我们在做table的时候，尤其是lab的descriptive summary。我们通过proc得到一些常见统计量，比如 n, mean, std, median, min, max。一般sap当中会规定小数点位数的保留方法。比如以raw data的最大小数位数为基准，在此基础上， mean会多一位，std会多两位，median, min, max会和raw data的小数位数一样，如果raw data的最大小数位数超过3位的，当2位小数（这样规定的不多）。正常情况下，那我们可以直接写成put(var,8.0), put(var,8.1)...之类的。但像lab这样的，parameter很多，不清楚哪一个parameter的test result value "aval"最大小数到底是多少位，那只能智能化处理了。但一种方法不推荐，甚至说是不允许的。那就是你先写个小程序得出每个parameter maximum decimal，然后这样写： if paramn in (1 2 3) then put...; else if paramn in (4 5 6) then put...; 这样写的话，有被认为是hard-coding之嫌！而这在临床试验的编程工作中，是坚决不允许的，除非客户要求，或者更高层次的批准。
所以，做法肯定是根据paramater来决定它的统计值的输出格式了。当然，不同的人会有不同的编程方法。有的喜欢用宏，先做出宏变量值，在derive的时候用do循环。有的觉得可以不用，直接在data步里面就可以搞定。
这里说句题外话，并不是只要用了宏就觉得逼格很高，甚至宏套宏的，来个一环又一环的。这样并不好，这以后再说。
说了这么多废话，只想引出一个比较重要的函数，那就是PUTN。这个函数的好处是后面的format可以用个字符型的变量表示，这一点太好了！！！网上找了个地址：http://bama.ua.edu/sasv8/sclr/z0320184.htm。感兴趣的朋友可以去看下。
其实，我非常想把自己的code放上来，毕竟变量啊，写法什么的啊，都是follow一些标准的，而且这样多省事啊！可是公司是零容忍类似这样泄露知识产权的行为，公司一波接一波的sop让我们觉得，公司很大很正规，我还是规矩点好。在不确定可不可以这样做的时候，我还是不去尝试。另外，还有一个关键的原因，这个论坛里面高手如云，我不敢放自己的code。
好了，我来说下我的做法。
1. 通过一些类似lengthn, scan之类函数和sort过程，得到每个parameter maximum decimal。然后可以生成三个字符型变量dec0, dec1, dec2。像dec1 = strip(put(8.0+0.1*(maxdec+1),best.))...;
2. 用sql or merge连接。
3. msd=putn(var_mean,dec1) || " (" || strip(putn(var_stddev,dec2)) || ")"...;
这样下来之后，各个统计量就会根据不同的lab test name来选择小数的保留位数了。
tips：
1). 上面用的最大长度是8位，对有些很大的值可能会truncated, 所以，可以用round来处理。
2). 如果变量比较多，可以考虑用macro来简化每个variable derivation。
3). 像这样处理小数位数的，sas programmer是经常碰到的。写一套属于自己的code，以不变应万变最好。
...
over

回复：找sas实习很容易呀。我当年考完那个base，在北京还在念书的时候就接到很多cro的实习职位。你要出去找撒（北上），在家里呆总不行呀。

谢谢分享！
能讲讲CRO的SAS programmer职位面试时会被问道的问题么？job description中说最好有CDISC STDM conversion的经验，不过我从来都没碰到过proc cdisc。我只是考了个adv的证，非统计专业，也没实际操作、工作经验。关于proc cdisc我只是看了一下online SAS documentation，但还是觉得云里雾里。不知能否讲一下关于这个proc cdisc到底要了解到哪种程度才能过面试？谢谢！

回复：hyquid
这位朋友，你好！JD里面说的SDTM是属于CDISC里面的内容，另外，它还有ADaM等等。关于CDISC，内容极其丰富！另外，对于只做global项目的sas programmer来说，对CDISC里面的各项内容足够了解那是必须的！local就不一定了。所以，你说的proc cdisc，可能是误读了。
关于面试，首先要看面试者的条件和经验，针对不同的情况，会有不同的面试要求。
具体到你的话，非统计，没经验，这很正常，完全没有任何问题。只是在面试的时候实话实话就足够了。他们肯定会问你做过什么，可能会有考试（上机，做题）。不会可以学啊，这有什么可担心的呢？
so, just go for it without hesitate!
另外，有朋友加我好友，我这边权限比较低，加不了。但这不妨碍大家在这里交流讨论哈。欢迎大家没事就进来坐坐！

