隨著IVD企業(yè)如火如荼地準備CE-IVDR及FDA審核，性能研究時常遭遇問題：無論是準確度、精密度、臨床評價，還是穩(wěn)定性評價，都孤立存在，前述評價在產(chǎn)品生命周期處于什么位置？在什么時間？應使用什么評價方案？需要評價至什么程度？研究需要多少患者、樣本、數(shù)據(jù)集？

其中，關于樣本量計算，制造商經(jīng)常求助于統(tǒng)計學專家，卻得不到答案，因為統(tǒng)計學家之所以能計算樣本量的前提是已有研究結(jié)果。這種矛盾情況稱之為：樣本量悖論sample size paradox 。

樣本量統(tǒng)計矛盾難解，性能評價問題繁雜，臨床研究無從下手??？......

本期為您解開：臨床研究樣本量計算6大焦點問題的答案，以期對您有效實施樣本量計劃提供助益。

樣本量的6要素

臨床研究中的樣本量規(guī)劃，受到以下6大因素影響↓

IVD臨床性能研究的終點可能是診斷敏感性和特異性；

統(tǒng)計學測試是驗證研究收集數(shù)據(jù)的方法；

beta誤差(beta error)描述制造商面臨的風險，而alpha誤差(alpha error)則代表公眾承擔的風險；

脫落率(dropout rate)用于測算無法評估的受試者/樣本的數(shù)量。

問題1：研究目標應該使用什么“終點”？

終點(endpoint)是用于衡量研究目標實現(xiàn)與否的統(tǒng)計指標，所選終點可能因被評估體外診斷器械、研究性質(zhì)而有所差異。

在體外診斷器械的分析和臨床性能評估中，終點(endpoint)一定程度上由IVDR法規(guī)附錄I的通用安全和性能要求GSPR所決定。

當證明體外診斷器械的臨床表現(xiàn)時，終點(endpoint)通常表現(xiàn)為比例指標，可能為：真陽性檢測結(jié)果的比例(即診斷靈敏度或真陰性檢測結(jié)果的比例及診斷特異性)，也可能為：在相同條件下重復進行測試的變異系數(shù)。

問題2：應當將哪種“統(tǒng)計測試”作為證據(jù)？

統(tǒng)計測試(statistical test)應表明：所收集的研究數(shù)據(jù)支持待證明的命題(實驗假設)，例如：測試A的診斷靈敏度高于測試B。

所使用的統(tǒng)計檢驗，為先前選擇的終點，次選是研究的設計。例如：證明收入差異的統(tǒng)計測試、對比2個比例的測試、證明非劣效性的測試等。

然而，數(shù)值也可以被簡單地測量，統(tǒng)計學稱之為估計。制造商必須提供這樣的數(shù)值及不確定性，置信區(qū)間通常被用于此，例如：檢測SARS-CoV-2冠狀病毒的抗原檢測，世界衛(wèi)生組織發(fā)布指南對檢測統(tǒng)計程序和界限作出規(guī)定。

注意：置信區(qū)間的下限，在理想情況下應等于或大于目標值。

問題3：預期的“效果”如何？

描述預期效果及其可變性，無疑是大的難題。而此時前述悖論再次出現(xiàn)：研究的結(jié)果必須在研究規(guī)劃期間確定。為實現(xiàn)該悖論，制造商必須在規(guī)劃階段對調(diào)查或研究結(jié)果的定量影響進行假設，例如↓

·根據(jù)不同體外診斷器械，可使用不同的方法以確定可實現(xiàn)的診斷質(zhì)量、預期平均差異、并發(fā)癥發(fā)生率：

·研究文獻，并使用可比性研究的結(jié)果(如:系統(tǒng)文獻檢索)；

·制訂市場或競爭的要求(如:)；

·確定醫(yī)學背景下的小興趣差異或小相關差異(現(xiàn)有技術),如：對患者報告結(jié)果(PRO)問卷，小興趣差異是由問卷創(chuàng)建人指定和驗證的屬性；

·在可用的情況下，使用指南中的規(guī)范。

問題4：預期“效果”的可變性是多少？

為指定研究人群中數(shù)據(jù)的預期變異性(標準差)，制造商可使用文獻中類似研究的信息及統(tǒng)計估計。

制造商通常在內(nèi)部初步測試期間獲得數(shù)據(jù)，以便得出有關標準偏差的結(jié)論。

對于初始近似，可以計算標準偏差，例如：基本測量范圍的標準偏差，為該范圍的四分之一或六分之一。

對于比例，可變性已由比例本身給出。

對于終點(例:并發(fā)癥發(fā)生率、診斷質(zhì)量測量)，關于變異性的信息已隱含可用。

問題5：alpha誤差和beta誤差的大小是多少？

alpha和beta誤差也稱為:類型1和類型2誤差，給出：假陽性或假陰性檢測結(jié)果的概率。

alpha誤差：代表公眾在研究中顯示出某種影響的風險，而事實上該影響并不存在；換言之，研究結(jié)果將顯示出比實際情況更佳的體外診斷器械效果或性能。

beta誤差：描述制造商的風險，即研究無法檢測到確實存在的影響，在此情況下研究結(jié)果會使體外診斷器械效果或性能看似比實際情況更糟。

以上兩個誤差均有“標準”值：beta誤差，通常在10%至20%之間；alpha誤差，通常約為5%。

問題6：預期的“掉落率”是多少？

制造商必須考慮：研究過程中是否會失去受試者或測試結(jié)果？

脫落率(dropout rate)被量化并被包括在樣本量計算中，以確保計算的樣本量能提供可靠和穩(wěn)定的研究結(jié)果。