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组队推演 种子:葛方启

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)
被标明的其他流感病毒引起的流行性感冒 9慢性病毒性肝炎 5流行性感冒,病毒未标明 1肝衰竭,不可归类在他处者 1肝纤维化和肝硬变 1慢性肝炎,不可归类在他处者 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 18
申办方 (可选;点常合作者或输入全称)
朗天药业(湖北)有限公司 3广州南鑫药业有限公司 2朗天医药科技(武汉)有限公司 2福建广生堂药业股份有限公司 2广东众生药业股份有限公司 1重庆富进生物医药有限公司 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:华东 1;未覆盖:华北、东北、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:500–1000万 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 1059 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钟备(广州医科大学附属清远医院)广东 · 其他 · 397万2124 / 10领域经验 · 与种子关系+选入
2欧书强(萍乡市第二人民医院)江西 · 其他 · 180万273 / 7领域经验 · 与种子关系+选入
3杨楠(河北医科大学第三医院)河北 · 其他 · 1,124万—142 / 2领域经验+选入
4邓敏(嘉兴市第一医院)浙江 · 其他 · 540万—163 / 3领域经验+选入
5杜艳萍(厦门大学附属中山医院)福建 · 其他 · 516万—51 / 1领域经验+选入
6冯旰珠(南京医科大学第二附属医院)江苏 · 新一线 · 931万—51 / 1领域经验+选入
7屈莉红(上海市东方医院)上海 · 一线 · 2,487万—113 / 3领域经验+选入
8童建林(九江学院附属医院)江西 · 其他 · 460万—71 / 1领域经验+选入
9刘波(潍坊市人民医院)山东 · 其他 · 939万—31 / 1领域经验+选入
10王勇生(合肥市第二人民医院)安徽 · 新一线 · 937万—53 / 3领域经验+选入
11胡新俊(河南科技大学第一附属医院)河南 · 其他 · 706万—82 / 2领域经验+选入
12牛俊奇(吉林大学第一医院)吉林 · 其他 · 907万29617 / 116领域经验 · 与种子关系+选入
13周浩(南方医科大学珠江医院)广东 · 一线 · 1,868万—93 / 3领域经验+选入
14丁彦(赣南医科大学第一附属医院)江西 · 其他 · 897万—51 / 1领域经验+选入
15苏伟华(娄底市中心医院)湖南 · 其他 · 383万—104 / 4领域经验+选入
16何松美(东莞市人民医院)广东 · 新一线 · 1,047万—61 / 1领域经验+选入
17胡明(首都医科大学附属北京潞河医院)北京 · 一线 · 2,189万—61 / 1领域经验+选入
18胡国信(北京大学深圳医院)广东 · 一线 · 1,756万—2721 / 25领域经验+选入
19孙益兰(浙江省人民医院)浙江 · 新一线 · 1,194万—1011 / 14领域经验+选入
20张玉(南阳医学高等专科学校第一附属医院)河南 · 其他 · 971万—1611 / 13领域经验+选入
21虎维东(甘肃省人民医院)甘肃 · 其他 · 436万—21 / 1领域经验+选入
22邵磊(济南市中心医院)山东 · 其他 · 920万—90 / 1领域经验+选入
23王荣琦(河北医科大学第三医院)河北 · 其他 · 1,124万212 / 4与种子关系 · 领域经验+选入
24李国涛(洛阳市中心医院)河南 · 其他 · 706万—62 / 2领域经验+选入
25罗润齐(广州医科大学附属第二医院)广东 · 一线 · 1,868万—83 / 3领域经验+选入
26吴西雅(江西省人民医院)江西 · 其他 · 626万—58 / 8领域经验+选入
27罗新华(贵州省人民医院)贵州 · 其他 · 599万—146 / 8领域经验+选入
28窦芊(河南医药大学第三附属医院)河南 · 其他 · 625万—41 / 1领域经验+选入
29郑志刚(萍乡市人民医院)江西 · 其他 · 180万—81 / 2领域经验+选入
30刘宝良(淄博市第一医院)山东 · 其他 · 470万—74 / 4领域经验+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。