楼主你好
我想请问一下
我现在SAS是只有base的水平，下面会进一步学习
上学时学的数学、统计等都忘的差不多了
但是想从事SAS相关的分析工作
是不是还要把数学、统计这些再拾起来才可以
还是说有对这方面要求不那么高的起步的工作呢
谢谢了

回复：DriftKingHan。
我上面已经说得很清楚，现在有很多公司是面对高校毕业生的，同一职位有不同的leval，只要你是相关专业的，比如统计，数学，计算机，类似于理工的，只要不是特别文科的专业，条件适当的，用人单位都会认真考虑的。希望你成功！
另外，朋友们有什么问题想问我的话，如果我回答过，可以参考之前的。如果没有，可以在这里发问，也可以私信我。
我不太喜欢那样直接在后面点击回复的，那样整帖子看起来不整齐。

2. many-to-many merge：
在SDTM中，EX domain是存放exposure信息的，SV domain是放subject visit信息的。大多数时候，我们需要将EX中的dose date定位在哪个visit，因而这是需要和SV merge的。现假设：EX中的数据是每条subject有多条dosing record(exstdtc=2012-08-12T09-45, exstdtc=2013-9...)，一条对应一个日期/时间，SV中的数据是每个subject有多个visit(visitnum=1, visit=screening, svstdtc=2013-05-15, svendtc=2013-06-12; visitnum=2, visit=run-in, svstdtc=2013-06-13, svendtc=2013-6-20...)。
通过sql能解决这样的问题。

**** Use Proc SQL for many-to-many merge.;
**** Assign dose date to a specific visit window by comparing to visit start and visit stop date.;
proc sql;
        create table exvisit as
                select distinct ex.usubjidn, exstdtn, visitnum, svstdtn, svendtn
                from ex left join sv
                on ex.usubjidn = sv.usubjidn and svstdtn le exstdtn le svendtc
                order by ex.usubjidn, exstdtn
        ;
quit;
tips:
1). 像--STDTC, --ENDTC是标准的CDISC变量，是字符型的，如果要涉及到日期数值的比较，肯定是要先转化为可比较的数值型变量。因为日期时间很多是不完整的，所以可能会用到calculation algorithm，这就看specification中么规定了。
2). EX中总有某个date不落入某个visit，有些computation会define visit window。比如visitnum=2这一天的前后3天都算是visit是等于2的。
3). 由于sql overlap value，所以尽可能只选择一些只要处理变量，这样也不容易出错。

2. many-to-many merge：
在SDTM中，EX domain是存放exposure信息的，SV domain是放subject visit信息的。大多数时候，我们需要将EX中的dose date定位在哪个visit，因而这是需要和SV merge的。现假设：EX中的数据是每条subject有多条dosing record(exstdtc=2012-08-12T09-45, exstdtc=2013-9...)，一条对应一个日期/时间，SV中的数据是每个subject有多个visit(visitnum=1, visit=screening, svstdtc=2013-05-15, svendtc=2013-06-12; visitnum=2, visit=run-in, svstdtc=2013-06-13, svendtc=2013-6-20...)。
通过sql能解决这样的问题。

**** Use Proc SQL for many-to-many merge is required.;
**** Assign dose date to a specific visit window by comparing to visit start and visit stop date.;
proc sql;
        create table exvisit as
                select distinct ex.usubjidn, exstdtn, visitnum, svstdtn, svendtn
                from ex left join sv
                on ex.usubjidn = sv.usubjidn and svstdtn le exstdtn le svendtc
                order by ex.usubjidn, exstdtn
        ;
quit;

tips:
1). 像--STDTC, --ENDTC是标准的CDISC变量，是字符型的，如果要涉及到日期数值的比较，肯定是要先转化为可比较的数值型变量。因为日期时间很多是不完整的，所以可能会用到calculation algorithm，这就看specification中么规定了。
2). EX中总有某个date不落入某个visit，有些computation会define visit window。比如visitnum=2这一天的前后3天都算是visit是等于2的。
3). 由于sql overlap value，所以尽可能只选择一些只要处理变量，这样也不容易出错。

