俄罗斯对骨科机器人产品在临床试验中的数据管理和统计分析有一些基本的法规和要求，确保试验数据的质量和可信度。以下是一些可能适用的要求：

数据来源和质量控制：

数据应来自可靠的源头，包括病历记录、实验室结果和医学影像等。确保数据的准确性、完整性和一致性。

实施有效的质量控制措施，以确保试验数据的质量。

数据采集工具：

使用合适的数据采集工具，确保其符合试验的目的和伦理审查委员会的要求。

确保数据采集工具经过验证，以减少错误和偏差。

数据存储和保密性：

确保试验数据的安全存储，包括电子数据和纸质数据。采用合适的技术手段确保数据的机密性。

严格控制对试验数据的访问，以保护参与者的隐私。

数据传输和备份：

对数据传输采用安全的方法，确保数据在传输过程中不丢失或损坏。

实施定期的数据备份和恢复计划，以应对潜在的数据丢失情况。

数据审查和监控：

实施定期的数据审查和监控，确保数据的合规性和质量。

建立数据监控计划，及时识别和纠正可能的数据问题。

统计分析计划：

编制并提前确定统计分析计划，包括分析方法、显著性水平、效应大小等。

描述主要和次要终点，以及如何处理缺失数据等统计分析相关的问题。

随机化和分组：

如适用，确保随机化过程得到合适的执行，并验证分组的平衡性。

描述随机化和分组的方法，确保分组与试验的目标一致。

基线数据和描述性统计：

描述试验参与者的基线特征，确保分组之间的比较是有意义的。

提供适当的描述性统计，包括平均数、标准差等。

效应大小和置信区间：

提供效应大小的估计和相应的置信区间，以量化治疗效果的大小。

确保效应大小的解释与试验的临床重要性一致。

不良事件和安全性分析：

分析不良事件和安全性数据，提供相关的统计指标，例如发生率、风险比等。

比较治疗组和对照组之间的安全性表现。

亚组分析和敏感性分析：

如有需要，进行亚组分析，探索治疗效果在不同亚组中的变化。

进行敏感性分析，验证主要结果对于不同分析方法的稳健性。

多中心试验的分析：

如适用，进行多中心试验的相关分析，考虑中心效应和控制相关因素。

结果的解释：

提供清晰的结果解释，包括主要和次要终点的效果，以及不同分析的结果一致性。