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1、分享到：1 临床试验中的意向性分析（ITT）原则介绍 作者：张学中 来源：中国新药杂志 发布时间：2013-6-9 我要评论(5) 我要投稿 Tags: ITT 临床试验 近年来，术语Intention-To-Treat(ITT)，在国外药品临床试验有关的期刊上出现的频率很高，受到广 泛重视，得到许多实际应用。ICH-E9对该原则的各种表述和不同用法进行了协调。为便于理解和掌 握，我们需从ITT的早期文献开始。ITT是由Austin Bradford Hill（1897-1991）首先引入的，在先后出过12 版的著作“医学统计原理”中，从第6版(1955)开始出现这一用语。我们从该书第7版(1
2、961)找到一段介绍ITT 原则的叙述和实例，比较易于理解和接受:患者被分到处理组或对照组(符合伦理原则)以后，在试验和进一 步观测过程中，会出现出组情况。这 种出组在临床试验的特定情况，常常各组之间例数是不平衡的,这种差 别影响到它们之间作比较的合理性举一个特殊例子，肺癌患者被随机分配到肺切除和辐射 治疗组中， 在手术时发现有不可能完成手术的病例，只好因不能手术而出组;但在辐射治疗组则肯定没有这种情况。 通过此例不难看出，肺癌患者只有在手术以后发现病情过重才不能完成手术，如果从该组排除，不仅 在数目上与辐射治疗组不平衡，而且要比较的两组在病情构成上也因此改变。由此看来，还是按原来的随 机分组
3、进行分析才较合理，即贯彻原来设计的处理意向。 在我国，至少在1993年，汤旦林和王松柏就介绍过ITT原则的基本思路和做法。他们指出“在临床试验 的实践中，特别是 未能采用双盲法的时候，部分受试者在被随机地分配到新法组后可能要求采用标准疗 法。如果不理会这种要求，将违反自愿原则。倘若将这种患者转到对照组中去或 将其试验结果剔除不计都 将破坏随机化原则并引入选择性偏性。Ze len为了克服这种困难，于1979年提出了一种新颖的设计方案： 将受试者随机分为标准疗法组和新药组；分到新药组的受试者如要求采用标准疗法应予同意； 最后，当比 较两组疗效时，应将原先分到新药组而后来转到标准疗法组的受试者的数据
4、仍旧放回到新药组去进行统计 分析。这种方法的优点是缓解了随机分组与知情 同意的矛盾，而且其思路的本身具有启发性。其局限性在 于，当拒绝接受新疗法的受试者的数量不小时，新疗法的疗效可能被歪曲，检出差异的功效会降低”。陈铮 鸣和邵永孚于1994年指出：“临床情况错综复杂，在任何一项临床试验中，患者对治疗的实施率不可能达到 100在具体处理时有一个非常简单而重要的原则，就是不按患者在研究过程中实际所接受的治疗分 组，而仍按患者入组时的组别分析，也即按治疗意向ITT分析，否则就会引入偏差”。 ITT这一题目经常引起争论。一个患者被随机地分到A组，而实际上却接受了处理B，分析时又要按接受 处理A来考虑，
5、这对新手来说一开始是完全不能理解的。 下面，根据ICH-E9及其附录对ITT原则作简要的介绍，其中参考了高晨燕等对 e9的译文, 希望读者在临 床试验的实践中能够应用。 在ICH-E9中，所谓ITT原则主要是基于处理意向（即临床试验的设计方案），同时也考虑实际的处理情 况对受试者进行评估，其治疗（或处理）的效应 才能得到最佳的估计。因此，分配到任一处理组中的受试 1 者都应当作为该组成员被随访、评估和分析。ITT原则意味着临床试验的原始分析应该包括所有经过随机 化 安排的受试者。 ITT原则的理想情况在临床试验的实践中不易完全达到，然而按这一思想，可具体归结为如何确定对试 验资料进行分析的数据
6、集。ICH-E9给出“全分析集”（Full analysis sets，FAS）和“符合方案集”（Per- protocol sets，PP）的概念。 “全分析集”是指按ITT原则尽可能接近于理想，通过对所有随机化受试者的数据作最少和公正的剔除之 后所得到的数据集。“全分析集”是在于保持原始随机化数据集的完整性，防止偏性，并为统计检验提供合理 （可比）的基础。 “符合方案集”有时称“有效病例”、“有效样本”或“可评估受试者的样本”,它是全分析集中的一个子集，其 受试者对方案具有充分的依从性，能够用来对 处理的效应进行估计，且其特征符合如下准则：完成预定 的处理规程有起码的表现；可以得到对主要变
7、量的测定；没有任何大的违反方案的地方，包括违反入 组标准。 将受试者剔除在符合方案集之外的确切理由应当事先定下来，并在试验设计方案中写明。在实践中， 可以既对全分析集又对符合方案集进行分析，当得出实质上是相同的结论时，试验结果的可信性就增加 了。 一受试者是否应在一个或两个数据集中，还是应该从数据分析中被剔除？应该在盲态审查(blind review)期,即在数据观测完但尚未揭盲而做各种核查时确定。按照E9，一般应对前述两种数据集都作分析, 并且以二者所得结论一致为佳。若二者有差别，就需很细致地分析和讨论。而且，E9对不同情况下宜优先 分析的数据集还做了交代，见表1。 表1临床试验分析的优先数据集 项目临床试验情况优先使用数据集 试验比较性质 优效性试验 等效性试验 非劣效性试验 ITT EFF EFF 试验目的类型 验证性试验 探索性试验 ITT EFF 试验医药产品性质 有效性 安全性 EFF ITT a 耐受性ITT 试验分期 I期 IIIII期 EFF ITT a.EFF指符合方案集，也称FAS
