万方医学网具体使用ClinicalTrials.gov的详细方法
利用ClinicalTrials，可参考他人的研究内容，详细分析每一项研究的意义，并借鉴用于自己的研究设计，提高研究设计的质量。但您真的知道如何利用ClinicalTrials.gov数据库进行检索和筛选临床研究资料么？今天，小编就给大家详细介绍下具体操作。
如何在ClinicalTrials.gov检索？
简单检索
我们可以在主页面上，Search for Studies框里，对关键词进行检索。检索内容可与检索PubMed等数据库相同，根据研究问题的PICOS（Participant, Intervention, Comparison, Outcome and Study），使用逻辑运算符AND，OR，NOT连接关键词，对研究进行检索。具体方法在LinkLab 2015年12月19日文章“文献检索，您真的搜对了吗？”已做详细介绍，建议大家再次回顾下哦！
假如想查找阿司匹林的临床试验，可以直接检索“Aspirin”；假如想查找冠心病的临床试验，可以直接检索“coronary heart disease”；想查找阿司匹林对冠心病作用的临床试验则检索“Aspirin” AND “coronary heart disease”。
高级检索
在主页面上，点击Search for Studies底下的Advanced Search。在新页面上，我们可以在以下方向限定检索结果，包括：试验情况（开放性研究、封闭式研究、未入组、正在入组、已完成、中止、撤销等等），是否有研究结果，研究类型；也可以限定疾病，干预，结局，标题，赞助，研究ID；甚至包括国家，地区，性别，年龄；第几期的临床试验；安全性结局；试验注册周期等等。
Meta分析时，通常怎么检索ClinicalTrials.gov呢？
相对其他数据库纳入文献的数量，ClinicalTrials.gov纳入的临床试验数量并没有那么高，所以使用Clinicaltrials.gov进行检索时，我们可以不做太多的限制。仅检索疾病和干预措施可以满足检索的敏感性。尽管精确性不高，但不满足要求的研究数量也不会太多。
另外，对于检索新的研究而言，我们只检索ClinicalTrials.gov中有结果的研究。因此在检索的时候，除了对主要关键词（疾病、干预措施）进行检索外，我们一般都会限定检索结果是有研究结果报告的，即在Advanced Search里限定Study Results为Study with Results。
最后，在获得研究全文后可以检查研究是否报告了NCT代码，它是该研究在ClinicalTrials.gov上的注册ID。我们在ClinicalTrials.gov上直接检索该代码，就可以直接检索到这项研究的注册、完成信息，获得比原文更详尽的数据。
如何筛选ClinicalTrials.gov的研究？
与在PubMed等数据库检索不同，在ClinicalTrials.gov上检索并不能将检索结果下载到Endnote等软件中进行文献的筛选，只能在网页上浏览结果进行筛选。
使用Basic Search或Advanced Search后，我们可以看到检索结果的数量以及其简要描述。简要描述包括研究对象的疾病状态以及干预措施，可以据此排除文献。
当无法根据简要描述排除文献时，我们则点击进去看这项研究的具体信息。在Full Text View或Tabular View可以看到研究的设计信息，在Study Results可以看到简要的研究设计信息及研究的结果信息。
一般而言，看完Study Results便足以让我们判断是否纳入这篇研究。根据PICOS的方法，考察这篇研究是否针对我们所感兴趣的患者，干预措施及结局，是否我们想要纳入的研究类型。同上所述，ClinicalTrials.gov中纳入的研究远少于在PubMed等数据库中检索到的文献数量，所以通过这样的网页浏览，我们可以很快筛选完ClinicalTrials.gov上面的研究。
下一步，就继续介绍如何在ClinicalTrials中提取数据。
在ClinicalTrials.gov检索利用的研究包括：已经获得全文的研究，以及尚未发表但已有数据发表于ClinicalTrials.gov的研究。下面，我们就从这两方面分别介绍如何提取数据。
已获全文的研究：
对于已获全文的研究，我们还检索其在ClinicalTrials.gov上的报告是为了丰富其研究的信息。其中，有部分研究不会在ClinicalTrials.gov报告研究结果。这时，只能利用在ClinicalTrials.gov报告的研究设计信息。
我们可以在Full text view里查看研究目的、研究类型、研究设计（随机方法、盲法等）、疾病（状态）、干预、研究结局、入组信息（纳入排除标准、年龄、性别、研究中心）、赞助信息、NCT代码等。我们也可以在Tabular View里查看表格形式的上述研究信息。
