临床试验公式
随机模拟法验证非劣效临床试验样本量计算公式
一
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ｌ
／： ｚ 试验组疗效均值， ： ；试验组疗效方差， ： 试
验组样 本量 ；
△通 讯 作 者 ： 卫 李
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维普资讯
Ｃｈｎ ｓ ｏ ｍａ ｆＨｅ ｌｈ Ｓ ａ ｉｔ ｓ Ｆｅ ０ ８ Ｖｏ ． ５． ｉｅ ｅ Ｊ ｕ ｌ ａｔ ｔ ｔ ｉ ． ｂ ２ ｏ 。 １ ２ Ｎｏ． ｏ ｓ ｃ １
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一
受试者 来 自相应 的真 实 总体 ， 以此来 模 拟 一 次 临床 试 验可 能发 生 的结 果 。 由于 所 模拟 的 试 验 为 非 劣 效 试 验 ， 以我 们关 注 的焦点 在于 ， 所 由协方 差分析 给 出的调 整后 的两组疗 效差值 的 ９ ％可 信区 间 的下 限， 否 大 ５ 是 于 一２ 如果检 验通 过 ， 当 于通过 本 次 试 验有 足 够 的 ， 相
效 性试验 正确 的样本 量计算 公式 。 方 法
Ｐ 丢 ｌ ｆ
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１ 样本 量计算 公式 的验证 ． 假设试 验 药 （ ） 对 照 药 （ ） 从 各 自的 正 态 分 ｔ和 ｃ服 布， 且疗 效 为 高 优 （ 越 大 疗 效 越 好 、 越 小 疗 效 越 值 值
样 本量
非劣效
检验 效 能 随机 模 拟
众所周 知， 临床试验 设计 阶段 ， 在 要考 虑 的一个重 要 因素就是试 验所 需 的样 本量 ， 以确 定 在 已知 总体 参
：
对照 组疗 效均 值 ， ： 照组 疗效 方 差 ， ： 对 对
临床试验的统计学方法与样本估算
人工智能技术如机器学习、深度学习等在临床试验统计学中具有巨大的应用潜力。这些技术能够自动 识别数据模式，提高预测和决策的准确性，为临床试验提供更智能化的支持。
THANKS.
02
它提供了一系列统计分析过程，包括回归分析、生存分析、多变量分 析等，还支持各种高级统计方法。
03
Stata具有简洁明了的命令语法，易于学习和使用。
04
此外，Stata还提供了丰富的可视化功能，可以帮助用户更好地理解 数据和分析结果。
R语言
01
R语言是一款开源的统计 分析软件，具有强大的 数据处理和可视化能力 。
高级统计分析方法
高级统计分析方法如生存分析、广义线性模型、混合效应模型等能够更准确地分析临床试验数据，揭示变量之间 的关系。这些方法在临床试验统计学中具有广阔的应用前景。
大数据与人工智能在临床试验统计学中的应用
大数据
大数据技术能够处理大规模的临床试验数据，提供更全面的数据分析视角。通过大数据分析，可以深 入挖掘数据中的隐藏信息，提高统计分析的准确性和可靠性。
02
它拥有丰富的统计函数 库和包管理器，可以方 便地扩展功能和获取第 三方资源。
03
R语言具有灵活的编程能 力，适合进行高级统计 分析、数据挖掘和机器 学习等任务。
04
R语言的社区活跃，有大 量的学习资源和用户支 持。
临床试验统计学面
06
临的挑战与展望
数据质量与伦理问题
数据质量
确保数据的准确性和完整性是临床试验统计学的核心挑战。应采取有效的措施 来控制数据质量，包括数据清理、校验和验证。
盲法原则
在试验过程中，尽量减少人为因素对 试验结果的影响，保证试验的客观性 和真实性。
临床试验方案4篇
临床试验方案4篇临床试验方案篇11. 确定处理因素临床试验中，处理因素是指研究者施加的某种干预措施，主要是结合专业，根据研究目的来选定少数几个主要因素。
对人体进行试验，必须有临床前的动物性研究作为依据，经动物实验证实是有效、无害的干预措施才能过渡到人类机体研究，以不损害人体健康的原则下开展研究工作。
当然患者有权中途退出正在进行的试验。