1. 分类数据中的缺失值和0意义很不同
如果某个分类变量的值为缺失值，这说明这个值的结果是不知道的，这条观测不会纳入分析人群和分母的计算；而如果它的值是0，这说明结果是已知的，此时0会对应一个相应的临床意义，同时纳入分析和分母人数的计算。
比如说：考察疗后病人对药物的有效反应率。1=有效，0=无效，这里的有效和无效可依据相应的医学指标来判定。很显然，如果某个病人的反应变量值为1，那说明治疗是有效的，反之，如果为0，则药物无效。但如果数据收集不完全（比如病人失访，关键指标缺失等）而导致无法判定时，那出现缺失值，而不应该是0。
从描述性统计和推断性分析角度看疾病死亡率。
1=死亡，0=没有死亡。如果有几个人的死亡情况从0变为缺失值，也就是不确定，各组（如治疗组，对照组）中变量值为1的类由于分母变小而total percenage值变大，检查相关统计量的p值，发现以前有统计学意义的变得没有统计学意义，治疗组会降低死亡率变成两组药物治疗效果没有统计上区别。
在实际的临床试验中，缺失值非常常见，有的时候是data issue。不过不用担心，在项目的各种文件中会规定缺失值的处理方法，同时在编程的同时注意程序的严密性。

Performing Many-to-Many Comparions/Joins

The following program defines the two data sets and joins them with PROC SQL so that you get all medications taken during any specific adverse event.

**** MERGE/JOIN ADVERSE EVENTS WITH CONCOMITANT MEDICATIONS.
**** KEEP MEDICATIONS THAT STARTED OR STOPPED DURING AN ADVERSE
**** EVENT OR ENTIRELY SPANNED ACROSS AN ADVERSE EVENT.;
proc sql;
create table ae_meds as
select a.subject, a.ae_start, a.ae_stop,
a.adverse_event, c.cm_start, c.cm_stop,
c.conmed from
aes as a left join conmeds as c
on (a.subject = c.subject) and
( (a.ae_start <= c.cm_start <= a.ae_stop) or
(a.ae_start <= c.cm_stop <= a.ae_stop) or
((c.cm_start < a.ae_start) and (a.ae_stop < c.cm_stop)));
quit;

tips:
1. sql能处理非常复杂的merge，写法体现在select...on...语句上。
2. 这里要找出的是哪些CM会落在对应这个人的AE中，因而on条件语句的写法异常重要，大家可以画个时间轴图来帮助理解。
3. missing start and stop dates在临床试验数据中很常见，这会带来处理难度，因而在写程序的时候要认真看specification，仔细推敲并验正逻辑的正确性。
4. 谨记遇到多对多的时候，首选sql。
本例是在某书上抄来的，觉得好，所以共享上来。

3. Redefining a Variable within a DATA Step
在merge数据集的同时derive新的变量容易出现“易想不到”的问题。我曾经就碰到过，明明if...then...写的很清晰，字符型变量值的也严格和数据集里面的值完全一样，但就是得不到正确的结果，后来不为省事分两个data步写，先完成merge，然后再derive。这是最保险的一种方法，当然是正确的。其实这里忽视了一个问题：在data步里面通过merge, set, update语句产生一个变量的时候，sas会自动"Retain"所有衍生变量值。在sas base相关资料里面会详有细说明类似PDV这样的概念。所以容易出现这样的情况：不仅满足条件的那条record result是赋予的新值，而且其他在同一个by group里面的也是这值，你当然不是你想要的。我们可以用rename在一个data step里面处理。

reference code:
**** FLAG EVENTS THAT RESULTED IN DEATH;
data aes;
merge death(rename = (death = _death)) aes;
by subject;
**** DROP OLD DEATH VARIABLE.;
drop _death;
**** CREATE NEW DEATH VARIABLE.;
if adverse_event = "Fatal MI" then
death = 1;
else
death = _death;
run;

