临床试验中自适应设计的样本量再估计方法

临床试验的样本量大小通常取决于Ⅰ类错误概率α、Ⅱ类错误概率β、临床有意义的处理差别δ以及主要评价指标的变异程度σ等因素.在试验设计的初始阶段,除Ⅰ类错误概率α、Ⅱ类错误概率口可以指定以外,处理差别δ以及主要评价指标的变异程度σ一般是未知的.对于它们的估计往往基于以往的文献或一个小型的预试验,而这种估算结果往往会与实际情况存在较大的偏差从而导致在试验设计阶段样本量估算的不准确.     

基于内部预试验方差及组间差值的样本量调整模拟

目的 通过盲态下内部预试验IPS样本量调整的模拟分析,探索协变量存在前提下有效控制Ⅰ型错误、保证检验效能的合理统计方法.方法 利用蒙特-卡罗法模拟存在协变量时的两阶段自适应设计过程,分别采用协方差分析法和方差分析法分析两阶段数据,采用合并P值法确定检验的最终结果,比较两种方法对Ⅰ型错误、检验效能值的影响.结果 采用方差分析的Ⅰ型错误膨胀较协方差分析要大,检验效能也较协方差分析略低,但是Ⅰ型错误的增大更明显.结论 根据第一阶段的方差和组间均值差调整样本量时,如果存在协变量,应采用协方差分析方法分别分析第一、二阶段的数据,然后采用合并P值法做出统计推断.     

多中心两组临床试验所需样本量的测定

目的：提出用于多中心两组临床试验的样本量测定方法。方法：由Cochran检验或Mantel-Haenszel检验反推出所需总样本量，按层样本分数和组样本分数进行样本量的分配。结果：如此获得的样本量测定方法与检验方法一一匹配。该方法具有同质性，当只有一层时还原为同质假设下的简化正态法或同质假设下的简化正态法加1。针对Cochran检验的设计可为等层或非等层设计，而针对Mantel-Haenszel检验的只能是等层设计。结论：该方法可用于多中心两组临床试验方案的设计。附有工作实例描述设计过程。     

P值合并法中基于有效终止概率的适应性样本量调整的优化研究

目的 在P值合并法中,本文对三阶段适应性样本量调整(sample-size re-estimation, SSR)进行权重优化并基于有效终止概率(efficacy stopping probability, ESP)选择最优的设计方案。方法 以两样本均数比较的优效性检验为分析目的,在三阶段SSR下,采用基于P值之和的方法,通过设定不同的样本量分配权重、每阶段的有效终止概率、设计参数及对应低估的实际模拟参数,计算得到在不同ESP组合下的最优样本量分配权重及相应的最大功效和平均样本量(average sample number, ASN)。结果 SSR在不同的第二阶段有效终止概率(ESP₂)下存在不同的最大功效;设定第一阶段有效终止概率(ESP₁)为0.10,无论原设计及实际模拟参数为多少,ESP₂在0.15～0.45的范围内均能获得较好且相近的最大功效,并随着ESP₂的增大,相应的ASN先递减而后趋于平稳或平稳上升,其中最优设计的ESP₁、ESP₂和ESP<...     

随机模拟法验证非劣效临床试验样本量计算公式

目的探讨并验证非劣效临床试验样本量计算方法。方法通过理论公式的推导，得到非劣效临床试验样本量计算公式，并用随机模拟的方法，使用该公式计算出的样本量估计实际的检验效能，以验证公式的正确性。结果由概率论严格推导得到样本量计算公式，并通过SAS随机模拟宏程序验证了公式的正确性，即模拟出的检验效能与最初带入公式计算时设定的预期的检验效能一致。结论样本量计算与临床试验设计有机结合的方法，解决了现行临床试验样本量计算方法与研究设计脱节的问题。     

动态随机化在临床试验中的应用

从理论上讲，在样本量很大的临床试验中简单随机化即可以保证各组的例数不会相差很大，且各种可能影响预后的因素在组问的分布均衡可比。但通常临床试验的例数有限，随机分组的结果可能各组的例数和预后因素相差较大，例如，总例数为50时，有5．9％的机会出现两组例数相差达到19：31或更极端的情况；当总数为1000时，仍有5．3％的机会出现474：526或更极端的情况。     

双盲临床试验中的数据管理

新药临床研究包括临床试验和生物等效性试验。所谓临床试验系指任何在人体(病人或健康志愿者身上)进行的药品的系统性研究,以证实或揭示研究药品的作用、不良反应,目的是确定研究药品的安全性和疗效。所以临床试验是保证12亿人民用药安全有效的极为重要的环节。新药的临床...     

三种不同方法估算等效性检验的样本量与检验效能

关于等效性检验的样本量与检验效能估计,SAS中提供了一种方法的估算程序,即Phillips法,但是只是针对于单样本、两样本与配对设计而言。然而,在以等效性检验为目的的临床试验中,双处理、两阶段交叉设计应用最为广泛,并在1992年被美国FDA定义为用于等效性评价的标准方法〔1,2〕。这种设计能提供药物间的差(或比)的最优无偏估计;节约样本,兼有既平行、又配对两种设计的优点。本研究将Phillips方法进一步推广到2×2交叉设计并与其他估算等效性检验样本量与检验效能的两种方法作了比较,以期为研究者提供参考。方法简介1.一般方法通常情况下,…     

