【摘 要】
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研究背景 最小化随机化方法是动态随机化方法的一种。在分组过程中，它比较各治疗组所有已知重要预后因素的总体差异，并使其最小化，因而它可以在相同的条件下比分层随机化同时
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研究背景 最小化随机化方法是动态随机化方法的一种。在分组过程中，它比较各治疗组所有已知重要预后因素的总体差异，并使其最小化，因而它可以在相同的条件下比分层随机化同时考虑更多的预后因素和水平，可以更好地平衡预后因素在各治疗组中的分布。但是该方法在使用中存在以下三方面的障碍：①最小化法实际上是一种“非完全随机”分组方法，应当使用哪一种统计模型对其分组结果进行分析在统计界存有争议。②某些情况下，下一个病人的入组情况可以被预测，因而可能导致选择偏倚。③最小化分组方法计算和实施过程复杂，可能会加大整个临床试验的费用。最小化分组方法在统计学以及临床上的有效性近来不断被许多研究证实，但是在实际临床试验中仍很少用到该方法。为了简化最小化分组方法在临床试验中的应用，先后出现过一些以最小化分组方法为基础的程序和系统。但是它们功能单一，操作复杂，设计局限，没有设盲功能，不能广泛满足各种临床试验应用的需求。 课题目的 本课题拟设计并实现一套具有普遍适用性的基于网络的最小化随机
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