在给这个帖子起名字的时候，我纠结了一番。现在做一些基本说明。

正如标题所指出的，我是一名医药行业SAS程序员。诚然，我首先是个程序员，但需要特别强调的是，因为只是略懂了点SAS，然后才做起了SAS程序员。据目前我所了解的，我同学进银行的多，也有读博的，也有当老师的。关于我们这个就业的，没有做过统计，只知道一些要好朋友的情况。可以毫不夸张的说，我完全是走偏了。我的专业是数量经济学，但因为在实习阶段误打误撞进入这个行业，然后几年下来，想出来也出来不了了。“千不该，万不该”学那个SAS！当时我们学的是SPSS，但我本人“要求上进”，觉得学门技术吧，以后总不至于饿死。就这样，在学校阶段参加了那个SAS公司的Base和Advance考试。因为是学生，所以拿得到discount。Base比较顺利，Advance我连考两次竟然都差一点点。算下加上打印资料什么的，快花了3000块吧。我感到很泄气，为什么老失败。后来仔细一想，我完全是为了考试而考试，准备时间也短，心态很出问题。后来想通了，无所谓了。去找工作去吧。谁知道，在网上一投，非常多的公司说可以来实习呀，基本上面一个准一个，无非就是比较和选择。关于考试这块，坛子里信息很多，我就不废话了。现在回想起当初的考试，觉得自己当时的执着有点搞笑。我就是为了完美和好看，总觉得两个总比一个好！关于对SAS的学习，多用多想多查才是根本，才是王道。另外，如果学习没劲的话，可以花钱逼自己学啊，我当初就是这样想的。哎呀，钱都花了，好吃好喝好玩的都省了，这书还不得看点啊，要不，你对得起自己么？人生呐，如果有那么一段日子让你过的特别地难受，特别地孤独，那就是说明你在进步了！

进了这个行业才知道，原来，医药行业还有这个类啊。对大多数普通人来说，医药也只有自己生病了，住院了，才想起来需要吃药，才想起来我们除了食品来填饱肚子之外，还需要有药品来保护自己不让生病，不是有一个有关部门叫“国家食品药品监督管理局”嘛！

上面那个部门就是这个行业的权力机关，有对某个上市新药的生杀予夺大权。由于所涉猎的行业跨度很小，我只能在有限的范围内对一些环节，步骤做个基本说明，如有不妥，还望海涵！

一般来说，SAS程序员并不会运用像C，JAVA，C++…类似这样的编程语言，我们只是在特定的环境，特定的平台写程序，我们编程生成的结果是数据集、图、表或其他一些文字性的东西。所以，在向别人介绍自己工作的时候，经常会被误解的。啊？IT啊！是不是经常加班？你说做统计的话，是不是统计卖了多少药？那既然你不是做销售卖药的话，想象不到你是干什么的？反正关于这个话题吧，很有趣。做技术有时候挺怪怪的，别人在那边说起工作口沫横飞，口若悬河，我们插不上话，也没人懂我们做什么。所以，玩技术的朋友们，做人不能太闷了哦。

一个药物，并不是公司一经研发出来，马上就可以批量生产和对外销售的，它必须经过严格的临床试验，被一步步证明是安全的，是有效的，才可能会被ZF批准，才会上市。这一过程投资巨大，风险巨高。当然利润与之伴随。接下来，我会在帖子里贴点GCP的知识，让感兴趣的朋友循序渐进的了解它，认识它。

好的 洗耳恭听

支持jun爷

继续关注楼主更新，

最近也在医药行业 实习。来听听！

感谢楼主分享，持续关注中。

非常感谢上面几位朋友的回复！！！
我想任何行业，都或多或少会有一标准或法则。像制药、研发这样关乎人类生命安全的，自然也不例外。
GCP(Good Clinical Practice)，直译过来是良好的临床实践，一般意义上是指临床试验质量管理规范，也就是说在人们在做临床试验过程中所要遵守的一整套法规、准则。上[list=1]
面提到，接下来会说些GCP方面的东西，刚好我也有这方面的资料，就共享给大家。

