ALS_Clinical_Trials_Based_入选标准优化及风险分层研究数据

数据集概述

本数据集围绕肌萎缩侧索硬化症（ALS）临床试验入选标准展开研究，通过文献检索总结38项临床试验的入选标准，并将其应用于2904例ALS患者队列，分析入选标准对排除率、结果外推性及预后异质性的影响，同时评估基于风险分层的入选标准的价值。

文件详解

• 文件名称：Supplement_v20.docx
• 文件格式：DOCX
• 字段映射介绍：包含38项ALS临床试验入选标准的文献检索结果、患者队列应用分析数据（如排除率、预后亚组分层结果）、基于风险的入选标准评估数据（如个性化生存预测模型优化样本量的效果）等核心研究内容。

适用场景

• ALS临床试验设计优化：分析现有入选标准的局限性，为制定更合理的临床试验入选/排除标准提供依据。
• 临床试验外推性研究：评估不同入选标准对患者代表性及试验结果外推至真实世界患者群体的影响。
• 预后分层研究：基于患者队列的预后亚组分析，探索ALS患者预后异质性与入选标准的关联。
• 风险分层入选标准应用：验证基于个性化生存预测模型的风险分层入选标准在平衡样本量与外推性中的价值。