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A Qualitative Study of Screening Logs in Clinical Trials: How Can We Improve Current Practice?

这项定性研究指出了临床试验中筛选数据收集与报告不一致所带来的显著挑战,并倡导制定和实施标准化指南,以提高数据质量和方法论的严谨性。

原作者: Juliet High, Matthew Hammond, Susan Stirling

发布于 2026-10-15
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原作者: Juliet High, Matthew Hammond, Susan Stirling

原始论文采用 CC BY 4.0 许可(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。 ✨ 这是对下方论文的AI生成解释。它不是由作者撰写或认可的。如需技术准确性,请参阅原始论文。 阅读完整免责声明

每当一种新的医疗手段要在人体上进行测试时,研究人员必须首先找到合适的志愿者。这个过程早在患者签署正式加入研究的协议之前就开始了。医生和护士通过查阅他们的记录并与潜在参与者交谈,以查看他们是否符合实验的严格规则。这个初始阶段被称为“筛选”(screening)。这是一个至关重要的步骤,因为它揭示了谁是可用的、谁被拒绝了,以及原因是什么。如果研究人员只统计那些最终加入试验的人,他们就会错过关于研究是如何开展的全貌。他们无法看到自己是否在无意中排除了某些特定类型的人,或者最终的志愿者群体是否真正代表了更广泛的人口。为了解决这个问题,许多临床试验使用一种简单的工具,称为“筛选日志”(screening log),这本质上是一个追踪所有经过资格检查的人员的列表,无论他们最终是否加入研究。

尽管这些列表具有明显的价值,但一项新研究表明,它们的使用方式往往是混乱且不一致的。来自东英吉利大学的研究团队致力于理解为什么收集这类数据如此困难,以及如何使其变得更好。他们研究了数百项已发表的医学试验,向管理这些研究的人员和填写表格的医生发送了调查问卷,并举行了一系列专家讨论,以达成关于最佳实践的共识。他们的工作凸显了准确信息的需求与目前收集信息之现实情况之间的差距。

研究人员首先从已发表的内容入手。他们检查了过去十年中近一百份医学试验报告,以观察有多少份报告包含了对筛选过程的清晰描述。虽然大多数报告都包含了一个显示人员如何通过研究流程的流程图,但只有极小部分实际上明确定义了该图表中的第一个数字。这个顶端的数字代表了所有被评估资格的人员,它经常被描述得含糊不清。该团队还回顾了讨论筛选日志方法的旧论文。这些先前的研究一致指出,收集此类数据既困难又耗时,并且通常缺乏统一的标准。其中一个被识别出的主要问题是,由于对于什么是“经过筛选”缺乏明确协议,导致同一项试验中的不同地点可能会以不同的方式计算人数,从而使得公平比较结果变得不可能。

为了直接观察现状,研究团队向两组人员发送了调查问卷:设计试验的管理人员和在医院实际开展工作的医疗专业人员。结果显示,虽然几乎所有人都认同筛选数据是有用的,但绝大多数人都认为目前的系统有待改进。许多试验管理者承认,他们经常为每项研究创建自己版本的日志,从而导致了缺乏一致性。一些站点甚至根本没有模板,而另一些站点虽然有模板但并不严格遵守。填写这些表格的医护人员反映,这个过程感觉负担沉重且重复性高。他们指出,自己经常没有足够的时间或资金来完成这项额外的工作,而且即使做了,所收集的数据质量有时也较差,因为指令不够明确。

该研究的一个重要组成部分是组织专家进行结构化的讨论,以达成具体的规则。这种被称为“德尔菲法”(Delphi survey)的方法,允许小组通过多轮讨论来完善想法,直到达成共识。他们处理了一些难题,例如究竟应该把谁记录在名单上。小组最初提议的一个定义是,日志应包括任何根据研究规则接受评估的人员,即使他们从未签署知情同意书。然而,由于专家们认为该定义过于模糊,且对“评估”一词的含义界定不够清晰,因此未能就此定义达成共识。随后,该定义被修订为:“一份潜在参与者及其筛选结果的名单,根据研究方案使用入选标准进行评估”,这一修订版本最终达成了共识。关于具体细节,小组在第一轮中并未就记录人口统计学项目(如年龄、性别和种族)达成一致。然而,在第二轮中,通过明确说明将获得伦理批准以在无需知情同意的情况下持有这些信息,并说明日志可以经过调整以保护隐私后,受访者随后对将性别、年龄和种族纳入关键信息达成了一致。小组还发现,对于是否使用替代数据源(如医院计算机系统)来取代人工列表,并未达成一致。虽然一些专家认为这样做会更高效,但小组无法就这些数字来源是否足够可靠以独立使用达成共识。

这项工作的最终成果是一套旨在为混乱带来秩序的草案指南。研究人员得出结论,目前的做法过于多变,且由于缺乏资金和明确标准,导致数据质量低下。他们认为,如果那些资助医学研究的人想要了解其试验是否公平且具有代表性,就必须将收集筛选数据视为一项优先事项。这意味着要为员工提供必要的资源和时间来正确执行这项工作。研究表明,如果没有这些改进,科学界将继续错失关于医学研究中偏见和代表性问题的关键线索。未来的路径在于建立一种记录此类信息的标准化方式,以便每一项试验都能完整地讲述其寻找参与者的过程。

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