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组队推演 种子:刘占举

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)
克罗恩病[局限性肠炎] 4溃疡性结肠炎 2部位未特指的消化性溃疡 1胃溃疡 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 7IV期及上市后 1
申办方 (可选;点常合作者或输入全称)
武田药品(中国)有限公司 2Hospira Inc. 2Takeda Pharma A/S 2Takeda Italia S.p.A. 2晋城海斯制药有限公司 1复旦大学 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 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 904 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高翔(中山大学附属第六医院)广东 · 一线 · 1,868万49840 / 86领域经验 · 与种子关系+选入
2刘文佳(常州市第二人民医院)江苏 · 其他 · 528万24727 / 37领域经验 · 与种子关系+选入
3王承党(福建医科大学附属第一医院)福建 · 其他 · 829万24017 / 28领域经验 · 与种子关系+选入
4刘成霞(山东医药大学附属医院)山东 · 其他 · 393万23521 / 45领域经验 · 与种子关系+选入
5杨卫生(景德镇市第二人民医院)江西 · 其他 · 162万—81 / 1领域经验+选入
6陆才金(南宁市第二人民医院)广西 · 其他 · 874万—81 / 1领域经验+选入
7袁海鹏(泰安市中心医院)山东 · 其他 · 547万—2514 / 15领域经验 · 与种子关系+选入
8陈惠新(惠州市中心人民医院)广东 · 其他 · 604万—3523 / 32领域经验 · 与种子关系+选入
9谢军(赣南医科大学第一附属医院)江西 · 其他 · 897万—159 / 9领域经验+选入
10冯百岁(郑州大学第二附属医院)河南 · 新一线 · 1,260万—3517 / 22领域经验 · 与种子关系+选入
11钟选芳(惠州市第一人民医院)广东 · 其他 · 604万—2211 / 12领域经验 · 与种子关系+选入
12陈晓春(东莞市人民医院)广东 · 新一线 · 1,047万—82 / 2领域经验+选入
13蒲泽锦(汕头大学医学院第二附属医院)广东 · 其他 · 550万—61 / 1领域经验+选入
14安萍(武汉大学人民医院)湖北 · 新一线 · 1,233万—4124 / 32领域经验 · 与种子关系+选入
15李江涛(九江市第一人民医院)江西 · 其他 · 460万—71 / 1领域经验+选入
16刘丕(深圳市龙华区人民医院)广东 · 一线 · 1,756万—72 / 2领域经验+选入
17王学红(中南大学湘雅二医院)湖南 · 新一线 · 1,005万—2614 / 17领域经验 · 与种子关系+选入
18张伟伟(南宁市第一人民医院)广西 · 其他 · 874万—82 / 2领域经验+选入
19陈旻湖(中山大学附属第一医院)广东 · 一线 · 1,868万46627 / 79领域经验 · 与种子关系+选入
20张晓岚(河北医科大学第二医院)河北 · 其他 · 1,124万—4824 / 39领域经验 · 与种子关系+选入
21黄志刚(宣城市人民医院)安徽 · 其他 · 250万—61 / 1领域经验+选入
22庄坤(西安市中心医院)陕西 · 新一线 · 1,218万—2012 / 13领域经验+选入
23路德荣(河南医药大学第三附属医院)河南 · 其他 · 625万—51 / 1领域经验+选入
24陈宗华(宜宾市第二人民医院)四川 · 其他 · 459万—51 / 1领域经验+选入
25郭红(重庆市人民医院)重庆 · 新一线 · 3,205万—3423 / 30领域经验 · 与种子关系+选入
26黄勤(浙江省台州医院)浙江 · 其他 · 662万—103 / 3领域经验+选入
27陈焰(浙江大学医学院附属第二医院)浙江 · 新一线 · 1,194万24710 / 36领域经验 · 与种子关系+选入
28高山(襄阳市中心医院)湖北 · 其他 · 526万—93 / 3领域经验+选入
29张庆(荆州市第一人民医院)湖北 · 其他 · 523万—1610 / 10领域经验 · 与种子关系+选入
30毛鑫礼(浙江省台州医院)浙江 · 其他 · 662万—83 / 3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。