2015年至2025年间阿尔茨海默病临床试验中使用的疗效测量:系统综述

Efficacy Measures Used in Alzheimer Disease Clinical Trials Between 2015 and 2025: A Systematic Review

作者信息Can Li, Mengyuan Fu, Karina Berg, Joshua Wallach, Kexin Ling, Ran Wei, Luwen Shi, Joseph Ross, Xiaodong Guan
PMID42492033
期刊Neurology
发布时间2026-08-25
DOI10.1212/WNL.0000000000218373

实验完整度

本为系统综述,未进行实验研究,仅分析已发表试验数据。

主要模型

系统综述的238项II-IV期临床试验

重点核对

纳入的试验均为II-IV期临床试验,评估药物疗效 研究对象为AD所致MCI或轻中度AD患者 试验发表、完成或终止时间在2015年1月1日至2025年11月15日之间 排除了仅纳入临床前AD、重度AD或中重度AD的试验

摘要

背景与目标:监管指导长期以来强调阿尔茨海默病(AD)药物试验中具有临床意义的结果。目前尚无当代综述研究AD疗法临床试验中使用的疗效测量。本研究旨在评估过去十年中AD药物II-IV期试验中疗效测量的临床相关性和异质性。方法:我们系统检索了PubMed、Embase、Cochrane临床试验中心注册库和ClinicalTrials.gov。纳入2015年1月1日至2025年11月15日期间发表、完成或终止,或截至2025年11月15日仍在进行的、针对AD所致轻度认知障碍或轻度至中度AD患者进行的药物疗法II-IV期临床试验。我们总结了使用临床结果或生物标志物作为主要或次要疗效测量的试验比例、涉及的关键临床领域,以及使用描述性统计的不同测量的数量。本研究已在PROSPERO注册(CRD420251032087)。结果:在纳入的238项试验中,95.4%(227/238)使用至少一种临床结果,73.5%(175/238)使用至少一种生物标志物作为疗效测量。认知能力(87.0%,207/238)、整体状态(76.9%,183/238)和功能能力(71.4%,170/238)是最常测量的临床领域,而患者(16.0%,38/238)和照护者(8.8%,21/238)生活质量以及重大疾病相关生活事件(2.5%,6/238)较少被评估。仅21.8%(52/238)的试验采用了监管机构推荐的认知与功能或整体状态的共同主要测量,而8.4%(20/238)使用生物标志物作为唯一的主要疗效测量。我们确定了所有试验中使用的318个不同临床结果测量和219个不同生物标志物,其中6.9%(22/318)和6.8%(15/219)在超过5%的试验中使用。讨论:AD药物试验中的疗效测量主要集中于认知、整体状态和功能结果,这些是AD进展的重要指标。然而,其他可能对患者和照护者有意义的临床领域评估频率远低,而生物标志物的使用广泛。疗效测量使用的显著异质性限制了试验间的可比性,并强调需要标准化、基于共识的、具有临床意义的AD药物试验核心测量集。

实验结论

提炼研究问题、关键发现与证据,快速把握文章的核心贡献。

研究问题
过去十年中,AD药物试验中使用的疗效测量是否具有临床相关性,以及这些测量存在多大的异质性?
核心机制
文中未明确说明。
主要证据
系统检索了4个数据库,纳入238项II-IV期临床试验,评估了临床结果和生物标志物作为疗效测量的使用情况,发现认知、整体状态和功能是最常测量的领域,但患者和照护者生活质量等领域评估不足,且测量异质性大。
研究意义
研究强调了采用基于共识的关键临床结果领域的必要性,并建议建立针对不同疾病阶段的标准化核心疗效测量集,以提高证据的一致性并促进试验间的直接比较。

研究路径

按研究推进顺序梳理实验设计、验证步骤与关键观察。

1

系统检索与筛选

识别符合纳入标准的AD药物临床试验。

系统检索PubMed、Embase、CENTRAL和ClinicalTrials.gov,由两名研究者独立筛选标题和摘要,并评估全文,最终纳入238项II-IV期临床试验。

2

数据提取与分类

提取试验特征和疗效测量,并将其分类为临床结果或生物标志物,以及按临床领域和生物标志物类别分类。

两名研究者独立提取数据,包括试验特征(如分期、随机化、遮蔽、样本量等)和疗效测量。临床结果按2023年全球共识的8个领域分类,生物标志物按ATNX系统分类。

3

数据分析与总结

计算使用各类疗效测量的试验比例,并评估测量的异质性。

使用描述性统计计算使用临床结果或生物标志物作为疗效测量的试验比例,以及中位数和四分位距,并列出最常用的测量。

研究方法

按研究目的归类文中使用的方法,便于定位所需技术。

数据收集与筛选
数据分析与统计

产品清单

实验环节名称品牌货号
EndNote 21----
Rayyan----
Stata BE 18.0版本StataCorp--
Python 3.12版本----

关键环节

汇总复现实验时建议重点确认的条件及原文阅读提示。

环节核对要点
系统检索
数据库选择、检索时间范围(2015年1月1日至2025年11月15日)、检索词组合、语言和人类研究限制
阅读提示:Methods一节中的“Search Strategy and Selection Criteria”
研究筛选
纳入标准(II-IV期、药物疗效、MCI或轻中度AD)、排除标准(临床前、重度AD等)、两名独立审查者的一致性
阅读提示:Methods一节中的“Search Strategy and Selection Criteria”
数据提取
数据提取的独立性和交叉验证比例(10%)、关于分歧的解决方式、疗效测量来源(发表文章和ClinicalTrials.gov)
阅读提示:Methods一节中的“Data Extraction”
数据分析
统计分析软件(Stata BE 18.0和Python 3.12)、描述性统计方法、分层分析(按试验分期)
阅读提示:Methods一节中的“Data Analysis”