摘要
临床试验是理解新药获益-风险特征的核心环节。若试验人群在年龄和性别比例上缺乏代表性，可能导致对 underrepresented 患者的疗效降低或副作用增加。本研究量化了2011至2022年FDA批准新药的试验人群与目标人群在年龄和性别比例的差异，并基于疾病平均年龄进行分层分析。
材料与方法
研究从FDA数据库提取2011–2022年所有新药及关键随机试验（III期或随机II期）。通过ClinicalTrials.gov获取试验人群平均年龄和性别比例，并与全球疾病负担（GBD）研究中美国目标人群的疾病患病率数据匹配。采用加权平均法计算目标人群平均年龄和女性比例，使用bootstrap法计算95%置信区间（CI）。
结果
共纳入458种新药（773项试验）。整体而言，试验人群比目标人群显著更年轻（平均差−4.8年，95% CI [−5.4, −4.2]），女性比例更低（平均差−4.3个百分点，95% CI [−5.4, −3.3]）。按疾病平均年龄分层后发现：
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年龄差异：对于平均年龄<40岁的疾病，试验人群反而更年长（如30–39岁组：+5.8年）；而≥40岁疾病中试验人群更年轻，且差异随年龄递增（70+岁组：−9.9年）。
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性别比例：30–39岁疾病组试验女性比例高于目标人群（+4.4个百分点），但≥50岁组显著偏低（70+岁组：−6.0个百分点）。
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癌症vs非癌症试验：非癌症试验性别差异更显著（−5.7个百分点），而癌症试验无显著差异。
讨论
试验人群的代表性失衡与疾病年龄分布密切相关。低龄疾病试验需增加年轻和男性参与者，而高龄疾病试验应提升老年和女性比例。严格排除标准（如合并症、多药使用）可能是高龄疾病参与者不足的主因。以抑郁症（平均年龄30–39岁）为例，男性因社会因素就诊率低，导致试验中男性代表不足；而慢性淋巴细胞白血病（平均年龄70+岁）试验女性比例低于目标人群，可能影响药物安全性评估。
局限性
GBD疾病分类较宽可能引入匹配偏差，多疾病试验的权重分配采用未加权平均，未涵盖种族等其他人口学因素。
结论
临床试验设计需根据目标疾病年龄特征精细化调整人群招募策略，以确保结果外推性和临床适用性。
