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组队推演 种子:罗建民

推演条件
疾病类目 (种子研究者最常做的类目, 点击增减;数字=种子在该类目的试验数)
淋巴样白血病 5紫癜和其他出血性情况 5髓样白血病 4遗传性因子Ⅶ缺乏 1非霍奇金淋巴瘤的其他和未特指类型 1非滤泡性淋巴瘤 1骨髓增生异常综合征 1
试验归类 (默认种子最常做的归类; 数字=种子在该归类的试验数。候选的同归类经验计入排序)
II–III期 13I期 3I/II期 2
申办方 (可选;点常合作者或输入全称)
江苏恒瑞医药股份有限公司 3神州细胞工程有限公司 2河北森朗生物科技有限公司 2南京康海医药开发有限公司 1南京绿叶制药有限公司 1国药一心制药有限公司 1
已选成员
(尚未选入,点下表「+选入」逐个添加)
地域覆盖
已选 1 人(含种子,按主机构定位)覆盖:华北 1;未覆盖:东北、华东、华中、华南、西南、西北。城市级别:一线 0 · 新一线 0 · 其他 1。所在城市人口:≥1000万 1。
候选只看:全部大区华北东北华东华中华南西南西北 (虚线框 = 已选名单尚未覆盖的大区)
规模经验
在上方填写计划样本量并"应用",给出同类试验通常用多少家机构、每中心多少例、要跑多久。
候选研究者 前 30 位 · 候选池 2282 人
#研究者地区与种子共同试验所选类目试验近3年 / 全部主要依据
1李菲(南昌大学第一附属医院)江西 · 其他 · 626万566115 / 270领域经验 · 与种子关系+选入
2高素君(吉林大学第一医院)吉林 · 其他 · 907万46050 / 170领域经验 · 与种子关系+选入
3王一(陕西省人民医院)陕西 · 新一线 · 1,218万32420 / 42领域经验 · 与种子关系+选入
4梁洋(中山大学肿瘤防治中心)广东 · 一线 · 1,868万23319 / 41领域经验 · 与种子关系+选入
5周虎(河南省肿瘤医院)河南 · 新一线 · 1,260万34069 / 136领域经验 · 与种子关系+选入
6魏旭东(河南省肿瘤医院)河南 · 新一线 · 1,260万45320 / 78领域经验 · 与种子关系+选入
7徐雅靖(中南大学湘雅医院)湖南 · 新一线 · 1,005万42221 / 64领域经验 · 与种子关系+选入
8黄晓兵(四川省人民医院)四川 · 新一线 · 2,094万—1741 / 53领域经验 · 与种子关系+选入
9王季石(贵州医科大学附属医院)贵州 · 其他 · 599万33919 / 68领域经验 · 与种子关系+选入
10金洁(浙江大学医学院附属第一医院)浙江 · 新一线 · 1,194万99143 / 259领域经验 · 与种子关系+选入
11贺鹏程(西安交通大学第一附属医院)陕西 · 新一线 · 1,218万22246 / 79领域经验 · 与种子关系+选入
12高立明(秦皇岛市第一医院)河北 · 其他 · 314万—11 / 1领域经验+选入
13颜晓菁(中国医科大学附属第一医院)辽宁 · 其他 · 907万31826 / 69领域经验 · 与种子关系+选入
14彭宏凌(中南大学湘雅二医院)湖南 · 新一线 · 1,005万—2619 / 36领域经验 · 与种子关系+选入
15闫振宇(华北理工大学附属医院)河北 · 其他 · 772万—1737 / 51领域经验 · 与种子关系+选入
16朱小玉(中国科学技术大学附属第一医院)安徽 · 新一线 · 937万21944 / 65领域经验 · 与种子关系+选入
17蔡惠丽(宜昌市中心人民医院)湖北 · 其他 · 402万—1212 / 14领域经验 · 与种子关系+选入
18王战芳(平顶山市第一人民医院)河南 · 其他 · 499万—41 / 1领域经验+选入
19史明霞(昆明医科大学第一附属医院)云南 · 其他 · 846万—911 / 15领域经验 · 与种子关系+选入
20谢忠(广东医科大学附属医院)广东 · 其他 · 698万—31 / 2领域经验+选入
21高娜(山东医药大学附属医院)山东 · 其他 · 393万—914 / 15领域经验 · 与种子关系+选入
22张颢(济宁医学院附属医院)山东 · 其他 · 836万—45 / 5领域经验+选入
23欧阳桂芳(宁波大学附属第一医院)浙江 · 新一线 · 940万2109 / 17领域经验 · 与种子关系+选入
24杨威(中国医科大学附属盛京医院)辽宁 · 其他 · 907万—3145 / 110领域经验 · 与种子关系+选入
25杨梨(重庆医科大学附属第一医院)重庆 · 新一线 · 3,205万—21 / 1领域经验+选入
26黄世华(宜宾市第二人民医院)四川 · 其他 · 459万—1210 / 16领域经验 · 与种子关系+选入
27孙梅(苏北人民医院)江苏 · 其他 · 456万—64 / 5领域经验+选入
28赵燕仪(桂林医科大学第一附属医院)广西 · 其他 · 493万—11 / 1领域经验+选入
29徐双年(中国人民解放军陆军军医大学第一附属医院)重庆 · 新一线 · 3,205万—67 / 7领域经验+选入
30葛峥(东南大学附属中大医院)江苏 · 新一线 · 931万—2124 / 49领域经验 · 与种子关系+选入

排序 = 逻辑回归模型分:用 2024 年登记试验 学习"组长PI 之外的成员是谁",特征只取试验公示前的历史——与种子的共同试验数与 近期合作强度、与种子合作者的二跳关系、 所选疾病类目/所在章/同归类的试验经验、申办方经验、近 3 年与全部试验数。在 2025–26 年 2,727 项试验上回测:真实成员落在前 k 名(k=真实人数)的比例 16.3%,只按与种子合作 强度排序为 12.4%。按目标试验归类:I 期、I/II 期 13.0%(基线 10.6%),II 期及以后 18.3% (13.4%);按归类分别训练模型没有更好,故全归类共用一个模型、以"同归类试验数"入模。

地域(全库实测):大区覆盖主要取决于中心数—— 20–39 家中心的试验平均覆盖 6.4 个大区、一半覆盖全部七个,40 家以上 88% 覆盖全部;与按 各中心活跃度随机选点相比并不更分散;最常缺的是西北(≥10 家中心的试验 64% 纳入)、东北 (79%)。一线城市机构占比已从 2015 年 31% 降到 2024 年以来 16%。控制归类、疾病、规模、 年份、国际多中心与外资申办后,一线城市机构占比每高 10 个百分点,单中心月入组约低 5%、 完成耗时约长 4%(跨试验关联,非因果;是否达成目标例数几乎无差别)。按 2020 年七普 城市常住人口衡量更清楚:机构所在城市人口(几何均值)每翻一倍,单中心月入组约慢 25%、 完成耗时约长 22%;与城市级别同时入模型时人口仍显著、级别不再显著。机构同期在研 试验总数与城市人口几乎无关(相关 0.06),加入模型后人口效应基本不变——"试验扎堆、 受试者被分流"解释不了大城市入组慢,原因在登记数据看不到的方面(就医选择、患者 意愿、机构病人构成等)。机构内同类疾病的在研试验只在非热门类目里有可测的拖慢 (热门类目与慢性病里测不出)。

用途是缩小范围、给出依据,不是替代判断: 约 12% 的实际成员此前没有任何登记(新人),任何基于历史的方法都预测不到;地域在 控制以上因素后对排序没有额外作用,故不入模型、只列出供参考。