这一工作程序是对所有入选的患者，包括对照组的研究对象。
2. 选择研究对象研究对象(又称受试对象)的选择取决于研究目的。
研究者认为自己的选题有创新性且目的明确，可根据如下几项原则选择参与试验的对象：①制定纳入标准：纳入标准应有明确的诊断定义，诊断标准是公认的;研究对象具有普遍的代表性，能够说明研究目的所要解答的问题。
②敏感群体：研究对象对干预措施是敏感的，才能突出干预措施的效果。
一般而言，临床试验选择中青年、病程和病情适中的患者作为研究对象较为理想。
③制定排除标准：估计某些患者对干预措施会引发副作用，或病情较重，或伴有其他疾病的患者则不宜选为研究对象，以免影响试验结果。
④研究对象的依从性：依从性是研究对象对干预措施的执行、服从的态度，包括服药、接受检查、回答问题等。
依从性好，所取结果让人信服且客观，这是防止测量偏倚的重要环节。
依从性差者，要及时寻找原因，予以纠正。
同时还须注意试验执行者(研究者)的依从性，例如主动性和责任心及相互间的.工作协调性等。
⑤确定样本含量：在对干预措施有效性检验的同时还应注意其不良反应(副作用)的安全性检验。
参与试验的例数多少又是由α、β和δ=μ1-μ2所决定的，而这些参数定量标准完全是由研究者凭经验、查阅文献或者预试验摸索出来的，还要考虑试验中途退出的受试者数量。
3. 设置对照组临床试验设置对照组的意义是为了充分显示出干预措施的效应。
在设计时须注意几点：①一般不设置无处理对照组(空白对照组)：以常规方法或当今最有效方法作为对照组。
②高病死率作为对照：临床经验说明某类疾病很难根治，且有高病死率，若能在短期内治愈就有说服力。
ClinicalTrial
概 述—原 理
选定患有某种疾病的病人(住院病人或非住院 病人），将他们随机分为实验组和对照组，对实 验组病人施加某种预防或治疗的干预措施后，随 访并观察一段时间，比较两组病人的发病结局， 从而判断干预措施的预防或治疗效果。
概 述—核心要素
以人作为研究对象 前瞻性研究 大部分有用于比较的对照组 有干预措施并有评价干预效果的方法 着重于评价未知疗效 在某疗法成为临护标准前进行 在疗法研制早期进行
测试新药须经过一系列程序：
-#1：实验室中进行各种前期试验 -#2：若认为是安全的，则进入临床1-4期
测试
概 述—临床试验分期
临床 I 期
为人体新药试验起始期 评价安全性、决定安全剂量范围和鉴别
副反应 在健康志愿者中进行 病例数20-80例
概 述—临床试验分期
临床 II 期
评价药物疗效、监测副反应并进一步评 价安全性
1628：放血治疗发烧(Dr Van Helmont) 1747：橘子和酸橙治疗坏血病(Dr Lind) 药物试验 1909：Arsphenamine (606)(Paul Ehrlich) 1929：青霉素(Alexander Fleming) 1935：磺胺(Gerhard Domagk) 1944：链霉素(Schatz/Bugie/Waksman) 1950：建立了用于研究和评价治疗干预的方法学
临床试验应注意的问题—临床依从性
衡量依从性方法：
依从性＝ 患者已经服用的处方药 处方的药物总量
量 100％
计数患者剩余处方药量 药物水平测定方法 从治疗预期效果分析依从性 直接询问病人
临床试验应注意的问题—临床依从性
低依从性原因
非劣效临床试验样本量计算
计算非劣效性试验样本量需预先指定的参数：
实验组率：0.650注：率不可随意指定，应当：1，根据文献回顾获得；2，根据对照组率：0.650注：率不可随意指定，应当：1，根据文献回顾获得；2，根据非劣效性界值：0.150注：即实验组比对照组差多少可以接受。
α（I类错误）：0.025注：通常取单侧0.025
检验效能：0.800注：通常取β（II类错误）单侧0.20，此空为1-β
实验组与对照组例数比： 2.000注：通常令两组例数相同
单组样本量：119.0413注：该公式已锁定，如需修改，请先解除锁定。
总样本量：238.0827注：最终样本量可能还需考虑研究过程中剔除病例的一个率，参考文献：
1. 邓伟,贺佳. 临床试验设计与统计分析. 201
2.9.
