Aggregate Analysis of ClinicalTrials.gov (AACT)

## **Aggregate Analysis of ClinicalTrials.gov (AACT) Database**

**Overview**

The **AACT Dataset** is a high-fidelity, structured repository of global clinical study data sourced directly from **ClinicalTrials.gov**. While the source serves as the primary registry for both privately and publicly funded research, AACT transforms this raw information into a **relational, analysis-ready format**. This dataset is specifically engineered to empower researchers, policymakers, and industry stakeholders with accessible, longitudinal data on global medical research.

**Core Data Dimensions**

- **Comprehensive Study Metadata:** Detailed trial titles, descriptions, research objectives, and current recruitment statuses.
- **Participant & Eligibility Logic:** Granular data on demographic targets, enrollment figures, and inclusion/exclusion criteria.
- **Intervention & Therapeutic Analysis:** Deep insights into the drugs, medical devices, and therapies currently under investigation.
- **Outcome & Efficacy Metrics:** Primary and secondary measures used to evaluate study success and clinical significance.
- **Global Footprint & Sponsorship:** Mapping of study locations worldwide alongside a complete directory of lead sponsors and collaborators.

**Strategic Use Cases**

**1. Pharmaceutical & Biotech R&D**

Identify gaps in the current therapeutic landscape and uncover high-potential opportunities for new drug development by analyzing existing research trends.

**2. Competitive & Market Intelligence**

Perform rigorous competitive benchmarking by monitoring ongoing trials, success rates, and strategic shifts within specific interest areas.

**3. Academic & Clinical Synergy**

Enable researchers to identify emerging study trends, discover potential collaboration partners, and pinpoint underserved areas in clinical science.

**4. Regulatory & Policy Governance**

Provide regulatory bodies and healthcare policymakers with a data-driven foundation for informed decision-making and public health oversight.

**Technical Advantage**

By delivering ClinicalTrials.gov data in a structured relational format, AACT eliminates the "data cleaning" bottleneck, allowing your team to move directly from raw tables to advanced predictive modeling and healthcare advancements.

原始信息汇总

Aggregate Analysis of ClinicalTrials.gov (AACT) 数据集概述

数据集基本信息

• 数据集名称: Aggregate Analysis of ClinicalTrials.gov (AACT)
• 提供商: Element Data
• 获取方式: 免费试用 (7天试用期)
• 数据刷新频率: 每月
• 地理覆盖范围: 美国 (所有州) 及51个以上地区 (按城市)
• 云区域可用性: 支持AWS的多个区域，包括非洲 (开普敦)、亚太 (雅加达)、亚太 (孟买)、亚太 (大阪) 等49个以上区域。
• 法律条款: 标准条款

数据集描述

AACT数据集是一个高保真、结构化的全球临床研究数据存储库，数据直接来源于ClinicalTrials.gov。该数据集将原始信息转换为关系型、可立即分析的格式，旨在为研究人员、政策制定者和行业利益相关者提供可访问的全球医学研究纵向数据。

核心数据维度

• 全面的研究元数据: 详细的试验标题、描述、研究目标和当前招募状态。
• 参与者与资格逻辑: 关于人口统计目标、入组人数以及纳入/排除标准的细粒度数据。
• 干预与治疗分析: 对正在研究的药物、医疗器械和疗法的深入洞察。
• 结果与疗效指标: 用于评估研究成功和临床意义的主要和次要测量指标。
• 全球足迹与赞助: 全球研究地点映射以及主要赞助商和合作者的完整目录。

战略用例

1. 制药与生物技术研发: 通过分析现有研究趋势，识别当前治疗领域的空白，并发现新药开发的高潜力机会。
2. 竞争与市场情报: 通过监测特定兴趣领域的持续试验、成功率和战略转变，进行严格的竞争基准测试。
3. 学术与临床协同: 使研究人员能够识别新兴的研究趋势，发现潜在的合作伙伴，并确定临床科学中服务不足的领域。
4. 监管与政策治理: 为监管机构和医疗保健政策制定者提供数据驱动的基础，以进行明智的决策和公共卫生监督。

技术优势

通过以结构化关系格式提供ClinicalTrials.gov数据，AACT消除了“数据清理”的瓶颈，使团队能够直接从原始表转到高级预测建模和医疗保健进步。

业务需求

人口健康管理

• 临床地理分析: 分析试验地点，以了解针对特定慢性疾病的研究在何处进行。这有助于卫生系统了解哪些患者群体服务不足或临床创新集中在何处。
• 资格与多样性研究: 研究参与者资格标准 (年龄、性别和健康状况)，以识别临床试验包容性趋势及其对人口层面健康结果的影响。
• 治疗趋势跟踪: 监测不同人口统计中治疗方式 (例如，生物制剂与小分子的兴起) 的转变，以领先于未来的标准护理变化。

生命科学商业化

• 市场进入与竞争情报: 使用AACT数据绘制特定药物类别的竞争格局。通过分析试验完成日期和主要完成日期，商业团队可以预测竞争对手的产品何时可能进入市场。
• 干预基准测试: 将您产品的临床试验结果指标与行业标准进行比较，为支付方和提供方建立更强的价值主张。
• 赞助与合作映射: 识别哪些组织 (赞助商) 在特定治疗领域引领研究，以寻找潜在的联合营销合作伙伴或收购目标。

数据字典与预览

• 主要对象: 包括 V_BASELINE_COUNTS, V_DOCUMENTS, V_KEYWORDS, V_SPONSORS, V_STUDIES 等，总计 + 42 个对象。
• 数据预览示例 (部分列):
  • ID: 数字类型 (例如: 63127689)
  • NCT_ID: 字符串类型 (例如: NCT00604890)
  • RESULT_GROUP_ID: 数字类型 (例如: 560663320)
  • CTGOV_GROUP_CODE: 字符串类型 (例如: BG002)
  • UNITS: 字符串类型 (例如: Participants)
  • SCOPE: 字符串类型 (例如: overall)
  • COUNT: 数字类型 (例如: 48)

使用示例

按临床阶段划分的前10名活跃赞助商

此查询识别当前进行研究的最活跃组织，按试验阶段细分。这提供了关于哪些公司在数据集中拥有最“先进”管线的即时竞争情报。 sql SELECT S.NAME AS Sponsor_Name, ST.PHASE, COUNT(ST.NCT_ID) AS Total_Active_Studies FROM "V_STUDIES" ST JOIN "V_SPONSORS" S ON ST.NCT_ID = S.NCT_ID WHERE ST.OVERALL_STATUS = RECRUITING AND ST.PHASE IN (PHASE1,PHASE2, PHASE3) GROUP BY 1, 2 ORDER BY Total_Active_Studies DESC LIMIT 10;

类别

• 健康与生命科学
• 生命科学商业化
• 人口健康管理

联系方式

• 销售: [e-mail]
• 支持: [e-mail]

关于提供商 (Element Data)

Element Data通过创建高效、透明和可信赖的平台提供企业级解决方案，您可以通过托管数据市场访问数据集。我们是您获取公共数据的一站式商店，旨在简化数据货币化流程，同时确保我们的客户拥有顺畅的数据购物体验。