投稿|从临床失败到100%有效，国产新冠口服药普克鲁胺可信吗？( 二 )
所谓亚组分析，是除了对全部研究对象进行统计分析，还会对其中部分研究对象（亚组）进行分析 。
具体来看亚组分析包括两类：
一类是在临床试验之初就有了明确计划的确定性亚组分析；另一类是在临床试验结束后进行的探索性亚组分析 。
一般来说，确证性亚组分析的结果比探索性亚组分析的结果更为可靠 。而普克鲁胺所进行的亚组分析则属于后者 。
整体来看，普克鲁胺三期临床的主要终点是28天内未发生住院或死亡的比例 。
文章图片
也就是说，主要终点是要将所有受试者纳入其中，看下来只有随机服药至少1天的受试者(N=730)这一组数据才能代表主要终点 。
但遗憾的是，这组的保护率仅为50%，并且并未公布P值，在不少人看来，这或许意味着普克鲁胺并未达到统计学显著差距 。
P值通常是用来衡量统计学意义，以排除研究组和对照组间疗效差异究竟是因为防治措施的疗效还是因抽样误差所引起的 。
P值越大，意味着由抽样误差引起的概率也越大，相反P值越小引起误差的概率也就越小 。0.05的P值通常被认为是可接受错误的边界水平 。
回过头来看普克鲁胺的表现，在服药7天以上的亚组中P﹤0.02，未超过0.05，因而可以说这一亚组具有统计学意义 。不过这一P值虽有统计学意义，但是和辉瑞Paxlovid的P值P<0.0001相比，显然还存在差距 。
按照这个结果，如果不进行亚组分析，普克鲁胺很有可能再次失利 。
好在亡羊补牢为时不晚 。临床结束后，普克鲁胺的临床试验结果又被划分为了三组，也就是我们目前所看到的三组 。
这样，其中至少有一组能够达到100%的防护率并且达到统计学显著性 。凭借着亚组的成功，普克鲁胺或许能够成功获批 。
但FDA是否肯为此买单并不好说 。毕竟如果这样，只能证明普克鲁胺只能在特定情况下对某一类型的患者有效，而非所有患者 。
03 临床规模偏小的“变量”另外，还有很重要的一点是，普克鲁胺三期临床的入组规模偏少 。
具体来看，普克鲁胺公布的三个治疗组：完成服药至少1天(N=730)、大于1天（N=721）、大于7天(N=693)的受试者，均在700名左右 。
平分到实验组和对照组，分别只有300余人 。这也导致，出现病例的数量相对较少，对照组及普克鲁胺组住院事件数分别为8例VS 4例、7例VS 2例、6例vs0例（P﹤0.02）；最终得出的结论为相应保护率分别为50%、71%、100% 。
横向与辉瑞的Paxlovid对比，Paxlovid用于Covid-19的高危非住院成人的临床试验中，共有 2246名患者接受了随机分组 。
接受Paxlovid的患者中，症状出现后3天内，与安慰剂相比，Paxlovid降低了89%的COVID-19相关的住院或死亡风险；
到第28天，Paxlovid组有0.7%（5/697）的患者住院，而安慰剂组有6.5%（44/682）的患者住院 。其中，Paxlovid组无人死亡，而安慰剂组 9 人死亡 。该实验的P<0.0001 。
不难看出，二者相比，普克鲁胺的患者规模较小，只有辉瑞临床试验人数的1/3 。尽管如此，不可否认普克鲁胺中一些亚组仍具有统计学意义，但相比辉瑞的临床，看上去还存在更大的“变量” 。
另外，普克鲁胺在美国招募的新冠患者没有排除已接种新冠疫苗的患者，也没有排除无风险因素的患者 。而默沙东、辉瑞二者新冠口服药的入组患者均排除了此前接受过新冠疫苗的患者，原因是，美国新冠疫苗接种率较高，mRNA疫苗为人群提高了较高的重症保护率，患者住院率降低 。
推荐阅读
- 淘宝最新刷销量的方法 怎么刷爆款
- 投稿|中国面孔正在占领TikTok带货直播间
- 投稿|算法的“有毒泡泡”，当真可以戒掉吗？
- 人工智能|云从科技通过科创板注册：实控人周曦持股24%，烧钱仍是常态
- 投稿|疫情之下，BAT、华为的“第二增长曲线”怎么样了？
- 投稿|造车新势力靠什么接近消费者？
- 投稿|投资降温的中国创新药，却为何不肯降估值？
- 新消费|从小众到爆款，地域茶饮能否打破“水土不服”怪圈？
- 投稿|微创医疗“裂变”
- 投稿|社区电商还在持续进化中