一文了解医疗器械临床试验中的P值和置信区间的含义

　　在许许多多的医疗器械临床试验中，我们设计方案、入组受试者、采集研究数据，整个过程漫长而艰辛，所有的努力都是为了最后那个简单的P值或者置信区间。那么P值和置信区间代表什么意思呢?为什么我们要做计算P值或置信区间来做统计推断呢?

一、样本与总体

　　在《医学统计学》中，根据研究目的而确定的同质观察单位的全体成为总体。观察单位，又称个体，是统计研究中的基本单位，它可以是一个人、一个器官、一个细胞。

　　比如调查某公司某一天来上班的所有员工的体重，那么一个员工就是一个观察单位，所有员工就是一个总体。同一家公司、同一天形成了同质的基础。在这个例子中的总体是一个“有限总体”，它规定了时间、范围里有限个观察单位。

　　但是在临床试验中，大多数情况下我们的总体是“无限总体”，是没有办法观察到所有观察单位的。比如研究某透析器对慢性肾衰竭患者的肌酐清除率，这里同质的基础是慢性肾衰竭的患者，但是患者的总数在理论上是存在的，但是真正是多少我们无法得知。在这种情况下，我们只能抽取其中的部分患者进行研究。这部分随机抽取的患者称为样本，我们通过样本信息推断总体特征。

二、置信度和置信区间

　　首先我们要弄清楚两个概念：置信度和置信区间。

　　置信度：以测量值为中心，在一定范围内，真值出现在该范围内的几率。一般设定在2σ，也就是95%，95%是通常情况下置信度(置信水平)的设定值。

　　置信区间：在某一置信度下，以测量值为中心，真值出现的范围。我们在论文里经常看到CI，CI是置信区间，一定概率下真值得取值范围(可靠范围)称为置信区间。其概率称为置信概率或置信度(置信水平)。

三、什么是P值

　　当检验水准为双侧0.05时，大多数情况下P<0.05是我们希望看到的结果。但是P值本身的含义是什么呢?

　　以两组间的差异性检验为例，P值指的是，如果试验组疗效和对照组疗效相同(来自一个总体)，那么得到现有这么大的差别或更大差别的可能性。

　　打个比方，研究某微波消融设备A与另外一种微波消融设备B在治疗肝脏肿瘤的疗效，受试者随机分组至A组或B组，分别采用设备A和设备B进行治疗，两组各100人。

　　表1 两种微波消融设备首次消融成功率的比较

　　A组首次消融成功率为96%，B组首次消融成功率为88%，采用Pearson χ² 算P值为0.0371。结合P值的定义，说明如果A组和B组的首次消融成功率是一样的，那么得到96%-88%=8%这样的差别或大于8%的差别的概率为0.0371。0.0371<0.05，说明不太可能得到现有这么大或者更大差别的结果了，这种差别不是样本抽样偶然性导致的，可能是两组总体不同导致的，所以可以推断A组和B组的总体首次消融成功率不同。

四、什么是置信区间

　　置信区间是推断两组差别所在的范围，如果置信区间包含0，则可以认为两组间差异无统计学意义，否则差异有统计学意义。接上述例子，两组样本的率差为8%，其双侧95%置信区间为(0.31%,16.18%)，那么两个总体的率差会在这个范围内。这个置信区间不包含0，所以可以认为A组和B组的总体首次消融成功率不同。

　　需要注意的是置信区间意味着95%的情况下可以估计到总体率差，还有5%的情况可能估计不到。比如我们在总体中随机抽取100份样本，每份样本中有2组，每组100人分别使用设备A和设备B，并计算置信区间。那么有95份样本的置信区间包含总体率差，有5份样本未包含总体率差。而不是指“该区间有95%的可能包含总体率差，有5%的可能不包含”。

五、计算P值与置信区间的意义

　　统计推断是样本信息推断总体特征的方法，P值和置信区间是统计推断直观的表现形式。

　　在抽取的样本中，A组首次消融成功率为96%，B组首次消融成功率为88%，如果只从样本的结果来看确实是A设备比B设备要好。但是我们不知道这个8%的优势，是由抽样的偶然性造成的呢，还是两组的总体确实不同。我们的研究不仅仅是研究这个样本，尤其是药品或医疗器械的临床试验，我们是要通过样本计算P值和置信区间，从而推断出在总体的人群当中A设备的疗效比B设备要好。这就是计算P值和置信区间的意义。

总结

　　依从性是临床试验成功的关键因素之一。通过确保受试者按照研究方案执行，可以提高研究结果的准确性和可靠性，从而支持更为科学的医疗决策。同时，通过采取有效措施提高依从性，可以避免因低依从性带来的各种不利后果，确保临床试验能够更好地服务于医学进步和社会福祉。希望本文能为您提供有价值的参考信息，帮助您在面对类似决策时做出更为明智的选择。如果您还有任何疑问或需要进一步的帮助，请随时联系相关部门或专业咨询机构获取支持。