2. BJ Kullberg,JD Sobel,et al. Voriconazole versus a regimen of amphotericin B followed by
回顾获得；2，根据切实的临床资料。
根据文献回顾获得；2，根据切实的临床资料。
20，此空为1-β
先解除锁定。
过程中剔除病例的一个率，例如，需多招募10%等。
photericin B followed by fluconazole for candidaemia in non-neutropenic patients: a randomised non-inferiorit
mised non-inferiority trial. October 2005.。
二类IVD临床试验方案
体外诊断试剂临床试验方案产品名称D-二聚体测定试剂盒（自动胶乳增强免疫测定法）型号规格：实施者：承担临床试验的医疗机构：临床试验类别：临床试验负责人：（签字）年月日说明1、医疗器械产品在临床试验前，必须制定临床试验方案。
2、临床试验方案由医疗机构和实施者共同设计、制定。
实施者与医疗机构签署双方同意的临床试验方案，并签订临床试验合同。
3、市场上尚未出现的第三类植入体内或借用中医理论制成的医疗器械，临床试验方案应当向医疗器械技术审评机构备案。
4、医疗机构和实施者应当共同制定每病种的临床试验例数及持续时间，以确保达到试验预期目的。
5、临床试验类别分临床试用和临床验证。
一、临床试验的背景D-二聚体是交联纤维蛋白降解中的一个特征性产物，在深静脉血栓、弥散性血管内凝血、心肌梗死、重症肝炎、肺栓塞等疾病中升高，也可作为溶栓治疗有效的观察指标，陈旧性血栓患者D-二聚体并不升高。
随着检验学的快速发展，D-二聚体定性与定量的测定愈加受到医学界的重视。
D-二聚体测定方法主要有：胶乳凝集法、酶联免疫吸附试验(ELISA法)、胶体金免疫渗透试验法及免疫比浊法。
胶乳凝集法，是一种半定量的试剂盒，敏感度较低，只能作为筛查。
ELISA法的敏感性较好，是检测D-D的经典方法，但是，它存在操作费时、复杂的不足，每次均需同时做标准曲线，增加了操作成本，不适于单个标本检验。
然而对进行溶栓治疗的患者来说，作D-D浓度的动态观察是十分必要的，所以需要尽快、逐个出结果，随时调整治疗方案。
可见ELISA法在临床应用中还存在缺陷。
胶体金免疫渗透试验法虽然速度较快，但重复性和准确性都不是很好，而且与ELISA法的结果相关性并不好。
胶乳增强免疫比浊法检测D一二聚体水平具有定量和快速、稳定的优点，适合自动化仪器使用，可满足门急诊检测等需要，目前把它作为排除肺栓塞诊断的首选试验，并逐步在临床推广应用。
本公司D-二聚体测定试剂盒（自动胶乳增强免疫测定法）研发工作已完成，为了验证该试剂盒在临床应用上的适用性和准确性，现开展临床验证工作。
临床研究中的样本量估算_1_临床试验
临床研究中的样本量估算_1_临床试验临床研究中的样本量估算一、引言在临床研究设计的过程中，样本量估算是非常重要的一部分。
样本量的大小直接影响到研究结果的可信度和推广性，因此合理的样本量估算对于研究的有效性和准确性至关重要。
本文将介绍在临床试验中进行样本量估算的一般原则和方法。
二、样本量估算的原则1.研究目的和假设：在进行样本量估算之前，需要明确研究的目的和科学假设。
例如，研究目的是评价一种新药物的疗效，科学假设是该新药物相对于对照药物在治疗效果上具有显著差异。
