这篇文档属于类型b，是一篇系统综述（comprehensive review）。以下是针对该研究的学术报告：

患者报告结局（PROs）在随机对照试验（RCTs）中的统计分析方法综述

1. 作者及发表信息

本研究由Yirui Qian、Stephen J. Walters、Richard Jacques和Laura Flight共同完成，研究团队来自英国谢菲尔德大学（University of Sheffield）的Health and Related Research学院。研究于2021年发表在国际学术期刊BMJ Open，标题为《Comprehensive review of statistical methods for analysing patient-reported outcomes (PROs) used as primary outcomes in randomised controlled trials (RCTs) published by the UK’s Health Technology Assessment (HTA) journal (1997–2020)》。

2. 研究主题与背景

主题：该研究系统评估了1997年至2020年间英国国家健康研究所（NIHR）资助并发表在HTA期刊的随机对照试验（RCTs），旨在分析患者报告结局（PROs）作为主要或次要结局的使用频率及相应的统计分析方法。

研究背景：
- PROs是由患者直接报告的健康状态或治疗结果指标，广泛应用于临床研究，尤其在衡量生活质量（QoL）、疾病症状、治疗满意度等方面具有独特价值。然而，PRO数据通常具有离散性、偏态分布和界值效应（如天花板/地板效应），使得传统统计方法（如t检验、ANOVA、线性回归）可能不符合其正态分布、同方差性等假设，导致估计偏差。
- 尽管统计方法学界已提出多种专门针对PRO的改进模型（如Beta-二项回归、混合效应模型等），但在实际研究中，这些方法的应用尚不普及。因此，本研究旨在调查RCTs中PRO统计分析的现状，以提供方法学改进的依据。

研究目标：
1. 统计PRO在RCTs中作为主要结局和次要结局的使用频率。
2. 总结PRO作为主要结局时的统计分析策略，包括模型选择、协变量调整、缺失数据处理方法等。
3. 评估统计方法的使用趋势及潜在问题。

3. 主要研究内容与发现

（1）PRO在RCTs中的使用频率

• 数据来源：从HTA期刊筛选1997—2020年发表的1356篇报告中，最终纳入303项RCTs。
  
• 关键发现：
  
  • 37.6%的试验（114/303）将PROs设为主要结局，82.8%（251/303）将其作为次要结局。
    
  • 使用趋势：自1999年首次出现PRO作为临床结局后，其使用率逐年上升（图2）。
    
  • 常见PRO工具：最常用的是SF-36（8项研究）、Beck抑郁量表（BDI）（7项研究）、医院焦虑抑郁量表（HADS）（5项研究）等（表3）。
    

意义：PROs已成为评估治疗效果的重要指标，尤其在心理健康（25.6%）和肌肉骨骼疾病（23.9%）领域（表2）。

（2）PRO数据的统计方法

• 模型选择：
  
  • 线性混合模型（Linear Mixed Model, LMM）（45/114）和线性回归（Linear Regression）（29/114）是最常用的多变量分析方法（表4）。
    
  • 其他方法包括协方差分析（ANCOVA）（13/114）、逻辑回归（Logistic Regression）（14/114，用于二分类/有序结局）。
    
  • 仅少数研究采用复杂模型（如广义估计方程GEE、Beta-二项回归等）。
    
• 纵向数据分析：39项试验涉及重复测量，其中59%使用LMM，17.9%采用响应特征分析（如曲线下面积）。
  
• 协变量调整：85项研究调整了基线得分，3项研究直接建模PRO的变化值。
  
• 缺失数据处理：89项研究使用填补方法（如末次观测值结转、均值填补），40项通过敏感性分析验证稳健性。
  

问题与局限：
- 尽管PRO数据可能违反传统方法的假设（如正态性），但研究者仍倾向使用简单模型（如线性回归）。
- 统计报告不完整：仅79/114项研究明确定义了统计方法，92/114项提供了方法选择的依据。

（3）时间趋势与建议

• 趋势：2010年后，复杂模型（如混合效应模型）的使用比例显著增加（图3），但传统方法仍占主导。
  
• 建议：
  
  • 需推动专门针对PRO的统计方法（如Beta-二项回归）的实际应用。
    
  • 提高研究报告透明度，遵循CONSORT-PRO和SPIRIT-PRO指南，明确描述统计策略。
    

4. 研究意义与价值

1. 学术价值：

   • 首次全面评估HTA期刊中PRO统计方法的使用现状，填补了大规模系统综述的空白。
     
   • 揭示了统计实践与方法学进展之间的差距，为未来方法学研究提供方向。
     

2. 应用价值：

   • 提醒研究者关注PRO数据的特殊性，避免因模型误用导致错误结论。
     
   • 为期刊审稿人和资助机构提供参考，推动统计分析规范化。
     

5. 亮点与创新

• 样本规模：涵盖303项RCTs，是迄今最大规模的PRO统计方法综述。
  
• 趋势分析：揭示近20年统计方法从简单模型向混合模型的转变。
  
• 批判性观点：指出传统方法的局限性和改进空间，倡导方法学创新与实际应用的结合。
  

6. 其他要点

• 研究局限性：仅纳入英国HTA期刊的试验，可能无法代表其他地区或行业资助的研究。
  
• 未来方向：作者计划进一步评估不同统计方法在PRO分析中的性能，以提出具体推荐。
  

该研究为PROs在临床研究中的统计分析提供了重要基准，并呼吁学界关注方法学的严谨性与创新性。