药物开发的分期


    第一部分，我们将探讨药品开发的总体状况。第二部分我们将分析药品开发过程中的不同时期。第三部分我们将重点讨论与药品安全性相关的内容以及总体开发进程。药品的开发是一个非常复杂的过程。它不仅必须证实药物的有效性和安全性，其结果还可以为疾病的治疗提供其他价值。
    开发新药是一种全球性的努力。在这项事业中，作为一名研究者，你的加入，与其他研究者共同参与是非常重要的。在这整个过程中有严格的管理，而每个研究者所起的作用是最基本的。通过提高公众对新药有效性、安全性和价值方面的认识，你将为药品的开发做出巨大贡献。
    为什么要开发药品？因为它是必需品。只要有治疗上的需求，就会有一组人和企业原意进行药品的开发。这些新的治疗方法是基于对疾病发病机制的了解和针对新发的传染性疾病。
    过去，这是一个被动的过程。但是现在，它是长期而计划周密的一种结果。首先是基于对药品真正的需求。其次是存在一个潜在的市场和存在对投资回报的可能。第三，药品的开发过程需要一段合理的时间才能完成。治疗上的进步是通过药理学、生物学、医疗仪器和手术方法的进步而体现的。
    我们应该庆幸生活在这个世纪。如果我们出生在19世纪，我们的寿命只有39-40岁。在21世纪，人类的寿命已比原来提高了一倍，在一些欧洲国家现已达到75岁左右甚至80 岁。这是因为生活水平的根本改善。其次，这样高的寿命也是因为人类对疾病有了更好的诊断方法以及对新药的使用。抗生素的发现和胰岛素的使用为人类寿命的延长做出了重要贡献。
    新型的治疗药物的出现在改善生命质量的同时，也改变了疾病发展的自然过程。过去我们讨论有关组织药理学和细胞药理学，现在我们谈论基因药理学。我们对人类基因组有了更多的了解，便可以根据疾病遗传机制设计开发药品，这些药品将对以往治疗没有效果的人群起作用。其前景是非常乐观的。在未来的50年内，人类将成功地攻破那些曾经被认为无法或不能治愈的疾病。
    药品的开发是个艰巨的挑战。因为药品的创新需要在有限的时间内完成。这是因为在开发过程中代价昂贵，利用资源很多。因此需要世界上不同地区的人群和研究者参与。另外，制药公司发现，他们必须联合起来，促进资源资本的利用，以保证研究的巨大进展。
    药物经济学是经济学和医学领域的新兴学科。它正显得日益重要。由于药品制造有严格的规章，它的经济价值的体现是必须的，但医生和公众对此缺乏认识。由于缺乏认识而导致的错误的理解和观念，需要我们的努力加以改变。医生和公众应了解到，药品的开发是如何错综复杂而且充满了挑战。
    尽管药品已遍布全球，但药品的销售分布并不均衡。这张幻灯片可以看到：每出售100美元的药品，其中大约有85%集中在三个地区：美国、欧洲和日本。在发展中国家，拉丁美洲、亚洲和非洲，药品的销售只占全球药品市场的14%。因此，制药公司的业务大部分集中在美国、欧洲和日本。
    药品研发的主要资金来源是私人企业。一些学术机构参与开发，但真正的研发工作是通过医药公司来实施的。新药的发明主要源于美国和英国的制药公司。其次是瑞士、德国和日本。过去，日本生产的药品多在国内销售，后来只有少数药品进入西方。但是，ICH确定了一项原则：允许来自不同人群的资料共享。我们可以期待，将看到更多的来自日本的新药。
    药品的研究与开发代价高昂。制药公司总收益的20%以上要用于药品的研究。这一百分比高于其他类型的高科技公司，比如太空工业、电子工业。总的来说，后两类工业用于研究的经费只占其销售额的4%。而制药公司要花费20%以上。 为什么研究如此昂贵？
    .. 因为每合成10000个分子，只有一个能够制成新药进入市场。
    .. 因为这一过程需要12-15年的时间。
    .. 因为预计花费需要3-5亿美元。
    .. 因为需要大约有3000-5000个受试者参加上市前的研究。
    总之，我们可以说：药品的开发需要充足的经费支持，它代价昂贵，耗时很长。

