临床试验中组间不同删失率对疗效评价的影响

目的: 探讨临床试验中组间不同删失比例对疗效评价的统计学性质的影响。方法: 采用蒙特卡罗方法模拟两组生存数据,在不同删失比例的水平下,评价log-rank检验和Cox比例风险模型的假设检验和参数估计。结果: 当两组删失比例相等时,I类错误最小,对风险比的估计值最准确,且检验效能也相对较高;在两组删失率较低,且删失率接近时,假设检验的结果可信度更高;但当两组删失率相差越来越大时,I类错误失控,且把握度亦受影响。结论: 临床试验中运用生存分析,确保足够样本量的情况下删失率应控制在30%以内,并且建议两组删失率之差不要超过10%。     

响应-自适应随机化分组方法

目的: 介绍临床试验中一种随机化分组方法——响应-自适应随机化分组方法。方法: 结合模拟实验,介绍响应-自适应随机化分组方法中“胜者优先原则”和“随机化胜者优先原则”的思想和原理,并讨论响应-自适应随机化分组方法的优缺点及应用中需注意的问题。结果: 模拟结果显示,与传统的等比例分配结果相比,随机化胜者优先原则可以减少临床试验中的失败人数,而检验效能降低很少。结论: 与传统等比例分配相比,响应-自适应随机化分组方法更好地兼顾了伦理问题,值得临床界及统计学界重视,完善后可推荐在临床试验中应用。     

中心效应及中心间样本不均衡对临床疗效评价的影响

目的: 本文分析和探讨在多中心临床试验中,中心效应、中心与处理的交互作用以及各中心样本量不均衡对治疗效果评价的影响。方法: 以二分类资料两组比较为例,采用计算机模拟试验,分别探讨各中心10种不同样本分配比例、3种中心效应时,对临床疗效的检验效能及Ⅰ类错误的影响。结果: 在不存在中心效应,或有中心效应但中心与处理间无交互作用情况下,不同样本量的分配比例对检验效能的影响不大,Ⅰ类错误可控。当中心与处理间存在交互作用时,即使中心间样本量均衡,检验效能也有所下降,Ⅰ类错误亦增加,随着各中心样本均衡性变差,检验效能随之略有降低,I类错误亦随之少许增加。结论: 在多中心临床试验中,若中心与处理间存在交互作用,会对疗效评价有影响,而中心间样本均衡性对结果影响较小。在临床试验设计时应给予高度重视。