关于在聚类随机试验中使用线性混合模型检测治疗效应异质性的样本量与功效计算教程

聚类随机试验 (CRT) 是评估社区干预的一种成熟设计类型。确定为检测临床相关效应大小所需的聚类数量和聚类规模，以实现足够统计功效，是这些试验规划中的 essential 任务。虽然已为评估整个研究人群的平均处理效应 (ATE) 的方法非常成熟，但针对聚类随机试验中治疗-协变量相互作用或亚群体特定治疗效应差异的样本量方法（即治疗效应异质性, HTEs）仅近期才得到开发。对于预先规定的 HTEs 分析，理想情况下，应伴随样本量或功效计算，以确保试验为计划内的分析具有充分的功效。由于必须指定额外的设计参数，进行 HTEs 的功效分析比进行 ATE 更复杂。针对不同聚类随机设计（包括单期和多期平行设计、交叉设计和阶梯设计），以及连续型和二元型结果，通过线性混合效应 (LME) 模型进行 HTEs 测试的功效与样本量公式已分别推导。本教程提供这些方法的汇编参考指南，并通过在线 R Shiny 计算器提高其可访问性。我们进一步讨论了如何在 CRT 中进行预先规定 HTE 假设的样本量与功效计算的关键考虑因素，强调了对结果和协变量的高级类内相关系数估计值以及其对功效的影响。通过一个真实的 CRT 示例演示了样本量方法和计算器功能。