Hollings 选中的癌症试验更少——但达到入组目标的试验数量翻了一倍

一家癌症中心只能开展提交给它的临床试验中的一小部分，而选择哪些试验既决定了患者能否获得机会，也决定了其基础设施是否得到充分利用。在 MUSC 的 Hollings 癌症中心，遴选过程依赖多方利益相关者，却缺乏系统分析；高潜力试验被忽视，而资源却流向了无法完成入组的试验。

Hollings 的临床与行政领导层与南卡罗来纳大学达拉·摩尔商学院的运营学教授 Sanjay Ahire 合作，构建了一套多标准优先级排序工具。医生、护士、研究团队和行政人员共同定义了 15 项以上标准——临床重要性、患者招募潜力、资源使用——设定了各项权重，并建立了针对该中心定制的评分量表。

结果与直觉相悖：实施后，被选中的提案试验比例从 26% 降至 17%，但达到或超过患者入组目标的入选试验比例几乎翻倍，从 20% 升至 39%。选择更少、评分更高的试验，让更多患者获得了最有可能产生重要影响的试验机会。

依据 15 项以上加权标准为每项试验评分

旧流程让倡导力度而非证据决定哪些试验获得稀缺的基础设施。

标准与权重由实际开展试验的人员共同制定，因此评分卡是被接受的，而非强加的。

选择更少的试验集中了资源，这正是入组成功率几乎翻倍的原因。

该工具同时衡量科学价值和实际可行性，而倡导通常在这两个维度上权衡失当。

当专家凭说服力挑选项目时，解决办法不是找更好的专家，而是由所有必须承受该选择后果的人共同构建一张统一的评分卡。

Hollings 将该框架整合进其常设的试验优先级排序与遴选流程。中心领导层认为该框架可衡量地改善了患者获得高影响力试验的机会；该研究成果于 2026 年发表在《INFORMS Journal on Applied Analytics》上。