公司动态
01
研究设计类型
▌在计算样本量之前，首先要明确临床试验类型：
从是否设置对照组的角度，可分为随机对照设计和单组目标值设计；
从对照组是否与试验组配对，可分为独立设计和配对设计；
从试验器械与对照器械的性能比较角度，可分为优效性设计和非劣效性设计；
从主要终点数据类型角度，可分为连续变量和二分类变量。
本次介绍单组目标值设计中，主要终点为二分类变量（率）的样本量计算方法。
02
案例假设
▌通过文献检索以及临床咨询可知，使用某传统方法治疗某适应症的临床有效率为50%，使用某新型医疗器械治疗该适应症的临床有效率可以达到70%。为了检验新型医疗器械的临床有效率是否优于传统方法治疗，使用以上数据估算该临床研究所需的样本量。
03
参考分析
▌在计算二分类变量为主要终点的单组目标值设计临床研究的样本量时，我们需要如下参数：
主要评价指标的目标值：π0
主要评价指标的总体率：π1
检验水准：α
检验功效：1-β
脱落率：DR
▌根据以上案例假设，我们可以得到的参数信息包括：
主要评价指标的目标值：π0=0.5
主要评价指标的总体率：π1=0.7
▌通常情况下，其他几个参数的设定值如下：
检验水准（单侧检验）：α=0.025
检验功效（单终点）：1-β=0.8
脱落率（需要随访）：DR=20%
04
计算方法
▌【选择类别】
先在左边栏Category选择“Procedures （程序）”—“Proportions (比例)”—“One Proportion (单样本比例)”—“Superiority by a Margin Tests （优效检验）”。
▌【参数设置】
在左侧边栏选中“Design (设置)”，选择和填写相应参数：
Solve For: 选择“Sample Size”，表示本分析的目的是用于计算样本量。
Power Calculation：统计学规律告诉我们，当样本量较大（n>30）且概率不接近0或1时，可以认为二项分布近似为正态分布。故本例可选择“Normal Approximation”正态近似法。
Test：“Higher Proportion are”指定成功或失败的比例，本例中的主要指标为临床成功率，为高优指标，故填写“Better”；
“Test Type”表示检验类型，由于预计本例中所有四格表的理论数T>5，,故可选择“Z-test using S (P0)”。当四格表有理论数T＜5但T≥1，则需要使用连续校正，即“Z-test using S (P0) with C.C.”。如果有理论数T＜1或n较小的时候，选择Fisher’s检验，即“Exact Test”。第一种情况较为常用，而后两种情况较为少见，如发生，则具体计算方法需要与统计室进行确认。
Power and Alpha: Power为把握度，即检验功效，如上文所述通常填写“0.80”；Alpha为检验水准，如上文所述由于是单侧检验故此处填写“0.025”。
Input Type: 表示输入数据的类型，本例中选择“Proportions”，表示试验组与对照组有效率的数值。
P0 (Superiority Proportion): 参考值，也就是优效性cutoff值。对于高优指标来说，高于这个值的结果即被考虑为优效，本例中传统方法的有效率为50%，试验为了证明新方法高于传统方法，故此处填写“0.5”。
P1(Actual Proportion)：试验组的预估值，对于高优指标来说，该值必须高于P0才能证明新方法优于传统方法；并且预估值与参考值差别越大，所需样本量越低。本例中新方法预期的临床有效率为70%，故此处填“0.7”。
选中左侧边栏的“Reports (结果报告)”，默认状态为勾选如下选项。
由于本例的脱落率设定为20%，故在“Dropout Rate”中填写“20%”。其他保持默认即可。
设置完毕后，点击“Calculate"进行计算。
05
计算结果
▌根据所选参数计算得到的样本量n=47。
▌考虑20%的脱落率，最后的样本量n'=59例。
报告页面的其他位置可以看到计算过程的参考文献、参数解释等。由于与计算结果无关，故此处不一一详述。
06
总结
▌本次介绍了单组目标值设计中二分类变量（率）的样本量计算方法。
已知主要评价指标的目标值π0=0.5，主要评价指标预期的总体率π1=0.7。若取检验水准0.025、检验功效0.80，则至少需要47例样本才能观察到新型医疗器械的临床有效率优于传统方法。若考虑20%的脱失率，则至少需要59例研究对象。
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