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Win Ratio 分层复合终点胜率法

⚗️ 前沿方法：胜率法（Pocock 2012）近年在心衰/心血管/肾脏试验中快速普及。本工具实现两层级（生存时间 + 次要连续指标）不配对比较，置信区间用自助法（小样本时可能算不出 CI，需足够例数）。正式分析建议用 R 包 WWR/WinRatio 复核。

复合终点里「死亡」显然比「住院」更重要，传统做法把它们等同对待。胜率法按预设重要性分层：先比最重要的终点，分不出胜负再比次要指标。对治疗组每位 × 对照组每位两两比较，统计赢/输/平，给出 Win Ratio、Win Odds 与 Net Benefit。浏览器本地计算，数据不上传。

① 粘贴数据

每行一位受试者，列依次为：组(1=治疗,0=对照) 时间(层级1终点事件时间) 状态(1=事件,0=删失) 次要指标(可选，层级2连续值)。空格/Tab/逗号分隔。

启用层级2次要指标决胜次要指标方向：

传统「时间到首次事件」把死亡和住院等同、且只看第一次事件。胜率法按临床重要性分层，先比最重要终点，能体现「死亡比住院更重要」，并利用全部信息，近年在心衰等领域广泛采用。

WR=赢/输，忽略平局、最常报告；Win Odds 把平局对半计入，适合平局较多时；Net Benefit=(赢−输)/总对比较数，介于−1~1，便于绝对解读。三者可一并报告。

按临床重要性从高到低排列。本工具默认层级1为终点事件时间（如心血管死亡），层级2为一个连续次要指标（如生活质量评分、6 分钟步行）。层级1能判定胜负就不看层级2。

CI 用自助法，需要每次重抽样里都同时出现『赢』和『输』。样本很小（如各 2 例）时多数重抽样无法同时满足，故 CI 显示『需更多样本』。增大样本即可得到稳定 CI。