随机试验用了复合结局，投稿时为什么还要报告各组成事件？

随机试验把“死亡或住院”合成一个主要结局，投稿时不能只报一个合并后的发生率。复合结局让研究能够在预定时间内观察到较多事件，但“任一组成事件发生”不等于各事件具有相同临床意义，也不保证干预对它们的影响方向一致。读者要判断结果究竟意味着什么，至少需要知道组成事件的定义、计数规则和各自结果。

先在方法里写清什么算一次事件

“死亡或住院”只是一个名称，仍需界定死亡的范围、住院的原因、观察起止日，以及同一人同时遇到两种事件时怎样计数。若规则是“首次发生任一事件”，一次住院后又死亡的参与者在复合结局中只计一次；但分项结果可分别记录住院和死亡。方法段应说明这一点，避免总发生人数被读者误认为各组成事件人数之和。若事件由独立委员会判定，还要写明判定所依据的资料和是否知道分组；若没有独立判定，也如实描述实际流程。

复合结局的组成项、测量时间和主要比较指标应在研究方案或注册记录中预先确定。事后因为某一组成项结果“更好看”而更换定义，会改变主要问题。投稿前把方案、注册记录和结果稿放在一起核对。若确有修改，应交代原定义、新定义、修改时间及理由，并说明主要分析按哪一版进行。CONSORT 2025要求把结局的测量变量、个体层面的分析形式、汇总方式和时间点写清；复合名称不能替代这些信息。

合并结果之外，给出分项结果

假设A组100人中有20人达到“死亡或住院”，B组100人中有27人。只写20%对27%，读者不知道差异主要来自死亡还是住院。自拟示例中，A组死亡8人、住院15人，B组死亡9人、住院23人；有人既住院又死亡，所以分项人数相加可超过复合结局人数。这不是表格算错，而是统计对象不同。表注写出一人可发生多个组成事件，复合结局按预定规则只计一次，再列出各组的分项人数和相应估计值，读者才不会用加法“纠正”原始结果。

分项结果也不能自动升级为几个新的主要结论。研究样本量可能按复合结局设计，单个组成项事件少，估计不精确；即使合并结果有统计证据，也不能直接宣称每一组成项都获益。若死亡方向与住院方向不同，讨论应明确指出这种差异，并考虑哪类事件驱动了合并结果。对时间到事件的复合终点，还应说明首次事件规则和随访处理，让表中的人数与曲线、模型使用的结局定义一致。

投稿时可用一张结果表完成核心核对：每组先列复合事件人数与分母，再列各组成事件的人数、分母和估计值，表注解释重叠、观察时间和计数方式；正文只挑影响解释的差异说明。CONSORT 2025的解释文件建议将复合结局的各组成事件作为次要结局描述。这样做不是把一个试验包装成多个成功结果，而是让读者看到合并数字背后究竟发生了什么。读者因此能判断合并差异主要来自哪类事件。

参考信息：CONSORT 2025解释与阐释文件；CONSORT-Outcomes 2022扩展报告指南。