临床试验样本量-文档资料.ppt
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1、1,背景简述,在临床试验中,采用随机分组,把受试对象分为试验组和对照组,评价试验药和对照药的疗效,评价指标为有效和无效,其观察结果可以简单归结如下形式:,2,差异性检验,对于差异性检验:(试验药有效率1,对照药有效率2) 检验统计量,3,差异性检验,其中 故当 时,可以拒绝H0。 可以证明: 检验统计量。,4,优效设计的样本量估计,每组样本量相同的情况下,样本量估计为 其中 可以取 或差异更小的值 ,可以理解为 最小的分辨能力,亦称为difference,检验效能Power=1-,为第一类错误的概率。,5,优效设计的样本量估计,样本量n与,和有关, 分辨能力的意义为: 当实际的两个率的差 |时
2、, 则按照估计的n,进行随机抽样和统计检验,拒绝H0的概率Power大于或等于预定值1-,反之Power下降,即:出现不拒绝H0的机会增加。,6,优效设计的样本量估计举例,例:为了雷替曲赛治疗局部晚期或转移复发性结直肠癌患者的有效性,试验组:雷替曲赛+奥沙利铂,对照组:亚叶酸钙+5-氟脲嘧啶+奥沙利铂。从相关文献表明:试验组的有效率(CR+PR)为29%,对照组的有效率为18%,估计样本量时,取=0.05,分别取Power=0.80,0.85,0.90,由于文献的结果有一定的抽样误差,考虑试验组和对照组的有效率波动2%,计算上述各种组合的样本量。,7,优效设计的样本量估计举例,先计算=0.05
3、,power=0.9,试验组方案的有效率为P1=29%,对照组方案的有效率为P2=18%,则每组样本量为,8,样本量估计举例,9,非劣性设计的背景简述,在上述的差异性检验中,存在一个问题:当样本量足够大时,即使两个总体有效率相差很小,也有较大可能出现拒绝H0,但如此小的差异可能没有临床意义。 从另一个角度考虑:只有两个药的总体有效率差异超出一定的范围,两个药的优劣性在临床实践中才有意义,并称为容许误差,由此产生了非劣性检验的问题。,10,非劣性检验简介,非劣性统计的检验假设: H0的意义为对照药的总体有效率2高于试验药的总体有效率1,并且差异超出临床可以接受范围意义(0)。 H1的意义为对照药
4、的总体有效率低于试验药或对照药的总体有效率虽然高于试验药,但试验药仍在临床可以接受的范围内。H1亦可称为试验药非劣于对照药。,11,非劣性检验概念举例,例如:对照药在人群的有效率为2 对于试验药而言,较高的期望试验药的人群有效率1高于对照药的有效率2,如果试验药的有效率低于对照药,但略微低一些,如:试验药的人群有效率与对照药有效率相差小于5%还是可以被临床能接受的,则:将上述观点用非劣性假设检验表示: H0:1 2-5% H1: 12-5%,12,非劣性检验简介,由于非劣性检验为单侧检验,临床试验往往取0.025(如美国FDA要求),检验统计量为 1-2 的95%CI为:,13,非劣性检验简介
5、,如果U1.96(P0.025),则拒绝H0,可以认为试验药非劣于对照药。 非劣性检验P0.025等价于对应于1-2的95%可信区间的下限满足下列不等式:,14,非劣性检验的样本量估计,两组样本量相同的情况下 并且可以用P1-P2进行估计,要求,15,非劣性设计的背景简述,非劣性设计的另一用途: 已知对照药(B药)的有效率优于某一个药(如:安慰剂),记为C药:两个药的有效率差异为B -C =0,临床试验的目的只是想证实试验药(A药)优于C药,但由于伦理等原因,不能直接用C药作为对照,则可以以B药为对照,用非劣性设计,选择特殊的非劣性界值,通过非劣性检验,间接证实A药优于C药。,16,非劣性设计
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