具有连续型共同主要终点的簇随机化试验的功效分析

评估医疗干预的实用试验常因科学或后勤考量采用簇随机化。既往综述表明共同主要终点在实用试验中常见，但在样本量或功效计算中很少被考量。尽管基于$K$ ($K\geq 2$)个二分类共同主要终点的CRTs功效分析方法已有可用，但据我们所知，针对连续型共同主要终点的方法尚不可用。假设一个多元线性混合模型，该模型考虑了各簇内观测间的多种类 intraclass 相关系数(终点特定ICC、受试者内ICC及受试者间终点间ICC)，我们推导了$K$个处理效应估计量的闭式联合分布，以便在等簇大小下针对不同类零假设进行样本量与功效确定。我们刻画了各检验功效与不同类相关参数间的关系。我们进一步放宽等簇大小假设，并通过簇大小的均值与变异系数近似$K$个处理效应估计量的联合分布。我们在有限簇数下的模拟研究表明，当多元线性混合模型参数通过期望最大化算法估计时，我们所预测的功效与经验功效吻合良好。给出了一个真实CRTs应用以阐明所提方法。