PDA实践：面向高质量多中心临床证据生成的十项原则
计算机与社会
2026-01-13 v1
摘要
背景：分布式研究网络(DRN)为协作性多中心研究提供了重要机会，已显著推动了基于临床观察性数据的医疗研究。然而，利用来自多中心研究中合适的数据生成高质�的真实世界证据面临诸多挑战，包括来自不同站点内部及跨站点异质性的偏倚问题，以及数据共享的困难。过去十年间，隐私保护分布式算法(PDA)在诸多国家和国际真实世界研究中得到开发和应用，涵盖从比较疗效研究、靶向试验模拟，到医疗服务、政策评估和系统绩效评估等多个领域。尽管取得了这些进展，但仍缺乏为通过利用PDA方法进行协作性研究生成高质�真实世界证据的全面且清晰的指导原则。目标：本文旨在建立针对使用PDA开展多中心研究的最佳实践十项原则。这些原则涵盖研究的所有阶段，包括研究准备、方案制定、分析及最终报告。讨论：十项原则为在DRN中运用分布式学习算法生成可靠且可复现的真实世界证据提供了一个原则化、高效且透明的框架。
引用
@article{arxiv.2601.06072,
title = {PDA in Action: Ten Principles for High-Quality Multi-Site Clinical Evidence Generation},
author = {Yong Chen and Jiayi Tong and Yiwen Lu and Rui Duan and Chongliang Luo and Marc A. Suchard and Patrick B. Ryan and Andrew E. Williams and John H. Holmes and Jason H. Moore and Hua Xu and Yun Lu and Raymond J. Carroll and Scott L. Zeger and George Hripcsak and Martijn J. Schuemie},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.06072},
year = {2026}
}
备注
27 pages