医学研究之两独立样本定性资料样本量计算——率比的非劣效性检验

发布于 2022年3月17日 星期四 15:48:22 浏览:3033
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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——率差的非劣效性检验”,本文结合案例介绍率比(两个比例之比)的非劣效性检验(Non-Inferiority Tests for the Ratio of 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疾病疗法的研究,以确定一种新的疗法是否非劣效性于传统疗法。从既往研究已知,传统疗法的死亡率为30%,但价格昂贵。而这种新疗法要便宜得多,且被证明同样有效,新疗法组死亡率实际比例与传统疗法组的比例之比为1.25。研究人员拟采用率比的非劣效性检验进行研究,假设非劣效性比值为2,试估计所需的样本含量。

二、案例分析

本例中,由于死亡率越小为更优,因此是低优指标;反之,若数值越大为更优,则为高优指标,如治愈率、合格率等。

本例中,要使新疗法的疗效不比传统疗法(对照组)差,计算独立样本率比的样本量可采用非劣效性检验,需要以下几个参数:

1. 对照疗法死亡的比例P2,本例为0.3。

2. 非劣效性比值R0,(须为正数,本例为2.0)。

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R1,即新疗法的实际比例与对照疗法比例之比,本例中为1.25。

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 Ratio of Two Proportions (两个比例之比的非劣效性检验)”,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“Worse”,表示研究指标为低优指标。

④Test Type:指定在搜索和报告中使用的统计检验方法,本例选择“Likelihood Score(Miet.&Nurm)”。

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。

R0(Non-Inferiority Ratio):即非劣效性比值,表示H0下试验组比例与对照组比例之比,本例为“2.0”。

R1(Actual Ratio):即实际比值,表示H1下试验组的实际比例与对照组比例之比,须为不等于1的正数。本例为例“1.25”。

P2(Group 2 Proportion):即对照组(传统疗法)死亡的比例,通常为基线组、标准组的比例。本例为“0.3”。

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205。

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,本研究中为每组的样本量为228。

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

该案例利用率比(两个比例之比)的非劣效性检验计算样本量,从而显示新疗法的疗效在临床上不比传统疗法差。已知用传统疗法治疗该病的死亡率为0.3,新疗法实际死亡率与传统疗法死亡率的比例为1.25,在非劣效性比值为2.0的前提下,若取检验水准0.025、检验功效0.90,则每组至少均需要205例研究对象。若考虑10%的脱失率,则每组至少需要228例研究对象。

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