标准的研究。
- 统计方法分类与综合：对纳入研究的方法按多级纵向建模、非参数回归、工具变量因果推断进行分类，提取研究设计、统计框架等信息并进行叙事性综合。
- 临床研究者问卷调查：通过 Qualtrics 平台发放包含 7 个开放式问题的问卷，收集剂量决策的影响因素与改进需求。
研究结果
多级和纵向建模
该类方法包括随机系数模型和 Kaplan-Meier 生存分析，需依赖逐 session 数据，仅适用于治疗组分析，无法纳入对照组，导致因果推断受限。例如，Lutz 等通过随机系数模型Y(S)=π0i+π1i(log(S))+εis，结合患者特征预测达到 50% 可靠改善所需 sessions 数；Anderson 和 Lambert 则将生存分析应用于心理治疗，以达到临床显著改善（CSI）为事件终点，估计累积概率。此类方法虽能捕捉个体异质性，但因缺乏对照，难以明确剂量与疗效的因果关系。
非参数回归方法
包含倾向评分匹配、核回归和光滑样条等方法，适用于观察性数据，通过控制协变量实现因果推断。Imbens 扩展倾向评分方法以处理多水平剂量，通过平衡协变量估计剂量的平均因果效应；Flores 利用核估计提出非参数方法，无需预设剂量反应函数形式；Steenland 和 Deddens 则通过光滑样条可视化剂量反应曲线，探索潜在曲线形态。然而，这些方法依赖可观测协变量的假设，且在随机对照试验中可能因对照组零剂量问题违反重叠假设，应用受限。
工具变量因果推断
在随机对照试验中，Maracy 和 Dunn 等采用工具变量（IV）方法，如结构均值模型（SMM (G)）、两阶段最小二乘法（IV (2SLS)）等，利用随机化作为工具变量处理依从性问题，估计剂量的因果效应。Ginestet 等进一步提出结合 IV (2SLS) 与 Stein-like 估计量，平衡估计偏倚与方差。此类方法支持因果推断，但需预设剂量反应函数形式（如二次项），且依赖严格的工具变量假设，如随机化对结局无直接影响，限制了其对非线性关系的建模能力。
临床研究者调查
调查显示，剂量决策主要由首席研究员（PI）、治疗师和统计学家协作完成，依据包括文献、临床指南、效应量等，但受限于资金、证据不足等问题。研究者呼吁制定更清晰的指南，加强患者参与（PPI），并在试验设计阶段纳入个体化剂量策略，反映出当前实践中对科学剂量决策工具的迫切需求。
研究结论与讨论
本研究揭示了心理治疗试验中剂量反应建模方法的匮乏。现有方法中，观察性研究方法难以应用于随机对照试验，而基于 RCT 的工具变量方法虽尝试解决因果推断问题，但受限于函数形式假设和工具变量有效性。传统二分法分析过度简化结局，无法捕捉心理健康改善的连续性和复杂性。临床调研进一步印证，缺乏可靠的剂量决策证据已成为制约心理治疗优化的瓶颈。
研究强调，未来需开发无需预设剂量反应函数的统计方法，以更灵活地建模复杂干预中的非线性关系。同时，明确定义心理治疗中的 “剂量”（如以治疗靶点而非 sessions 数衡量）、加强患者个体特征与剂量反应的关联研究，将是提升疗效预测准确性的关键。此外，整合患者参与的个体化剂量策略，结合先进的统计工具，有望为心理治疗的精准化实践提供新路径，最终优化患者预后，降低心理健康负担。该研究为复杂干预的剂量优化研究奠定了方法论基础，呼吁跨学科合作推动更具创新性的研究设计与分析工具的发展。
