Sample Size and Power

Placebo Control  被 Active Control 後,Indifference 變得很小,Clinical trial 所需要的 Sample Size 愈加龐大。

整個臨床研究的風險高度的加高。因為過往 Sample 數目不需要很大,在單一的醫院和數個醫院,就可以收集到足夠的 Case,由於 Sample Size 的加大,某些疾病如癌症,需要更大量的 Sample。導引了臨床試驗走向 Multiple-Center and Internationalization 的趨向。而這種全球化的趨勢,小型或區域化的藥廠,無法有足夠的資金和觸角,操作這種市場,也引領了2006以後,藥廠之間的合併。

跟 Alpha, Beta, Indifference, Variance 等等因素,有關最小最適宜 Sample Size 計算的重要性, 變成了很理論性的思維。

Sample Size 的大小和研究經費有絕對的正向的相關性,嚴格控制 Sample Size 而且讓這個研究的結果,在統計上有意義,是 Protocol 設計上的重點。而全球化後, Sample Size 的影響因素,可能會受到其它因素的影響,例如在某個國家做藥品登錄上,至少須要 200例,這些因素淩駕了統計意義是否存的目的。在不同國家,不同的地域,不同醫院,每個 subject 的費用有所不同,在同個單位 subject 數目的最小經濟規模,因為簽約,協調和 CRO 配合的交易和運作成本,可能比 Sample Size 的影響來的重要。

DSMB 的機制被採行後,可以在適當的時機,不需解盲來了解和評估研究的成果,很多的研究是提早在沒有完成收案之前,因為已經有足夠的統計意義,所以 Sample Size 比預估的少,反之可以增加收案的人數,事實上 Sample Size 的規劃和大小的設計,已經不是那麼 Serious 的事情。

對於 PI initial 的study,由於經費的限制,所以 Sample Size 對於研究經費的評估和未來研究的結果,加上大部份的 PI initial 的研究,沒有 Qualified DSMB 的幫忙,所以 Sample Size 仍然就很重要了,Sample Size 如何算,那就是八仙過海,各憑本事了。

 

Take away note:

Alpha 愈小,Power 愈大,Indifference 愈小,Variance 愈大,Sample Size 要愈大。