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Case1TRACE-III样本量再计算

2024-08-11 15:27阅读:
R语言实战临床研究设计与数据分析
Case1 TRACE-III样本量再计算
研究旨在评价替奈普酶对缺血性卒中发病4.5~24小时且未行血栓切除术的患者的疗效。入组了516例患者,随机接受替奈普酶或标准药物治疗,主要终点为90天时无残疾(即改良Rankin评分<=1)发生。结果治疗组优于对照组(33.0% vs 24.2%P=0.03)。90天死亡率分别为13.3% vs 13.1%,治疗后36小时内的症状性出血分别为3.0% vs 0.8%。该研究PI为来自宣武医院的王拥军教授,论文发表在2024NEJM上。
看一下该研究的样本量计算。
根据既往数据,假设终点事件率在对照组为25%,试验组为37%。单侧α=0.0251-β=0.8,脱落率10%,计算样本量为516。保守估计,如终点事件率在试验组为34.5%时,最大样本量为808例。
采用Mehta & Pocock适应性设计,入组50%时进行一次期中分析,计算条件效能(conditional powerCP)。当CP位于promising区(0.36<=CP<0.8)时,样本量增加最大至808例(原方案表述
then increase the sample size to 808,不够准确,应该是最大至808例),当CP位于unfavorableCP<0.36)或favorableCP>0.8)区时,继续入组至516例。
研究根据256例患者的结果做了期中分析,CP不在promising区(未给出具体数值),DSMB建议按既定计划入组至516例。初版方案提及O'Brien-Fleming,但后删除。
我们来重复一下该研究的样本量计算,与原文一致。
library(gsDesign)
n
<- nBinomial(p1 = 0.25, p2 = 0.37, alpha = 0.025, beta = 0.2)
n
<- ceiling(n/(1-0.1))
n

## [1] 516
nmax <- nBinomial(p1 = 0.25, p2 = 0.345, alpha = 0.025, beta = 0.2)
nmax
<- ifelse(ceiling(nmax)%%2 == 0, ceiling(nmax), ceiling(nmax)+1)
nmax
<- ifelse(ceiling(nmax/(1-0.1))%%2 == 0,
ceiling(nmax/(1-0.1)), ceiling(nmax/(1-0.1))+1)
nmax

## [1] 808
x <- gsDesign(
alpha = 0.025,
beta = 0.2,
k=2,
sfu = sfLDOF,
timing = c(0.5, 1),
n.fix = n,
n.I = c(256, 516)
)
maxinc
<- nmax/x$n.I[2]
z
<- seq(0.5, 2.5, 0.01)
xx
<- ssrCP(x = x, z1 = z, alpha = 0.025, beta = 0.2,
cpadj = c(0.36, 0.8),
maxinc =maxinc, z2 =z2NC)
plot(xx)

Case1TRACE-III样本量再计算

参考文献
N Engl J Med 2024;391:203-12.

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