当然也有些研究在ClnicalTrials.gov报告了研究结果。我们除了可以同上查看研究设计信息，还可以点击Study Results获得更多信息。在Study Results部分，除了简要的研究设计信息，还可以获得受试者信息、基线信息、结局及不良反应等信息。
受试者信息（Participant Flow）：
在Meta分析中，我们主要利用ClinicalTrials上更完整的试验完成信息，这些信息包括：随机分配人数、用药人数、完成试验人数、没有完成的原因及相应的人数。这些信息帮助我们确定在Meta分析填入这篇研究的数据时，受试者总数的选择（意向性治疗分配与按完成方案分配的选择）。
另外，通过对比各组没有完成试验的比例及各原因的比例，我们也可以考察是否存在失访偏倚(Attrition bias)，帮助判断RCT的研究质量。
最后，没有完成试验的原因有时也会包括死亡，当我们需要报告“All-cause death”时，我们也可以据此计算该结局。
Participant Flow有时还提供其他入组信息（帮助判断是否多中心研究），分配前信息，报告于Participant Flow中的各组干预信息（药物、剂量、频率、疗程等），以及试验各周期的具体完成信息（如Extension phase），这里不再多讲。
基线信息（Baseline Characteristic）：
在ClinicalTrials.gov上，受试者的基线信息十分详细，包括年龄、性别、种族以及其他与疾病相关的基本信息（如糖尿病：BMI，HbA1c等；骨质疏松：BMD，骨折史等）。
这些信息Meta分析都会用到，而且部分信息文献全文可能也会提及。需要注意的是：ClinicalTrials.gov会报告具体的男女性受试者人数，而文献全文常报告的为男女性受试者的各组比例或者总体比例。当试验存在多个组，我们需要合并其中几组时，利用ClinicalTrials.gov则可更方便合并男女性比例信息或者其他信息。
结局信息（Outcome Measure）：
各主要结局与次要结局的信息，这部分不多讲。
这里想强调一下ClinicalTrials.gov给的结局定义。Meta分析合并的研究必须尽可能的同质，这需要对纳入的研究结局的定义进行考虑。有时不同研究对同样名称的研究结局会有不同的定义。例如，有的研究考察的心梗就是心梗，急性心梗与心梗是分开计算的。然而假如存在别的研究把心梗和急性心梗合并在一起考察心梗的话，那么将这两个研究进行合并于Meta分析中便不合适。这种情况非常常见，尤其当该结局并非研究的主要结局时，文献可能不会花篇幅去描述这个结局的定义。
另外，就算研究结局定义相同，结局的考察周期不同也自然会影响结局。以考察的一年心梗发生率自然与考察的一个月的心梗发生率不一样，不能合并这两篇研究结果。ClinicalTrials.gov上提供结果的研究大部分都给了非常详细的结局信息，这样我们就可以补充全文文献的不足。
不良反应信息（Adverse Event）:
ClinicalTrials.gov将不良反应分为：
- 严重不良反应（Serious Adverse Events）
- 其他不良反应（Other Adverse Events）
不良反应：是指受试者在临床试验期间或之后一段确定的时间内，出现的健康受损，包括不正常的实验室检测结果。
其中，严重不良反应是指那些会导致死亡的，威胁生命的，要求患者住院治疗或延长住院时间的，导致残疾或显著影响正常生活功能的，或导致先天异常或出生缺陷的不良事件。当不良事件使得受试者的健康存在风险及需要提供干预以预防上述结局的时候，该事件可能也被认为是严重不良事件。
而其他不良反应指的是除了严重不良反应外，超出正常阈值的不良反应。
注意：这些定义翻译自ClinicalTrials.gov。
Meta分析中我们主要用到的是严重不良反应报告。点开Serious Adverse Events，可以获得严重不良事件的发生情况。这里会报告严重不良反应的收集时间及收集的对象，根据器官系统报告预期的及未预期到的严重不良事件发生总数及频率。这些信息对于考察心脑血管不良结局的Meta分析尤为重要。
对于在ClinicalTrials.gov注册的研究，常常发现其在文献没有报告的不良反应信息，都可以在ClinicalTrials.gov中获得。
例如，当我们考察患者服用某种药是否会引起心衰的发生时，我们检索到的全文一般只报告了其疗效，而没有心衰这一不良反应，因此我们无法纳入这些研究。然而，当这些研究有在ClinicalTrials.gov上注册时，他们在报告结果的时候往往都会在Serious Adverse Events上报告心衰的发生率。这个时候，这些原本无法纳入的研究就可以纳入进来。
对于尚未成文发表但已有数据的研究：
也如上提取研究设计信息及研究结果信息。
