这份中国参与临床试验项目数据，按ClinicalTrials.gov登记记录中的实际试验地点筛选，整理了54,870项研究。附件是可以直接筛选的Excel和中文字段说明，包含NCT编号、研究标题、申办方、疾病或研究条件、试验阶段、入组人数、状态及主要日期。它适合先观察中国参与的临床研究分布，再按编号回到原登记查看具体项目。

这里的“中国参与”有明确口径：记录的地点国家列表中必须出现China。项目名称提到中国、申办机构名称带有China，均不单独构成入选依据；反过来，海外机构申办而在中国设有研究地点的项目也会纳入。这个口径更适合研究试验地点参与情况，不能直接替代“中国企业研发项目”或“中国境内全部临床试验”的统计。

取数日期为2026年11月4日；原站API标示的数据处理时间为2026年11月3日。附件完整整理了这次查询的55页结果，NCT编号无重复，每项都保留了原始登记页面地址。由于登记会更新，人数、状态和预计完成时间应结合本次快照日期阅读，不能把这份静态表当成持续自动刷新的招募信息。

数据范围并不限于药物干预试验，也包括登记在库的观察性等研究。因此，拿到表后第一步应查看study_type，而不是直接将所有行都计入某个药物研发阶段。phase保留原站阶段值；NA表示该字段不适用，与原字段没有提供、单元格为空是两种情况。把两者都改成零或统一删除，会改变样本含义。

lead_sponsor保留主要申办方的原名称，便于筛选某所医院、大学或企业的项目。它不是全部合作机构清单，也没有把名称相似的机构强行归并。做机构比较时，可以先按原名查看，再根据自己的研究对象建立名称对应表。尤其不要把申办方所在地与实际开展研究的国家混为一谈，这两个角度回答的问题不同。

conditions列保留登记中的疾病或研究条件，多项内容放在同一单元格，以竖线分隔。它能够帮助定位肿瘤、代谢、心血管等具体研究主题，但并不是已经统一编码的疾病分类表。同义词、复合条件与不同表述仍可能并存，正式统计某一疾病的项目数之前，需要先明确筛选词与纳入规则。

enrollment_count是登记的入组人数，旁边的enrollment_type用于区分实际与预计。一个尚在筹备的项目可能记录目标人数，一个已完成的项目可能记录实际入组人数；只保留数字而丢掉属性，就容易把计划规模和最终规模加到一起。附件将两列并排保留，便于读者按分析目的选择。

时间字段同样拆成日期与属性。开始日期、主要完成日期和研究完成日期分别保留，避免把主要观察终点完成时间当成整个研究结束时间。原记录只给年月时，附件也只保留年月，没有自动补成每月第一天；原记录给出完整日期时才保留到日。跨年统计可以提取年份，计算精确持续天数则应先确认日期精度足够。

有些早期登记没有提供完整日期属性，附件保持空值。这里的空值表示本次原字段未提供，不能据此判断研究未开展。overall_status中的UNKNOWN也保留为原站状态值，不把它改写成已终止、已完成或仍在招募。研究现状需要结合各行last_update_post_date和对应原登记阅读。

附件采用一项研究一行的结构，不按每个研究地点拆成多行，因此可以直接以NCT编号计算本表项目数。location_countries汇总该研究所有登记国家，china_cities只汇总China地点中的城市名；两列均去重并保留原文。这样既能查找跨国研究，也不会因为一个研究在多个城市开展而重复计算整项研究。

如果要制作行业研究中的项目清单，可以先筛研究类型，再筛疾病或研究条件，最后按阶段、申办方和状态排列。对于关心研发活动而非临床招募的人，建议保留编号与最近更新日期，让清单中的每一项都能回到具体记录。只有机构名和项目数的汇总表很难发现阶段缺失、名称重复或状态更新滞后的情况。

如果关注国际合作，可以先用国家列表识别含多个国家的记录，再看中国参与城市与主要申办方。这个做法得到的是登记地点层面的跨国参与关系，不是资金流向，也不是机构之间的完整合作网络。附件没有患者个人数据、治疗结果或全部研究论文，不能据研究是否登记判断某项治疗的效果。

本次文件保留了19个字段，英文表头便于与原站字段对应，配套说明逐项给出中文释义、缺失统计和筛选步骤。原数据来自ClinicalTrials.gov美国政府登记数据库，本帖做了字段选择、表格展开与地点列表整理，并未将数据变成独家数据库。后续需要追踪某个项目时，使用NCT编号与原站地址比只记住项目标题更稳妥。

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下方提供54,870项真实登记记录的Excel及中文字段说明，已按本帖地点口径整理，可直接筛选项目。