    在下面的内容中，我们将分析药品开发的时期。
    药品开发的分期
    这一部分我们将详细讲述药品的开发。我们将药品的开发分成三个阶段：基础研究阶段、实验或动物研究阶段、临床研究阶段。临床研究阶段还可进一步分成4段：第I期至第IV期。
    基础研究中大量时间花费在分子的合成和寻找。然而，更多的时间将投入到实验阶段和人体的临床药理阶段。需要特别指出：临床药理阶段由两部分组成：治疗探索期（I期和II期）和治疗确证期（III期和IV期）。
    在I期试验中，我们需要观察机体对新的分子是如何进行处理的，这个过程又称作药代动力学研究。我们还要了解新的分子对机体所产生的作用，又称为药效动力学研究。此后，我们进入第II期。在这期试验中，我们主要寻找一个合适的剂量，用它与安慰剂或与标准药品进行比较。第III期的研究将扩展至另一些人群：老年病人、伴有其他疾病的病人和其他人群。在第III期结束时，我们将综合所有的信息，提交给每个国家的管理部门的以便获得批准。这个过程需要花费1至2年的时间。当药品最终进入市场后，开始第IV期试验。这期试验的主要目的是进一步认识新药的有效性和安全性。第IV期是没有时间限制的，但如果研究人员缺乏创造力，对产品缺少新知识，会使研究受限。
    药品研究，在实验药理学和临床药理学阶段都要严格管理。目前，ICH有明确的指南，指出在临床药理阶段和实验药理阶段如何评估药品的安全性，指南也特别指出了如何评估一个新药在临床上的有效性。
    药品评估的新指南定期发布, 并说明如何根据人体不同的发病机制设定相应的新药评价标准。同时也发布有关药品质量的指导说明。在GMP方面，也就是开发阶段的后期，即III 期即将结束时，我们已拥有了一个产品，或多或少地知道了它的有效性和安全性。在这个阶段，我们也知道了如何大规模生产该药品并在一定时间内保证药品的质量。开发一个药品所需要的时间在增加。过去是8年开发一种药品，现在大约需要15年。这15年中，有6年的时间投入在实验药理阶段，7年的时间投入在临床药理阶段，有2年甚至更长的时间是报批期。
    随着越来越多的疾病被人类认识，同时作为一个药品其治疗以外的价值也被更好的了解，临床药理学时期在延伸。因此，我们所面临的挑战是：如何在最短的时间内开发一个药品，因为，药品的专利在实验药理研究的开始阶段已经生效。专利保护期持续18-20年。在此期间，没有其他人被允许生产这种药品。因此，药品开发和管理当局对药品的批准过程要快马加鞭，以使产品在最短的时间内进入市场。
    让我们仔细地看一看有关实验药理学的具体内容。当我们在实验阶段评价一个药品时，我们首先要了解药品能否为生物所利用，在不同的种系中，是否可以通过不同的途径被很好的摄取吸收。我们不仅要知道其药代动力学和药效动力学情况，而且要知道其实验毒理学、急性毒性和慢性毒性作用以及潜在的致畸和致癌情况。
    所有这些信息都被收录在一个叫做在研新药（IND）的文件中。这个文件提交给美国FDA和欧洲国家的管理部门，以获得在人体中开始临床研究的许可。 获得正式批准后，日本、美国、欧洲的制药企业和管理部门之间就会加强有关新药信息方面的沟通。IND以后，甚至药品的研究开发计划被批准以后，仍然继续这种沟通。沟通的结果会反映在III期的讨论和计划修改上，FDA和欧洲管理部门就临床研究计划提出进一步的建议，会成为该药被批准的一个条件。
