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样本量设计过程中的临床考虑

发布于:2015-11-27 10:28    


王杨教授


临床研究设计首先需要考虑研究类型、确定研究假设、明确主要研究指标,然后根据文献分析、临床经验或预试验结果,获得对预期疗效的估计,完成样本量设计。临床研究设计是复杂且系统的过程,需要统计学家和临床专家共同讨论和决策。


在此过程中,所谓的“统计学概念”其实背后均有其对应的临床解读。显著性水平也叫做犯假阳性错误的概率,与统计学指标P 值相对应,通常在分析阶段P 0.05 时被认为组间差异有统计学意义。

 


如何理解P 值的临床意义?比如比较两种治疗方法的有效率,若样本量为10 例每组,两方法的有效率分别为90%80%P=0.53,其临床意义为:试验组真实的有效率与对照无差别,但每组仅观察10 例患者,错误地认为试验组比对照组更好,犯这种错误的可能性高达53%


大家希望自己犯这种错误的风险越低越好,低到多少可以被接受?约定俗成5%,这就是在设计阶段显著性水平取0.05 以及统计检验阶段看P 值是否<0.05 的原因。

 


上面的例子若扩大到100 例每组,P=0.048,则可认为组间差异是真实存在的。把握度在样本量有限的试验中,即使效应值相差很大的两组也会有阴性结果出现。这里遇到的问题就是把握度不足。

 


样本量确定常被称为把握度分析,可见把握度的重要性,其意义可理解为:当试验组与对照组相比真的更有效时,通过一次临床试验能成功将其证明的可能性大小。


一般在临床试验中把握度至少设定在80%的水平,研究者也可以根据预期和实际将把握度提高至90% 或更高,但需明确的是,当组间疗效的差异为特定水平时,把握度提高,研究所需样本量也对应加大;而样本量不变的情况下,组间差异减小,把握度则下降,即试验失败的可能性增加。


需强调的是,对于小样本量试验,不管结果阴性或阳性,都需谨慎对待,有必要在回顾其研究设计时予以综合评价。


当然,样本量估计中预期疗效建立的基础至关重要,如目标人群。因目标人群直接决定研究结果的外推性,而且在对预期疗效进行估计时,应考虑不同地域或地区人群在人口学指标和病史等特征上的差异,还需充分考虑治疗与操作规范差异可能导致的差异。终点指标的选择也是研究设计的关键,不同的选择会导致最终设计样本量上的差异。

 

 

来源:中国循环杂志



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