Lasagna法则

在受试者招募中，Louis C.Lasagna发现一个现象：在几乎所有的临床试验中，符合入组条件的受试者人数，都远远少于试验开始之前所估计的数量。也就是说，尽管研究者有一个较为庞大的患者群，但是一旦开始在患者群中寻找符合入组条件的潜在受试者时，就发现患者数“变少”了，但是当试验结束后，他发现患者数又“变多”了。这种现象就是Lasagna法则（图6-1）。之后又有学者进一步对这种现象做了分析和解释：在预估的受试者人数中，只有1/10～1/3患者会考虑参加试验且可能符合入组条件（Feinstein，2001；Lasagna，1979）。

为什么研究者会经常过高预估了潜在受试者的人数呢？因为在试验开展前期，研究者通常是以临床诊断作为判断的依据，比如对于一个抗乙型肝炎病毒的新药试验，研究者首先考虑的是自己现有的患者群，然后会对比方案的入排标准，譬如现有500个乙型肝炎患者，经研究者简单核对入排标准后，估计有100个患者可能符合入组条件，但这仅仅是一个估计。在做研究者筛选时，一种情况是负责筛选的人员先把方案发给研究者，但由于研究者日常工作繁忙，大部分情况下，他们只是快速浏览一下方案就给出了大概的受试者人数。另一种情况是和研究者面谈，这种情况下，研究者一般也是简单阅读一下方案。因此，即便研究者对于每个月治疗的乙型肝炎患者数的估计比较准确，但患者不等于受试者，要真正使这100个患者都能参加试验，还有许多因素需要加以衡量和考虑，如方案的入选和排除标准、试验方案的复杂性、抽血的次数和频度等，都会影响受试者参加试验的意愿。此外，研究者过高预估受试者人数的原因还有可能是研究者缺乏临床试验经验，或者是存在多个试验竞争入组。

图6-1　Lasagna法则