    在III期工作完成时，我们已准备好一套包括实验阶段和临床阶段的研究资料用以向管理部门提出新药申请（NDA， 欧洲称为MAA）。这一程序大约需要2年时间。一旦药品获得批准，那些包括药品的安全性和生产报告的信息就可以交流。新的适应症会被提交，医学界会对这些新信息高度关注。总之，在一个新产品的生命周期中，制药企业和管理部门之间总会存在一种持续的互动。
   10,000分子合成之后，只有一个最终经历12-15年的时间进入市场。10,000合成分子中，只有1000个进入实验药理阶段，当中有10个进入I期。
    I期是首次在人体内的药代动力学和药效动力学研究。30%合成的分子在I期被淘汰，只有7个进入II期。三年后，这些中的2个分子将进入III期。只有一个最终被管理部门批准。它证实了药品开发是如此精制、复杂且耗资高昂。
    I期是药品在人体内的第一次试验。药物试验通常在健康的志愿者中进行。这些健康志愿者来自与研究单位有关的医学学生、药学院学生、生物学学生或此领域以外的健康人。这些临床研究在经选择的临床药理研究单位实施，这些单位分布于世界不同地区。主要目的是探寻药品的安全性。也就是说，药物对机体以及机体对药物的作用在安全性上的影响，也就是药代动力学和药效动力学。正如前面所提到的，30%的药物进入I 期后淘汰,是因为它们或者有生物利用或摄取方面的缺陷，或者因为它们的耐受性较差。 有了I期的结果，研究准备进入II期，也被称为治疗探索期。II期时我们去证实用来治疗特定疾病的药物的有效性。我们也可以与作用肯定的标准药物组或安慰剂组进行比较，观察疾病的反应情况。我们已经认识到，许多情况下安慰剂效应很强。比如疼痛就有很高的安慰剂效应，抑郁也有较高的安慰剂效应。这些疾病以及其他类似疾病，需要安慰剂对照研究，以确定新药相对于安慰剂的疗效和相对于现有治疗的价值。
    II 期研究可使我们观察到短期的安全性和剂量范围。这正是需要临床研究者才智的地方。实际上，临床药理学家要用约300-500名相对较小的病人群决定一个药物在其最佳剂量范围内的安全性。
    请记住，我们需要将足够的临床评判指标和合格的研究人员结合起来，才能确定一个合理的治疗剂量。因为小剂量的药品低毒性但无效。另一方面，强有效的剂量会产生高的毒性。因此，要在有效性和安全性方面找到一个适度的平衡点。从I期和II期研究中得到的这些平衡参数将被提交到管理管理部门以设计第III期研究。
    当我们讨论III期研究时，我们必将涉及到全球开发的主题。世界许多地区参与药品开发。药品的开发需要加速进行并且投资巨大。这个阶段又被称为治疗确证阶段。它是由大规模临床试验组成，与已确立疗效的药物相对照，这些临床试验被用来证明新药的有效性和安全性。为此，数千名的受试者将参加研究，包括不同的人群，比如已服用其他药物的合并有其他疾病的人，由此我们可以了解到药物的相互作用。这些研究通常是对照研究，对照组选用安慰剂或对这种疾病有确定疗效的通用治疗药物。III期试验使我们能够很好的了解当药品用于大规模人群时的作用效果。研究报告最终将提交给管理部门，如果被批准，下一期的研究，即IV期研究可开始。
    IV期没有预设的终点。新药研究仅应该终止于我们不再需要寻找其有关的新信息，或者研究人员缺乏创新能力。从根本上讲，IV期试验是要将所研究的药品与同类型的其他药品加以区别。研究还比较药物的有效性并证明该药在药物经济学方面的益处。IV期研究永无止境，你可以成为活跃的IV期阶段的研究者，只要你认为药品上市后需要继续了解其有效性和安全性以及其附加价值的详细情况。
   