2.效果大小和显著水平：样本量估算需要考虑研究的主要效果大小和研究结果的显著性水平。
主要效果大小通常由预期的效应量来衡量，显著性水平通常设定为0.05.3.统计方法和假设检验：样本量估算需要选择适当的统计方法和假设检验方法。
常用的统计方法包括t检验、χ2检验和生存分析等，根据研究设计和数据类型选择合适的方法。
4.统计功效和样本比例：根据效果大小、显著水平和统计方法，可以计算出研究的统计功效。
统计功效通常设定为80%或90%，根据研究的要求合理选择。
三、样本量估算的方法1.固定效应模型：适用于研究目的明确，效果大小可预期的情况。
根据预期的效应大小、显著水平和统计功效，可以计算出所需的最小样本量。
2.结果模拟法：适用于研究目的不明确，效果大小不确定的情况。
通过模拟多个样本量和效果大小的组合，评估不同样本量下的统计功效和效果大小的关系，从而选择合理的样本量范围。
3.临床合理性法：适用于研究目的和效果大小无法准确估计的情况。
根据研究领域的临床经验和专家意见，结合已有的临床试验结果，进行样本量估算。
四、样本量估算的考虑因素1.预计的失访率和样本无效率：由于各种原因，研究中可能存在部分受试者失访或数据无效的情况。
在样本量估算中需要考虑到这些因素的影响，增加适当的样本量。
2.子组分析和交互效应：如果研究中存在多个子组或交互效应的检验，需要进行适当的样本量调整，以保证对这些效应进行准确的评估。
临床试验中有关风险比的区别
临床试验中RR，OR，AR，HR的区别一、相对危险度（RR）——队列研究中分析暴露因素与发病的关联程度队列研究是选择暴露及未暴露于某一因素的两组人群，追踪其各自的发病结局，比较两组发病结局的差异，从而判定暴露因素与疾病有无关联及关联大小的一种观察性研究。
通常，暴露可以指危险因素，比如吸烟、高血压，也可指服用某种药物。
而事件可以是疾病发生，比如肺癌、心血管病，也可指服药后的治疗效果。
RR也叫危险比（risk ratio）或率比（rate ratio），是反映暴露与发病（死亡）关联强度的最有用的指标。
RR适用于队列研究或随机对照试验。
RR表明暴露组发病或死亡的危险是非暴露组的多少倍。
RR值越大，表明暴露的效应越大，暴露与结局关联的强度越大。
即暴露组发病率或死亡率与非暴露组发病率或死亡率之比。
例题：Doll和Hi ll从1970年至1974年随访观察英国医生的吸烟情况，得到如下资料：重度吸烟者为160／10万，非吸烟者为8／10万，所有英国医生为80／10万。
假设肺癌死亡率可反映肺癌发病率。
RR的计算公式是：RR＝暴露组的发病或死亡率/ 非暴露组的发病或死亡率本例中，与非吸烟者相比，重度吸烟者患肺癌的相对危险度是：RR＝160/8＝20二、归因危险度（AR）又叫特异危险度、率差（rate differe nce, RD）和超额危险度（excessrisk），是暴露组发病率与对照组发病率相差的绝对值，它表示危险特异地归因于暴露因素的程度。
相对危险度指暴露组发病率与非暴露组的发病率之比，它反映了暴露与疾病的关联强度，说明暴露使个体发病的危险比不暴露高多少倍，或者说暴露组的发病危险是非暴露组的多少倍。
暴露对疾病的病因学意义较大。
归因危险度指暴露组发病率与非暴露组发病率之差，它反映发病归因于暴露因素的程度，表示暴露可使人群比未暴露时增加的超额发病的数量，如果暴露去除，则可使发病率减少多少(AR的值)。
