附录 1. 词汇表 重现性（Reproducibility）：临床试验的结果可在相同或相似的研究条件下重现的能力。 分类器（Classifier）：分类器是对样本进行分类算法的统称，包括决策树、回归模型、支持向量机、神经网络等多种算法。其主要特点是可以使用已有的具有分类标签的数据，拟合一个函数或分类模型，使其能够对新的无标签数据所属类别进行预测。 风险分数（Risk Score）：将患者多个基线特征变量通过一定的方法转换成能够预测患者结局的单一变量，后者通常称为风险分数。 I类错误（Type I Error）：当原假设为真而检验结果拒绝了原假设的错误，其概率通常用表示，并用其作为检验水准。 内在因素（Intrinsic Factors）：指患者个体的遗传、生理和病理特征，是一个人“内在”的生物特征，而不是由个人所在的环境决定。 确证性亚组分析（Confirmatory Subgroup Analysis）：按照预先制定的计划，以特定的亚组为研究的主要目标人群，能够对I类错误进行控制的亚组分析，以确证目标亚群患者的疗效。 探索性亚组分析（Exploratory Subgroup Analysis）：通过亚组分析探索药物对不同亚组患者可能存在的疗效和/或安全性上的差异，主要关注的是其结果在生物学或者临床上的合理性。 异质性（Heterogeneity）：临床试验中的异质性体现在个体和群体两个水平，前者通常是指患者间具有不同的特征，个体性质或状态的不同可能会导致不同的患者对治疗有不同的应答；后者通常是指不同中心、种族、地域等患者群体具有不同的特征，有可能导致不同患者群体对治疗有不同的应答。 外在因素（Extrinsic Factors）：指与患者居住地的环境和文化相关的因素。外在因素往往与遗传和基因无关，更多是由文化和行为决定。 亚组分析（Subgroup Analysis）：将患者根据其特征变量值分成不同的亚组，并估计各亚组的疗效和/或安全性的分析策略。 支持性亚组分析（Supportivie Subgroup Analysis）：通过亚组分析探讨药物的疗效和/或安全性在各亚组中的一致性，为试验药物适用于全人群的结论提供进一步的支持。 |
