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组队推演 种子:罗高兴

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)
皮肤和皮下组织其他局部感染 3头和颈烧伤和腐蚀伤 3
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 6
申办方 (可选;点常合作者或输入全称)
长春普莱医药生物技术有限公司 2普莱医药(江苏)股份有限公司 2山东泰邦生物制品有限公司 1广东颂德制药有限公司 1温州生长因子生物有限公司 1青城新药生物科技(青岛)股份有限公司 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:西南 1;未覆盖:华北、东北、华东、华中、华南、西北。城市级别:一线 0 · 新一线 1 · 其他 0。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 194 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刘文军(昆明医科大学第二附属医院)云南 · 其他 · 846万493 / 8领域经验 · 与种子关系+选入
2王曌华(新乡市第二人民医院)河南 · 其他 · 625万366 / 8领域经验 · 与种子关系+选入
3王海涛(威海市立医院)山东 · 其他 · 291万396 / 12领域经验 · 与种子关系+选入
4赵耀华(江阴市人民医院)江苏 · 新一线 · 746万264 / 7领域经验 · 与种子关系+选入
5吴军(深圳市第二人民医院)广东 · 一线 · 1,756万372 / 6领域经验 · 与种子关系+选入
6郑德义(贵州省人民医院)贵州 · 其他 · 599万233 / 4领域经验 · 与种子关系+选入
7林才(温州医科大学附属第一医院)浙江 · 其他 · 957万352 / 6领域经验 · 与种子关系+选入
8涂家金(赣州市人民医院)江西 · 其他 · 897万253 / 5领域经验 · 与种子关系+选入
9刘昌(江苏大学附属医院)江苏 · 其他 · 321万365 / 14领域经验 · 与种子关系+选入
10李华强(开封市中心医院)河南 · 其他 · 482万232 / 3领域经验 · 与种子关系+选入
11夏成德(郑州市第一人民医院)河南 · 新一线 · 1,260万294 / 11领域经验 · 与种子关系+选入
12陈昭宏(福建医科大学附属协和医院)福建 · 其他 · 829万241 / 3领域经验 · 与种子关系+选入
13王春雷(北大医疗鲁中医院)山东 · 其他 · 470万232 / 4领域经验 · 与种子关系+选入
14徐俊赐(惠州市中心人民医院)广东 · 其他 · 604万251 / 4领域经验 · 与种子关系+选入
15李孝建(广州市红十字会医院)广东 · 一线 · 1,868万261 / 5领域经验 · 与种子关系+选入
16唐世杰(汕头大学医学院第二附属医院)广东 · 其他 · 550万251 / 5领域经验 · 与种子关系+选入
17张逸(南通大学附属医院)江苏 · 其他 · 773万261 / 6领域经验 · 与种子关系+选入
18李毅(青海大学附属医院)青海 · 其他 · 247万370 / 6领域经验 · 与种子关系+选入
19张志(广州市红十字会医院)广东 · 一线 · 1,868万—34 / 4领域经验 · 与种子关系+选入
20薛春利(惠州市中心人民医院)广东 · 其他 · 604万—34 / 4领域经验 · 与种子关系+选入
21宋国栋(济南市中心医院)山东 · 其他 · 920万261 / 6领域经验 · 与种子关系+选入
22崔正军(郑州大学第一附属医院)河南 · 新一线 · 1,260万—32 / 3领域经验 · 与种子关系+选入
23张建平(嘉兴市第二医院)浙江 · 其他 · 540万—121 / 22领域经验+选入
24杨洪(南阳南石医院)河南 · 其他 · 971万—22 / 2领域经验 · 与种子关系+选入
25陈晓东(佛山市第一人民医院)广东 · 其他 · 950万—52 / 4领域经验 · 与种子关系+选入
26付妍婕(临沂市人民医院)山东 · 其他 · 1,102万—53 / 6领域经验 · 与种子关系+选入
27杨荣华(广州市第一人民医院)广东 · 一线 · 1,868万—33 / 4领域经验 · 与种子关系+选入
28李媛媛(广东省农垦中心医院)广东 · 其他 · 698万—24 / 4领域经验+选入
29任永强(河南科技大学第一附属医院)河南 · 其他 · 706万—22 / 2领域经验 · 与种子关系+选入
30涂颖(昆明医科大学第一附属医院)云南 · 其他 · 846万—19 / 9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。