阶梯整群随机对照试验的样本量和功效计算方法

目的 介绍阶梯整群随机对照试验（SW-CRT）的样本量和功效计算方法。 方法 参考既往的相关方法学研究,并配合实际案例,介绍SW-CRT两种情景下的样本量和功效计算方法、具体实现步骤和实现工具。 结果 利用所介绍的公式能方便计算已知每群调查样本量或已知调查总群数的两种情景下满足样本功效要求的样本量,推荐使用Stata软件提供的steppedwedge程序进行样本功效的计算。结论 本研究能够为相关研究者的研究设计和结果检验工作提供具有实际操作意义的方法选择。     

交叉临床试验中的Williams设计及检验效能分析

目的 探讨交叉试验中的Williams设计及其在临床试验应用时的随机化与检验效能分析.方法 以临床试验实例分析3×3交叉设计数据特点,并结合相应公式及SAS程序进行样本量估计时的检验效能分析.结果 3×3交叉设计数据结构特点决定了采用Williams设计的必要性,以便在每种次序及每个时期各种处理尽量均匀外,对于任何两个处理的次序亦达到均衡,采用SAS中PLAN过程可以方便构建Williams方块,并进行不同治疗次序组别的随机化.在Williams设计样本量估计时,可以结合SAS/STAT中的MIXED过程可以灵活地进行临床试验时所要考虑的顺序、时期及延滞效应等特定条件下的检验效能分析.结论 类似3×3交叉临床试验采用Williams设计是合理选择,以减少顺序、时期及延滞效应对处理间效应差值评价时的混杂影响.采用SAS程序可以方便地进行随机化及检验效能分析.     

样本含量不等时对两均数作比较所需的样本含量

在研究设计中,常要为对两样本均数的差别作统计学检验而计算所需的样本含量。在统计学教科书上已介绍了两样本含量相等时的计算公式及样本含量便查表。而在实际工作中,常会遇到样本含量不等的情况,本文提出了两样本含量为1:K时以及指定一个样本的含量时所需的样本含量的计算方法与公式,有较大的实用意义。     

采用多阅片者多病例设计评估AI辅助医疗产品临床试验的样本量估算和应用

目的 探索基于多阅片者多病例研究设计的人工智能辅助医疗器械或软件进行确证性临床试验的病例和阅片者样本量的选择依据和方法.方法 以某三甲医院收集的某胸部CT影像辅助诊断系统用于肺结节诊断的试验数据为例,采用R软件对数据进行方差分析和诊断准确度统计,以方差和协方差分析的结果为依据对计划开展的正式试验样本量进行估算,同时探索...     

非劣性/等效性试验的样本含量估计及把握度分析

目的介绍以标准治疗为对照的非劣性/等效性试验样本含量估计及把握度分析.方法方法主要参考国际上近年有关非劣性/等效性试验设计和分析的进展,对涉及到的统计事项和相关问题进行探讨和应用.结果针对非劣性/等效性试验的特定目的,详细阐明了样本含量估计各相关要素的意义及设定方法,给出了样本含量估计及把握度计算的通用公式,结合临床试验的实际案例对样本含量和把握度进行了应用分析.结论随着我国药物临床试验与国际的接轨,应该按照非劣性/等效性来设计试验的情形会有所增多,本文所介绍的方法将为实际工作提供有效的参考.     

多组比较样本含量及检验效能的线性算图估计

目的 为临床试验中多处理组比较时样本例数估计提供一种简单、实用的方法。方法 利用线性算图方法,通过计算“差别参数”,得出在一定检验水准和效能下,多处理组比较时每组所需样本含量。结果 实例分析表明,该法所得结果与其他方法结果相近,但计算过程简单且可用于其他类型资料分析的样本例数估计。结论 线性算图法是确定多处理样本含量的一种有效、可行的方法。     

A Review of Clinical Trials With an Adaptive Design and Health Economic Analysis

Objective

An adaptive design uses data collected as a clinical trial progresses to inform modifications to the trial. Hence, adaptive designs and health economics aim to facilitate efficient and accurate decision making. Nevertheless, it is unclear whether the methods are considered together in the design, analysis, and reporting of trials. This review aims to establish how health economic outcomes are used in the design, analysis, and reporting of adaptive designs.

医疗器械临床试验设计中样本含量的计算

目的:为科学设计医疗器械的临床试验,合理选择试验样本含量。方法:利用统计方法对医疗器械临床试验的样本含量计算进行探讨,并结合一些案例进行分析。结果:提供了常用统计参数的样本含量查询表,所提出的计算方法经验证方便可行。结论:医疗器械临床试验样本含量可通过查询表方式快捷获取。     

治疗-对照差临床意义判别所需样本量的测定

目的 提出用于治疗一对照差临床意义判别的样本量测定方法。方法 依据治疗一对照差与最小临床承认疗效差量的比较推导出所需样本量测定公式,以Monte Carlo方法展示其行为。结果 当最小临床承认疗效差量取值为零时,本文方法还原为渐近正态法。由所测样本量产生的观测功效与预定功效吻合。结论 对于以判别治疗一对照差临床意义为目的的临床试验,可用本文方法测定所需样本量。     

Sample size requirements and the cost of a randomized clinical trial with repeated measurements

This paper discusses the advantage of using repeated outcome measurements on subjects in a clinical trial. We choose the number of subjects and the number of repeated outcome measurements to minimize a given cost function so that the clinical trial has power (1-beta) for specified significance level alpha. An example illustrates the results and emphasizes the importance of study design and of critical evaluation of how one measures the study endpoint.