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主题:【原创】关于RCT与RWS -- 懒厨

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家园 RWS的数据量高,数据质量低

300例高质量数据和30万例低质量数据,哪个更有意义?

 一组特定的300例患者的数据集,和一组质量较差的30万例患者的数据集,在对新药进行评估,确定其能否上市和准入医保时,你会选择其中的数据集?

  在上一个周末(11月23日),第三届国际健康金融高峰论坛上,神州医疗副总裁王芳谊提出了这样一个问题。

  这两个数据集代表的分别是随机对照临床试验(RCT)和真实世界研究(RWS)。

  最佳小规模的数据集对应的是RCT,长期被视为评价药物有效性的“金标准”,并为药物临床试验普遍采用。 “三高三小”-高度选择人群,高费用,高度内部一致性;研究观察时间短,样本量一般较小,真实世界替代小。尤其是对于某些缺乏有效治疗措施的罕见病和危及生命的重大疾病,常规RCT或难以实施,或需高昂的时间成本,或可能引发临床问题。

  低质量大规模的数据集对应的是RWS,经过大数据和科技的发展,才有了某些疾病30万甚至更大规模的数据集,给药品评估带来了新的可能性。

  而恰好选择300例的临床试验数据还是30万例的真实世界数据,这其实不是一个单选题。真实世界证据的主要作用是与传统临床试验提供的证据互为补充,综合形成完整而严谨的证据链,提高药物研发的科学性和效率,而非替代之。

300例高质量数据和30万例低质量数据,还真不好选。

但干嘛一定要选边站呢?如果条件允许的话,300例高质量数据 + 30万例低质量数据,不是更好?

但是如果药物有严重副作用,伤害到300人和30万人,这个该选哪个就一清二楚。

有些中药本身就是有严重副作用。

这里面还有一个问题,就是已经把药物用到30万人之后,药物相关的利益集团已经形成。要把这些利益相关者打压下去,付出的代价要比只有300人小规模的时候大得多。

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