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组队推演 种子:何小慧

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)
唇、口腔和咽其他和部位不明的恶性肿瘤 8鼻咽恶性肿瘤 7口咽恶性肿瘤 1甲状腺恶性肿瘤 1部位未特指的恶性肿瘤 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 16I期 2
申办方 (可选;点常合作者或输入全称)
Boehringer Ingelheim Pharma GmbH & Co. KG 2上海君实生物医药科技股份有限公司 2上海恒瑞医药有限公司 2江苏恒瑞医药股份有限公司 2Boehringer Ingelheim International GmbH 1勃林格殷格翰智慧医疗科技(上海)有限责任公司 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 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 2643 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杨坤禹(华中科技大学同济医学院附属协和医院)湖北 · 新一线 · 1,233万85837 / 93领域经验 · 与种子关系+选入
2曲颂(广西医科大学附属肿瘤医院)广西 · 其他 · 874万56547 / 95领域经验 · 与种子关系+选入
3孙艳(北京肿瘤医院)北京 · 一线 · 2,189万95112 / 54领域经验 · 与种子关系+选入
4李金高(江西省肿瘤医院)江西 · 其他 · 626万54825 / 54领域经验 · 与种子关系+选入
5胡广原(华中科技大学同济医学院附属同济医院)湖北 · 新一线 · 1,233万5319 / 35领域经验 · 与种子关系+选入
6胡漫(山东第一医科大学附属肿瘤医院)山东 · 其他 · 920万—3325 / 38领域经验 · 与种子关系+选入
7申良方(中南大学湘雅医院)湖南 · 新一线 · 1,005万53510 / 44领域经验 · 与种子关系+选入
8瞿申红(广西壮族自治区人民医院)广西 · 其他 · 874万42013 / 31领域经验 · 与种子关系+选入
9方美玉(浙江省肿瘤医院)浙江 · 新一线 · 1,194万33447 / 129领域经验 · 与种子关系+选入
10张鹏(四川省肿瘤医院)四川 · 新一线 · 2,094万22510 / 26领域经验 · 与种子关系+选入
11刘锐(西安交通大学第一附属医院)陕西 · 新一线 · 1,218万—1510 / 12领域经验 · 与种子关系+选入
12蔡曼波(南华大学附属第一医院)湖南 · 其他 · 665万—31 / 1领域经验+选入
13郭晔(上海市东方医院)上海 · 一线 · 2,487万54260 / 152领域经验 · 与种子关系+选入
14杜阳峰(常德市第一人民医院)湖南 · 其他 · 528万—23 / 3领域经验+选入
15刘磊(四川大学华西医院)四川 · 新一线 · 2,094万—3043 / 53领域经验 · 与种子关系+选入
16韩亚骞(湖南省肿瘤医院)湖南 · 新一线 · 1,005万—3229 / 45领域经验 · 与种子关系+选入
17贾晓晶(吉林大学第二医院)吉林 · 其他 · 907万—41 / 1领域经验+选入
18邱素芳(福建省肿瘤医院)福建 · 其他 · 829万—1917 / 24领域经验 · 与种子关系+选入
19邓滨(梧州市红十字会医院)广西 · 其他 · 282万—52 / 2领域经验+选入
20李振东(大连理工大学附属肿瘤医院)辽宁 · 其他 · 907万4219 / 35领域经验 · 与种子关系+选入
21桂琳(中国医学科学院肿瘤医院)北京 · 一线 · 2,189万—98 / 8领域经验 · 与种子关系+选入
22高劲(安徽省肿瘤医院)安徽 · 新一线 · 937万—2813 / 29领域经验 · 与种子关系+选入
23韩福军(吉林大学第一医院)吉林 · 其他 · 907万—115 / 7领域经验 · 与种子关系+选入
24黄丙俭(临沂市肿瘤医院)山东 · 其他 · 1,102万—118 / 10领域经验 · 与种子关系+选入
25张石川(四川省肿瘤医院)四川 · 新一线 · 2,094万—99 / 10领域经验 · 与种子关系+选入
26江艺(汕头大学医学院附属肿瘤医院)广东 · 其他 · 550万287 / 18领域经验 · 与种子关系+选入
27李坊铭(江门市中心医院)广东 · 其他 · 480万—65 / 5领域经验+选入
28曹国春(江苏省肿瘤医院)江苏 · 新一线 · 931万286 / 14领域经验 · 与种子关系+选入
29刘志刚(中山大学附属第五医院)广东 · 其他 · 244万—3031 / 56领域经验 · 与种子关系+选入
30伍海军(中南大学湘雅医院)湖南 · 新一线 · 1,005万—109 / 11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。