SAS 编程中的 ADaM：有效性分析标记的两种生成方法

生成有效性分析标记：使用 ADaM 数据集评估临床试验有效性的关键

临床试验是评估干预措施有效性的基石，而有效性分析对于得出可靠结论至关重要。ADaM（分析数据集模型） 是一个标准化数据集结构，用于管理和分析临床试验数据。生成有效性分析标记是使用 ADaM 数据集进行有效性分析的必经之路。

两种主要方法

在 SAS 编程中，有两种主要方法可以生成有效性分析标记：

1. 使用宏

宏是一种强大的工具，可以重复执行 SAS 代码，并且可以用于动态生成标记。

示例代码（使用宏）：

%macro create_efficacy_flag(dataset, efficacy_endpoint);
  data &dataset;
    set &dataset;
    efficacy_flag = 0;
    if baseline_visit <= &efficacy_endpoint and last_visit >= &efficacy_endpoint then efficacy_flag = 1;
  run;
%mend create_efficacy_flag;

2. 使用数据步骤

数据步骤是用于数据操作和转换的工具。它们也可以用于生成标记。

示例代码（使用数据步骤）：

data efficacy_flag;
  set original_dataset;
  efficacy_flag = (baseline_visit <= efficacy_endpoint and last_visit >= efficacy_endpoint);
run;

选择最佳方法

选择最佳方法生成有效性分析标记取决于以下因素：

• 数据集大小： 宏对于大数据集更有效率。
• 标记复杂性： 对于复杂的标记逻辑，数据步骤更易于理解。
• 动态性： 宏更适合需要定制的标记生成过程。

实际案例

考虑一个评估新药对血压降低有效性的临床试验，有效性终点为治疗后 12 周的血压变化。使用 ADaM 数据集，可以按照以下步骤生成有效性分析标记：

使用宏：

%macro create_efficacy_flag(dataset);
  data &dataset;
    set &dataset;
    efficacy_flag = 0;
    if baseline_visit <= 12 and last_visit >= 12 then efficacy_flag = 1;
  run;
%mend create_efficacy_flag;

%create_efficacy_flag(adhoc_dataset);

使用数据步骤：

data efficacy_flag;
  set adhoc_dataset;
  efficacy_flag = (baseline_visit <= 12 and last_visit >= 12);
run;

结论

生成有效性分析标记是使用 ADaM 数据集进行有效性分析的关键步骤。根据数据集大小、标记复杂性、动态性和偏好，可以选择使用宏或数据步骤来生成标记。通过仔细考虑这些因素，您可以选择最佳方法并有效地生成准确的有效性分析标记。

常见问题解答

1. 如何知道我生成的是正确的标记？

仔细检查标记逻辑，确保它符合您的分析要求。

2. 如何处理缺失数据？

在标记生成过程中考虑缺失数据，并根据试验协议和统计计划处理它们。

3. 标记应该放在哪个数据集上？

标记通常放在一个新数据集上，该数据集包含原始数据集的子集或派生变量。

4. 标记是否可以用于多个分析？

是的，标记可以用于不同的分析，只要它们满足分析要求。

5. 如何避免在标记生成过程中出错？

仔细测试标记生成代码，并使用适当的验证技术确保其准确性。