医学研究之两独立样本定性资料样本量计算——率差的非劣效性检验

发布于 2022年3月17日 星期四 15:48:06 浏览:4298
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前面介绍了“医学研究之两独立样本定性资料样本量计算——率比的等效性检验”,本文结合案例介绍两个比例之差的非劣效性检验(Non-Inferiority Tests for the Difference Between Two Proportions)的样本量估计,该比例常为响应率、治愈率、生存率等,主要应用于显示试验药的疗效在临床上不比对照药差的试验,具体计算过程及注意事项如下。

一、案例数据

目前正在设计一项针对某皮肤病治疗方法的研究,从既往研究已知,标准疗法的治愈率为60%,但副作用较多。目前有一种新的疗法能有效减轻标准疗法产生的副作用,因此,即使新疗法的效果略低于目前的疗法也认为可被采用。如果新疗法的实际治愈率为58%,设置非劣效性界值为-10%,试估计所需的样本含量。

二、案例分析

本例中,由于治愈率越高为更优,因此是高优指标,如生存率、合格率、杀虫率等也是高优指标;反之,若数值越低为更优,则为低优指标,如死亡率、复发率等。要使新疗法的疗效不比目前疗法(对照组)差,宜采用两独立样本率差的非劣效性检验,其样本量计算需要以下几个参数:

1. 对照疗法的治愈率P2,本例为标准疗法的治愈率,为0.6。

2. 非劣效性差值D0(须介于-1~1,且不包括-1、0、1,对于高优指标,本例为-0.1)。

3. 检验水准α (通常取0.01至0.1,本例取0.025)。

4. 检验功效1-β (通常为0.8或更高,本研究取0.9)。

5. 实际比值D1,即新疗法的实际比例与对照疗法比例之差,本例中为58%-60% = -0.02。

6. 脱失率DR (通常不宜超过20%,本例取10%)。

三、软件操作

(一) 方法选择

在左侧界面中依次选择“Procedures (程序)”—“Proportions (比例)”—“Two Independent Proportions (两独立样本比例)”—“ Non-Inferiority (非劣效性检验)”—“Non-Inferiority Tests for the Difference Between Two Proportions (两个比例之差的非劣效性检验)”,见图1。

图1

(二) 参数设置

在“Design (设置)”模块中按以下参数设置相应选项(图2):

①Solve For:选择“Sample Size”,表示本分析的目的是用于计算样本量。

②Power Calculation Method:检验功效的计算方法,包括Binomial Enumeration(二项枚举法)和Normal Approximation(正态近似法)。当样本量相当大(即大于50)且比例在0.2~0.8之间时,两种方法将给出相似的结果,本例选择“Normal Approximation”。

③Higher Proportions Are:选择“Better”,表示研究指标为高优指标。

④Test Type:指定在搜索和报告中使用的统计检验方法,本例选择“Z-Test(Pooled)”。

⑤Power and Alpha:Power为把握度,填写“0.90”;Alpha为检验水准,填写“0.025”。

⑥Group Allocation:选择“Equal (N1=N2)”,表示每组的样本量相等。

⑦Input Type:选择效应大小的输入类型,包括“Proportions”和“Differences”,本例选择“Differences”。

D0(Non-Inferiority Difference):即非劣效性差值,表示H0下试验组比例与对照组比例之间的细微差值,本例为“-0.1”。

D1(Actual Difference):即实际差值,表示H1下试验组的实际比例与对照组比例之差,取值位于-1~1之间且不等于±1。本例为例“-0.02”。

P2(Group 2 Proportion):即目前疗法的治愈率,通常为对照组、基线组、标准组的比例。本例为“0. 6”。

图2

(三) 脱失率设置

在“Reports (结果报告)”模块中,勾选“Show Dropout-Inflated Sample Size Report (报告脱失样本量)”,在“Dropout Rate”中填写“10%”(图3),表示按照10%的脱失率计算样本量。设置好上述参数后点击“Calculate (计算)”。

图3

四、结果及解释

图4列出了该研究设计的相关参数和样本量计算结果,可知计算的每组样本例数(N)为794。

图4

图5“References (参考文献)”列出了该计算过程中参考的相关文献;“Report Definitions (报告定义)”列出了各个参数的具体解释;“Summary Statements (报告概述)”为整个分析报告的摘要。

图5

图6“Dropout-Inflated Sample Size (脱失样本量)”为考虑了脱失率的样本量(N'),也是研究实际开展过程中需要达到的最低样本量,本研究中为每组883。

图6

图7为此次样本量估算整个过程的详细参数设置汇总。

图7

五、结论

该案例为两个比例之差的非劣效性检验计算样本量。已知用标准疗法治疗某皮肤病患者的治愈率为0.6,新疗法组的实际治愈比例与传统疗法组的治愈比例之差为-0.02(0.58-0.6=-0.02),在非劣效性差值为-0.1的前提下,若取检验水准为0.025、检验功效0.90,则每组至少均需要794例研究对象。若考虑10%的脱失率,则每组组至少各需要883例研究对象。

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