在镇痛临床试验中，测量、解释和减轻安慰剂反应是一项长期存在且日益严峻的挑战。本期 "首席之声 "播客系列将对安慰剂问题进行总结、 保罗-米雷克，营销经理和 迈克尔-库斯，理学学士，镇痛产品开发副总裁研究实验设计、纳入和排除标准以及管理安慰剂效应的其他方法。
实验设计在测量安慰剂反应方面非常有效。例如，在传统的平行分组设计中加入第三组，就会产生积极治疗组与安慰剂组与无治疗组的研究。在这种研究中，未接受治疗的人群只接受标准护理或未接受积极治疗，安慰剂反应就是安慰剂组和未接受治疗组之间的差值。
这种方法在调查研究中效果很好，但可能会使 3 期试验不必要地复杂化。在增加无治疗组之前，您应该与试验设计团队或 CRO 协调，确保该策略符合您的需求。
另一种试验设计方案是交叉试验，即每位患者在接受研究药物治疗后，交叉使用安慰剂，反之亦然。A-B 与 B-A 随机对照可以让患者作为自己的对照，但这种方法也有局限性，因为在接受后续治疗时，患者会对之前接受的药物产生反应。
其他实验方法还有反应条件反射和药理条件反射，即用药物加上语言和非语言暗示对患者进行条件反射。在引发患者反应方面，语言和暗示的作用不亚于药物。
数据解读和安慰剂反应
对数据的解读也会影响安慰剂反应。这是因为药物和安慰剂之间的相互作用仍然是一门不精确的科学，我们还没有完全弄明白。
我们解释这些相互作用的一种方法是加法法，即药物组的反应等于安慰剂反应和药物药理作用的总和。这种方法假定安慰剂组与药物组的安慰剂反应相同，而且药物的药理作用不受患者是否认为自己服用了药物的影响。
另一种方法是交互作用法，它假定治疗组和安慰剂组的安慰剂反应不相等。它与加法法的不同之处在于，我们假定在加法研究中，两个治疗组的安慰剂反应是相等的，但活性组和安慰剂组之间可能存在一些相互作用，从而导致对安慰剂的反应不相等。
还有一些与试验无关的因素也会影响安慰剂反应，包括向均值回归和患者自然好转的趋势。
通过纳入和排除标准减轻安慰剂反应
调整纳入和排除标准是缓解安慰剂问题的另一种方法。我们可以设计出看似理想的招募策略，但这并不一定意味着患者可以入选，也不一定意味着患者与普通人群一致。最理想的情况是，一项研究的结果可以推广到其他研究或整个人群中。
其他策略则试图控制疾病的持续时间。新确诊的患者可能会出现阶段性缓解，因此不适合入选。理想情况下，患者患病或出现疾病症状的时间应该足够长，以至于病情达到稳定状态。反之，招募长期患病者可能会使试验暴露于被误诊或对治疗不耐受的患者，这两种情况都可能产生负面影响。
这个话题还有很多，比如选择最佳的主要终端，以及为什么一般来说最好使用尽可能少的网站。与 保罗-米雷克和 迈克尔-库斯了解完整故事。
完整演示文稿：https://youtu.be/KHe_AZQi1wI
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