中药JCM-16021治疗腹泻型肠易激综合征的疗效和安全性

样本量计算：

样本量是根据主要疗效变量计算的。 根据我们之前的研究，整体改善评估 (GAI) 在草药组和西药组分别为 52% 和 32%。 根据参考文献 (Corazziari E, Bytzer P, Delvaux M, et al. 肠易激综合征药物治疗的临床试验指南。 营养药理学与治疗学 2003； 18（6）：569-580），试验药物比安慰剂更有效（症状总体改善率为15%），使用StudySize2.0软件计算样本量，假设治疗组改善为52 %。 为了检测两侧 p 值 <0.05 和 80% 统计功效的差异，我们需要每组招募 166 名患者。 进一步假设 15% 的辍学率，我们得出结论，将招募总共 392 名患者（每组 196 名）以确保具有统计学意义的结果。对于中心之间的病例数分布，根据参考文献（Lai D，Chang KC， Rahbar MH，Moye LA。 多中心临床试验样本量的最佳分配。 生物制药统计杂志2013； 23 (4): 818-828) ，从下面的等式中，我们会考虑中心关于患者流量、交通、治疗、费用和其他可能的因素，我们将使用下面的公式来估计将要治疗的病例数在每个中心招募。

研究病历和电子数据库：

所有患者均应根据临床试验方案进行观察和评估，研究者需要准确、清晰地记录在病历中。 研究病历为原始文件，不得更改。 任何更正不得改变原记录，只能以叙述的方式补充，并说明理由。 参加临床试验的医生需要在记录上签字并注明日期。 将创建一个电子数据库。 每个研究中心将输入自己的数据并对其准确性负责。 首席统计师将负责数据清洗和数据分析。

分析参数：

将分析所有参数和研究要素。 统计分析将使用 SAS 9.1 和 SPSS 软件进行。

分析集：

全分析集​​（FAS）：按照意向性治疗（ITT）原则进行分析，即以最小和合理的方法淘汰参与者。 ITT人群是指所有经过随机分组，进入双盲治疗期，至少接受过一次IMP的参与者。 功效的缺失值将通过最后一次观察结转 (LOCF) 方法估算。 符合方案集（Per-protocol set，PP）：PP人群是指按照方案要求完成相关观察并确认满足以下条件的所有参与者：①依从性在80%~120%之间； ②试验过程中未服用禁用药物； ③符合纳入标准且不符合任何排除项； ④完成所有计划的访视和CRF的必要项目。 该集合的缺失值仍将作为缺失数据处理，不会被估算。 安全性分析集：用于安全性分析的人群是指所有进入试验、至少接受过一次药物治疗并有适合安全性分析的随访数据的所有参与者。 将评估所有安全数据，包括参与者的 AE 和实验室结果。 16.3 统计分析技术 将描述性总结基线数据（性别、年龄、种族、体重、身高、生命体征、IBS 病程、吸烟和饮酒史）。 组间测量数据的差异将通过对正态分布的连续变量使用 t 检验和对非正态分布的 Wilcoxon 符号秩检验进行评估。 考虑多中心特征时，采用卡方检验或CMH检验评估组间计数资料的差异。 每次访问中不同组的测量数据将报告为平均值±标准偏差（SD）。 基线和每次访问之间的组内比较将通过使用配对 t 检验（或 Wilcoxon 符号秩检验）进行。 将使用方差分析 (ANOVA) 进行组间比较，其他混杂因素如多中心特征进行协变量分析。 对不满足上述条件的数据进行统计分析（如 非正态）将使用非参数检验进行。 每次访视中不同组的计数数据将报告为频率（比例）。 组间比较将使用 X2 检验（CMH 检验）或非参数检验进行评估。 Dropout 分析：Dropout 分析将使用卡方检验进行。 如果数据不符合卡方检验（数据包含 0，或理论频率低于 1），将使用 Fisher 精确检验。 合规性分析：合规性分析将使用卡方检验进行。 如果数据不符合卡方检验（数据包含 0，或理论频率低于 1），将使用 Fisher 精确检验。

假设检验：

本试验首先进行优效性分析。 其他差异检验采用双面检验。 统计显着性定义为双侧 P 值≤0.05，无需任何特殊解释。

疗效分析：

疗效分析将同时使用PP分析和ITT分析。 将使用协方差分析 (ANCOVA) 对测量数据进行比较，其中治疗组和试验中心作为模型中的一个因素，基线作为协变量。 考虑多中心性时，采用卡方检验或CMH卡方检验对计量资料进行比较。 同时，将根据主要疗效变量对实验组和对照组进行优效性分析。 优效性检验依赖于区间法。

安全分析：

暴露程度：根据不同人群的暴露剂量和服药时间进行描述性统计。 AEs分析：组间AEs发生率比较采用X2检验。 研究人员需要列出并描述本试验中发生的 AE。 如果数据不符合 X2 检验（数据包含 0，或理论频率低于 5），将使用 Fisher 精确检验。

数据管理：

CRF 由研究人员和研究协调员填写，其他评估表由每个参与者（包括辍学案例）填写。 数据处理将按照以下协议进行：

1. CRF 的验证：研究协调员需要在输入之前验证 CRF。

2. 数据验证需要分以下两步依次进行：

   1. 验证数据的一致性和逻辑性：数据范围和逻辑性的审核内容由各指标的范围和相互关系决定。 也会编写相应的软件来修正不正确的数据。
   2. 通过手动测试比较数据库和 CRF。 有选择地对10%的CRFs与受试者的病历进行复核，了解录入质量，分析处理存在的问题。
3. 数据检查和数据库关闭：在验证建立的数据库和统计协议的有效性后，主要研究者将锁定数据。 锁定的数据不允许更改。 锁定后发现的确认问题将在统计分析过程中进行处理。 所有错误和修改都应记录并妥善保存。