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【樣本量計算】實例教程:RCT+二分類變數

樣本量的計算直接影響著臨床試驗的陰性或者陽性,而如何計算樣本量實現效益與經濟的平衡,是非常關鍵的問題。本公眾號將持續轉載報道醫咖會整理的樣本量計算系列推文,以便掌握樣本量計算方法,助力臨床試驗設計(「醫咖會」是由北醫公衛畢業的三個人創辦,目前他們已經集合了40多位流行病與統計學的專業人才,從臨床研究入手,用生動有趣的形式來傳遞臨床研究進展,結合淺顯易懂的實例細講常見的統計或者流病方法知識點,歡迎大家關注!)。

小玲看了9月12日醫咖會微信公眾號推送的利拉魯肽用於減肥的研究視頻后,回家仔細閱讀了全文。但是,有些地方還是不明白,於是來找小咖討論。

We estimated that with a sample size of 2400 patients assigned to receive liraglutide and 1200 assigned to receive placebo, the study would have more than 99% power to detect a between-group difference in the three coprimary efficacy end points of the main 56-week trial and in the primary end point of the 2-year extension.

小咖:你沒看明白就對了。這段話確實沒有講明白樣本量到底怎麼計算來的。你應該去看看這個研究的Protocol和Supplementary Appendix,裡面應該會詳細寫到。因為限於篇幅,有些研究會在正文中省略一些信息。

小咖:來,跟著我操作。首先搜到新英格蘭醫學雜誌的這篇文章,然後點擊①PDF下載這篇文章,再點開②Supplementary Material。

下載③Protocol和④Supplentary Appendix。

The power for the primary endpoint weight change is calculated based on a two sided t-test with a significance level of 5%. The power with regard to the co-primary dichotomous endpoints proportion of subjects with a weight loss larger than of at least 5% and or more than 10%, respectively, is calculated based on a two-sided chi-square test. With a sample size of 2400 subjects treated with liraglutide and 1200 subjects treated with liraglutide placebo, the trial will have more than 90% power to detect a difference between liraglutide and liraglutide placebo in the proportion of subjects with a weight loss greater than 10%, given that the probabilities to achieve this weight loss is 10% for liraglutide placebo and 14% for liraglutide.

小玲:比較主要結局(體重變化)時,按照P=0.05進行雙側t檢驗。對於另一個主要結局(二分類變數)——體重下降5%及以上、10%以上的人數比例,採用雙側卡方檢驗比較。假設對照組體重下降10%以上的人數比例為10%,利拉魯肽組的這個比例為14%。當利拉魯肽組和對照組的樣本量分別為2400例、1200例時,可以有超過90%的把握度發現這種差異。

小咖:很好,你get到了所有的point。以本研究為例,計算樣本量時,需要知道以下幾個重要的參數:1、研究設計類型(隨機對照試驗);2、結局指標類型(二分類變數——體重下降10%以上的人數比例);3、結局指標的預計值(安慰劑組10%,利拉魯肽組14%);4、檢驗水準α(通常取α=0.05);5、把握度1-β(通常為80%或更高,本研究為90%)。

小玲:莫非研究設計和結局指標類型不同,樣本量計算的方法也不同?

小咖:是的,上述5個參數(尤其是前3個)不同時,樣本量計算的方法也不同,一共好幾十種呢。這個研究是平行設計的隨機對照試驗,結局指標是二分類變數,其樣本量計算方法就是最常見的一種。

1、打開PASS 11軟體后,在左側的菜單欄內選擇Proportions→Two Independent Proportions→Test (Inequality)→Test for Two Proportions[Proportions]

2、要計算樣本量,需要在Find (Solve for)中選擇N1。這個研究中,選擇的把握度為90%,因此Power (1-Beta)中輸入0.9;選擇的Significance level(也就是P值)為5%,因此Alpha (Significance Level)中輸入0.05;利拉魯肽組和安慰劑對照組的樣本量比值為2:1,因此N2 (Sample Size Group 2)中選擇Use R,R (Sample Allocation Ratio)中選擇0.5;P1 (Treatment Group Proportion|H1)為本研究中利拉魯肽組體重下降10%以上的研究對象比例,輸入0.14;P2 (Control Group Proportion)為本研究中安慰劑對照組體重下降10%以上的研究對象比例,輸入0.1。其它為默認選項,點擊RUN。

PASS軟體給出了樣本量計算的結果、參考文獻、報告中的名詞定義和總結性描述。在樣本量計算結果中我們需要重點關注以下兩列:

1) Sample Size Grp 1 (N1):干預組樣本量。干預組需要2097例研究對象。

2) Sample Size Grp 2 (N2):對照組樣本量。對照組需要1049例研究對象。

本研究為平行設計的隨機雙盲對照試驗。干預組為利拉魯肽治療組,對照組為安慰劑治療組,研究對象體重下降10%以上的人數比例為主要觀察的結局指標。根據既往文獻報道(或預試驗結果),估計對照組體重下降10%以上的人數比例為10%。利拉魯肽組的這個比例為14%。設α=0.05(雙側),把握度=0.90。利用PASS 11軟體計算得到利拉魯肽組的樣本量N1=2097,安慰劑對照組的樣本量N2=1049例。假定研究對象的失訪率為10%,則需樣本量N1=2097÷0.9=2330例,N2=1049÷0.9=1166例。最終利拉魯肽組納入研究對象2400例,安慰劑對照組納入1200例。

小玲:嗯,太好了。對於平行設計的隨機對照試驗,結局指標是二分類變數的樣本量計算方法,我已經掌握了。那其它的樣本量計算方法是怎樣的呢?小玲:好的,謝謝小咖。

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