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组队推演 种子:许迅

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)
其他视网膜疾患 20非胰岛素依赖型糖尿病 9视网膜血管阻塞 2屈光和调节疾患 1玻璃体疾患 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 21I期 8IV期及上市后 2I/II期 2
申办方 (可选;点常合作者或输入全称)
成都康弘生物科技有限公司 5Novartis Pharma Stein AG 4北京诺华制药有限公司 3诺华(中国)生物医学研究有限公司 3Novartis Pharma AG 3罗氏(中国)投资有限公司 3
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 1 · 新一线 0 · 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 1875 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李筱荣(天津医科大学眼科医院)天津 · 新一线 · 1,387万158321 / 74领域经验 · 与种子关系+选入
2王晓梅(沈阳市第六人民医院)辽宁 · 其他 · 907万—151 / 1领域经验+选入
3彭韦霞(益阳市中心医院)湖南 · 其他 · 385万—151 / 1领域经验+选入
4喻晓兵(北京医院)北京 · 一线 · 2,189万21613 / 17领域经验 · 与种子关系+选入
5崔凌(广西壮族自治区人民医院)广西 · 其他 · 874万—265 / 6领域经验 · 与种子关系+选入
6王连伟(驻马店市中心医院)河南 · 其他 · 701万—4812 / 15领域经验+选入
7陆慧琴(西安市第一医院)陕西 · 新一线 · 1,218万—218 / 8领域经验 · 与种子关系+选入
8宋成伟(吉林省一汽总医院)吉林 · 其他 · 907万—3615 / 17领域经验+选入
9宋艳萍(中国人民解放军中部战区总医院)湖北 · 新一线 · 1,233万85611 / 41领域经验 · 与种子关系+选入
10赵晓东(淄博市中心医院)山东 · 其他 · 470万—244 / 5领域经验+选入
11孙大卫(哈尔滨医科大学附属第二医院)黑龙江 · 其他 · 1,001万7327 / 24领域经验 · 与种子关系+选入
12任骞(石家庄市人民医院)河北 · 其他 · 1,124万—3212 / 17领域经验 · 与种子关系+选入
13吴光秀(重庆大学附属涪陵医院)重庆 · 新一线 · 3,205万—216 / 6领域经验+选入
14董晓林(济南市中心医院)山东 · 其他 · 920万—14781 / 135领域经验+选入
15王炜(中国科学技术大学附属第一医院)安徽 · 新一线 · 937万—196 / 6领域经验+选入
16王志学(沧州市中心医院)河北 · 其他 · 738万—111 / 1领域经验+选入
17成志锋(哈尔滨医科大学附属第四医院)黑龙江 · 其他 · 1,001万—14394 / 159领域经验+选入
18刘堃(上海市第一人民医院)上海 · 一线 · 2,487万6186 / 13领域经验 · 与种子关系+选入
19韩洁(河北中石油中心医院)河北 · 其他 · 546万—8644 / 64领域经验+选入
20尚军洁(南阳市第二人民医院)河南 · 其他 · 971万—4518 / 23领域经验+选入
21张丽丽(晋城大医院)山西 · 其他 · 219万—4817 / 23领域经验+选入
22术红燕(淄博市临淄区人民医院)山东 · 其他 · 470万—4123 / 26领域经验+选入
23邓爱军(山东第二医科大学附属医院)山东 · 其他 · 939万—146 / 6领域经验 · 与种子关系+选入
24李艳敏(濮阳油田总医院)河南 · 其他 · 377万—101 / 1领域经验+选入
25彭林平(惠州市第一人民医院)广东 · 其他 · 604万—111 / 1领域经验+选入
26王芳(延安大学咸阳医院)陕西 · 其他 · 498万—3314 / 16领域经验+选入
27徐娜(南阳市中心医院)河南 · 其他 · 971万—2512 / 13领域经验+选入
28丛丽(中山大学附属第五医院)广东 · 其他 · 244万—101 / 1领域经验+选入
29张新(盘锦辽油宝石花医院)辽宁 · 其他 · 139万—7127 / 41领域经验+选入
30宾小昌(广西壮族自治区南溪山医院)广西 · 其他 · 493万—122 / 2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。