亞組分析是指根據總體人群某個特徵定義的亞組進行分析，比如不同年齡或者不同性別組的亞組分析，或者根據患者是否吸菸進行亞組分析，還可以根據適應證的亞型進行亞組分析。

亞組分析分為以下兩類：預設分析（ad-hoc）和事後分析（post-hoc）。

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什麼是 ad-hoc 分析?

「ad-hoc」來源於拉丁語，可譯為「before this」，即預設分析［1］。

預先計劃的亞組分析往往是對整個亞組的療效進行確證性統計推斷，其分析結果有可能成為藥物上市的依據，

包括但不侷限於以下要求：

需在研究開始前明確定義；

需考慮亞組分析的檢驗效能；

需根據亞組進行分層隨機化；

需考慮多重比較的 Ⅰ 類錯誤校正；

需制定恰當的統計分析計劃。

舉個例子：哪怕主要研究終點失敗，依然能靠亞組分析獲批上市！

吉非替尼的 ISEL 研究［2］是一項隨機雙盲安慰劑對照 Ⅲ 期臨床研究，旨在評估吉非替尼或安慰劑治療既往接受過一線或二線系統化療併發生疾病進展的患者的療效和安全性，雖然沒有達到主要研究終點，在整體患者中未發現 OS 獲益，但預設的亞組分析顯示：吉非替尼在亞裔和非吸菸患者中有顯著的 OS 獲益，並基於這項亞組分析成功在包括中國在內的多個亞洲國家中上市。

什麼是 post-hoc 檢驗？

「Post-hoc」也來源於拉丁語，可譯為「after this」，即事後分析［1］。指在研究或者統計學檢驗已經做出結論之後，為了進一步挖掘資料而做的進一步分析，

這些分析並沒有包含在研究的方案之中，是事後進行的，有一定的探索性，因此分析結果並不可靠，不能作為藥物上市申請的依據。

而且 post-hoc 分析還可能存在以下問題［3］：

1、樣本量不夠，把握度較低；

2、缺乏隨機性，因此統計推斷缺乏理論基礎；

3、假陽性率高，結論不可靠。

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舉個例子：報喜不報憂，不要被那個所謂的「P 值」騙了

某腫瘤臨床研究發現某藥相比標準治療沒有顯著獲益，研究者突發奇想，金牛座的人聽說比較聽話，依從性可能比較高，療效會不會好一點呢？

於是根據患者的星座對資料進行了分析，結果發現金牛座的患者真的有顯著的生存獲益，「P 值」小於 0。05，那麼他是否可以說，這個藥對金牛座的患者有顯著的生存獲益，藥物監管部門會基於這個分析批准這個藥用於治療金牛座的患者麼？

顯然，這是一個典型的事後分析，因此即使獲得「P 值」小於 0。05 的統計學結果，也不能得出有顯著統計學差異的結論。

這個研究者的這種分析方法常被稱為「烹飪資料」（data cooking），其動機往往是為了得到陽性的結果。因此，

事後分析結果一般不被各國藥品監管部門接受作為藥物有效性的證據。

內容策劃：ATCG、 郭青青

內容稽核：支錦程

題圖來源：站酷海洛

參考文獻：

［1］。 Alosh M， et al。 Statistics in Biopharmaceutical Research， 2015， 7（4）： 286-303。

［2］。 Thatcher N， et al。 Gefitinib plus best supportive care in previously treated patients with refractory advanced non-small-cell lung cancer： results from a randomised， placebo-controlled， multicentre study （Iressa Survival Evaluation in Lung Cancer）。 Lancet。 2005 Oct 29-Nov 4；366（9496）：1527-37。

［3］。 於浩等， 臨床試驗精選案例統計學解讀， 人民衛生出版社， 2015年3月第1版第1次印刷： P328-333。

審批編號：PP-CEJ-CHN-0025

有效期至：2023-12-8