非劣效性试验+连续变量
2017-12-02 来源: 医咖会 作者: 张耀文

一、问题与数据

临床研究常见的假设检验有差异性检验、非劣效性检验、等效性检验和优效性检验。以安慰剂为对照的RCT被视为药物开发的金标准,这类研究的假设检验通常是差异性检验。然而,如果已经有了疗效肯定的药物,仍用安慰剂作对照,会存在伦理风险。

 

随着有效药物的大量出现,有突破性疗效的药物越来越少,因此在阳性对照试验中,更多的情形是探索新药与标准药物的疗效是否相当,并不一定必须超过标准药物,这种临床试验即非劣效性试验(non-inferiority trail) [1]。

 

假设新药A与现有治疗药物B药的疗效基本相当,但是A药的给药方式更加方便、耐受性也更好,此时就可以设计成非劣效性试验(即A药的疗效不差于B药)。遗憾的是,许多非劣性临床试验,仍按照安慰剂对照的差异性试验来设计,导致非劣性试验的样本量估计、统计推断方法应用不够合理。今天,我们就来看看,非劣效性检验的样本量时如何估计的

某研究者拟开展一项非劣效设计的随机对照试验,探讨某降压新药A的降压效果是否不差于标准药物B。根据以往的文献资料,标准药物B可降低舒张压(DBP)约(13.0±6.0) mmHg。假设使用新药A的研究对象,DBP降低的标准差也为6.0 mmHg,取非劣效性界值(δ)为2 mmHg。设α=0.025(单侧),把握度(1-β)=0.8,两组研究对象数量相等,则需要多少样本量?