基于盲态选择二元复合终点与样本量重估的自适应临床试验设计
统计方法学
2022-09-27 v1 应用统计
摘要
对于单一、主要、二元终点需要不可行的大样本量的随机临床试验，复合终点被广泛选作主要终点。尽管被普遍使用，复合终点在设计和结果解释方面带来了挑战。鉴于各组分可能具有不同的相关性和不同的效应量，必须谨慎选择组分。特别是，复合二元终点的样本量计算不仅取决于预期的效应量和复合组分的发生概率，还取决于它们之间的相关性。然而，关于终点间相关性的信息通常在文献中未见报道，这可能成为规划未来合理试验设计的障碍。我们考虑具有一个主要复合二元终点和一个仅由该复合终点中临床上更重要的组分构成的终点的双臂随机对照试验。我们提出了一种试验设计，允许基于中期分析获得的盲态信息对主要终点进行自适应修改。我们考虑一个决策规则，在复合终点及其最相关组分之间选择主要终点。该决策规则选择估计所需样本量较小的终点。此外，使用估计的发生概率和相关性以及复合组分的预期效应量对样本量进行重估。我们通过模拟研究了所提设计下的统计功效和显著性水平。我们表明，该自适应设计与未对主要终点进行自适应修改的设计相比具有相同或更高的功效。即使相关性被错误指定，也能在保持第 I 类错误的同时达到目标功效。我们通过两个案例研究说明了该提议。
引用
@article{arxiv.2206.09639,
title = {Adaptive clinical trial designs with blinded selection of binary composite endpoints and sample size reassessment},
author = {Marta Bofill Roig and Guadalupe Gómez Melis and Martin Posch and Franz Koenig},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.09639},
year = {2022}
}