这个摸底考试，其实是这样的，不是上清华的料。
但是上大学也没有提出需要例外补课（增加患者人数），上大学的把握度，如果把握度是大于40小于82，那会提出补课要求了。
如果把握度小于40，基本就会说，你就是一个陪跑选手了，基本混时间而已。
如果把握度小于5，基本机会说，回去放牛算了，不用呆在学校里了混时间都不用，呆在学校浪费时间。

1）当os曲线上事件数记录足够，对照组os曲线有边界条件下，治疗组os曲线是有界的
2）在有界条件下，采用log rank或cox回归可以计算HR和P值
3）当接近终点的事件数已知时，边界误差会近一步压缩，精准度会近一步提升。

046-303能不能成功，最多两三个月内就有答案。这么大的预期差，会走成什么样子，该围观的围观，该下注的下注，拭目以待吧。

@动态平衡的战哥:凑热闹不懂专业的小白们学习一下：
在临床试验中，研究者会评估新药物或治疗方法的有效性，并通过统计分析来确定这些效果是否超出了偶然发生的可能性。这里提到的几个术语需要解释一下：
1. **OS (总生存期)**: 指的是患者从接受治疗开始到死亡的时间长度。这是评估癌症治疗效果的一个关键指标。
2. **PFS (无进展生存期)**: 指的是患者从接受治疗开始到疾病进展或死亡的时间长度。这个指标关注的是疾病控制的状态。
3. **p-value**: 在统计学中，p-value 用来衡量观察到的数据与零假设（通常是指没有治疗效果或治疗效果为零）之间的一致性。p-value 越小，表示观察到的效果越不可能是偶然发生的，即统计学上越显著。
当提到“OS差异只有微弱的1.9个月，够低了”，这可能意味着虽然治疗组的总生存期比对照组长了1.9个月，但这个差异在统计上并不显著，可能是因为样本量不足、治疗效果有限或其他原因。
而“p-value < 0.001”表示这个差异的概率小于0.1%，这通常被认为是非常显著的，意味着治疗效果很可能是真实存在的，而不是偶然发生的。
另一方面，“临床OS大于3个月但p-value > 0.05”的情况可能意味着虽然观察到的总生存期改善超过3个月，但这个改善在统计上不够显著，可能是因为样本量不足或其他统计因素，导致不能确信这个改善是治疗效果造成的。
最后，提到的“样本量不够大，则会出现更加极端的现象，OS大幅度提升但统计不显著”是指如果临床试验的样本量不足，即使实际上治疗效果显著，也可能因为统计能力不足而无法在数据分析中显示出统计学意义。这就是为什么在设计临床试验时，需要足够大的样本量来确保能够检测到治疗效果的统计显著性。

“失败了就继续参加高考，也不妨碍最终分析考上大学”，你以这样的态度看待中期分析的失败？ 天啦撸。。。

@林凡子 解释的非常清晰，受教了！

P值是拍脑袋能拍出来的吗？

说得有理。