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临床试验公式
临床试验是药物研发的关键环节，它旨在评估新药的安全性、有效性和疗效。
在临床试验过程中，研究者需要运用各种公式来计算样本量、评估功效、分析统计数据等。
本文将对临床试验中的常用公式进行简要介绍，并以实际案例进行分析，探讨如何在临床试验中正确使用这些公式。
一、临床试验概述
临床试验是指在人体进行的药物研究，通常分为四个阶段：I期、II期、III 期和IV期。
每个阶段都有其特定的研究目的和目标，通过逐步评估药物的安全性、有效性和疗效，为药物的上市申请提供依据。
二、临床试验公式介绍
1.样本量计算公式
在临床试验中，样本量的合理计算至关重要。
过大或过小的样本量都可能影响研究结果的有效性和可信度。
常见的样本量计算公式有：
样本量= (Zα/2 + Zβ) × (σ^2/Δ^2) × (N/n)^2
其中，Zα/2为置信水平对应的Z值，Zβ为功效对应的Z值，σ为总体标准差，Δ为总体均值之差，N为总体容量，n为样本数。
2.功效分析公式
临床试验中，研究者需要评估药物的疗效，确定其是否具有统计学意义。
功效分析公式用于计算药物疗效的显著性水平，常见的公式有：
功效= 1 - (α + β)
其中，α为第一类错误概率，β为第二类错误概率。
3.风险评估公式
临床试验需要对受试者的安全风险进行评估。
风险评估公式可以帮助研究者确定药物的安全性指标，常见的公式有：
风险= 不良反应发生率× 不良反应严重程度
其中，不良反应发生率为受试者发生不良反应的概率，不良反应严重程度为不良反应对患者生命健康的影响程度。
4.统计分析公式
临床试验中，统计分析是评估药物疗效的关键环节。
常见的统计分析公式包括：
t检验：t = (μ1 - μ2) / (σ / √n)
χ检验：χ = Σ [(Oij - Eij)^2 / Eij]
线性回归分析：y = a + bx
生存分析：Kaplan-Meier估计生存率公式等。
三、公式应用案例解析
以下以一个抗肿瘤药物临床试验为例，简要分析如何应用上述公式。
案例背景：研究者拟开展一项评估抗肿瘤药物A疗效的III期临床试验。
试验分为两组，试验组采用药物A治疗，对照组采用常规治疗。
研究目标是评估药物A相对于常规治疗的疗效，确定其是否具有统计学意义。
1.确定样本量
根据样本量计算公式，研究者首先需要确定试验的总样本量。
假设α= 0.05，β = 0.025，σ = 10，Δ = 20，N = 1000，计算得到n = 80。
2.功效分析
根据功效分析公式，研究者需要计算药物A的疗效。
假设α = 0.05，β = 0.025，计算得到功效= 1 - (0.05 + 0.025) = 0.95。
3.风险评估
根据风险评估公式，研究者需要评估药物A的安全性。
假设不良反应发生率为5%，不良反应严重程度为3，计算得到风险= 5% × 3 = 15%。
4.统计分析
研究者采用t检验和χ检验对试验数据进行统计分析，评估药物A的疗效是否具有统计学意义。
四、临床试验公式在研究中的应用
临床试验公式在药物研发中具有广泛的应用，它们可以帮助研究者更准确地评估药物的疗效、安全性和副作用，为药物的上市申请提供重要依据。
五、总结与展望
本文对临床试验中的常用公式进行了简要介绍，并以实际案例进行分析。
正确运用这些公式对于临床试验的成功至关重要，有助于评估药物的疗效、安全性和副作用，为药物研发提供有力支持。