药品开发的分期
    治疗用药物有益但也有一定风险，即使用这些药物有发生不良事件的危险，因此，在药物的开发过程中评价其疗效和安全性是极其关键的，疗效与安全性应分别评价。
    制药公司和管理部门不断的互动，在将药品应用于整体人群时观察不良反应的发生以确定其安全性。虽然难以置信，但目前还没有在药品上市后评价药品安全性的标准，这意味着制药公司和管理机构、医学界和不同国家的研究人员必须保持合作的精神，在药品上市后共同努力，不断认识药品的特性。
    从I期到III期试验入选的病例数仍相对较少，只有大约5000名受试者参加了这些短期的对照临床试验，且他们是根据严格的入选和排除标准选择的病人。有些人群根本就未被研究，例如儿童、妊娠妇女和老年人。一些病人在使用其他药物治疗的或已患其他疾病, 他们接受的新药其剂量实际上可能高于或低于人群的推荐剂量或尚未被研究过。这可能会导致不良反应，而在临床研究阶段未被发现，如果其发生的机率为1/5000或1/10000。这方面的研究称为上市后监测。
    上市后监测的目的是发现和确立不良事件，并确定其诱发因素，从而评价在实际临床使用中新药的危险性和安全性状况。除了评价疗效外，也可以发现药物的新的治疗作用，上市后监测是IV期中的一部分，也是临床研究全过程中的一部分。 我们现在看一下与一种药物有关的不同类型的不良事件，有A、B和C三类。 A类不良事件是最常见的。如果发生率超过1%，则为常见的不良事件，通常不良事件与剂量有关，与药物的作用方式或药理学机制有关，且是时间相关的。暂停使用药物时副作用消失，再用药后副作用又再次出现。A类不良事件常见通常出现于临床研究时期。
    B类不良事件较少见，发生率少于1/1000。在这些病例中未确定其诱发因素。通常的机制是由于过敏，免疫因素或异质性，可能与使用药物的时间长短有关，虽然有时也不一定如此。因此B类不良事件更难诊断和认识。
    C类不良事件是一种新的类型，其特点是与药物有关的某种病患发生率增加。例如，在儿童服用阿司匹林控制疱疹感染时，出现了脑病和肝功能衰竭的增加，另外一个例子是在使用缓解鼻塞药物的年轻女性中脑卒中的增加或服用降低食欲药物时心脏瓣膜病的发生率增加。
    这些不良反应发生在长期用药的离散人群中，其原因不明。目前尚未明确药物在不良事件的发生中的作用，可能很小但仍存在。C类不良事件的研究最少，对其了解最少，但其频繁出现是叫停用药的原因，这类不良事件甚至可以导致药品撤出市场。
        A类不良事件非常容易检出，因其在临床研究阶段或其后的研究中出现，在某些欧洲国家要求的上市后监测研究中也可检出。我们可以通过自主发表的医学报告或提供给管理机构或制药公司的报告了解它们。对药物作用机制的实验研究也可发现和确定不良反应，因为它们之间有相关性。
    检出B类不良事件相对复杂一些，常通过自发报告发现，或通过处方/事件监测 (PEM) 分析或病例对照研究或对西方国家拥有的药物数据库进行分析而获得。
    C类不良事件较少见，更难以检出，在病例对照或队列研究中可以发现。通过分析比较接受该药和未接受该药的人群的大型数据库也可以检出这类不良事件。最后，通过处方/事件监测系统也可检出C类不良事件。不管是哪种情况，作为研究者，你的作用是非常重要的，因为对一个不良事件及时和完整的报告，可以使制药公司和管理机构之间建立良好的互动以确定不良事件的可能关联性。
    在这张幻灯片中，让我们看看开发药品和生物制品与开发其他的医疗仪器和术式之间的差别。请注意他们之间有很大的差异。由于对药品和生物制品开发的管理很严格，所以必须完全符合对其科学性的要求。因为没有有力的投入，对医疗仪器和术式的研发管理较少，为研究误差留有的余地更大。制药行业是世界上管理监控最严格的产业。为了努力开发挽救生命的新药，制药公司和管理部门不断保持互动，以保证药品的疗效和安全性。
    药品的开发是一个非常复杂的过程，需要判断疗效，观察安全性和其他价值，这都是这个过程的重要支柱。   

感谢Hope的发帖，强烈支持~~~有个小建议：还是多写一些自己的东西吧，粘贴的弄一个链接就好了，也省的占太多楼，或者对粘贴的内容可以加一些自己的说明，比如上面这一段可以带入屠哟哟，或者与中药做一些对比，甚至统计和SAS在这其中的作用？

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当别人问我做什么工作的时候我也很尴尬，不知道怎么解释。。。