单阶段 / Simon's 2 阶段 Phase II 样本量计算

Python 3.10-3.12
R 4.1-4.4
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单阶段 / Simon's 2 阶段 Phase II 样本量计算

本程序调用R来计算以率为主要终点的单臂II期临床试验的样本量。

  • 本程序使用python调用2023年7月13日的R包clinfun实现。
  • 参考文献:Clinical Trial Design and Data Analysis Functions.
  • 不可接受的率 可以是历史对照的率,或已发表的率等作为参考。即希望基于此提高的率。取值范围0~1。
  • 期望达到的率 本次临床试验中,研究者有信心达到或期望达到的率,取值范围0~1。且需要大于不可接受的率。
  • alpha 通常选择单侧0.025(双侧0.05),也可以选择0.05(双侧0.1)。
  • Power 即把握度,通常选择0.8,也可也可以选择0.9或接近1。
    1. 单阶段设计

      先确定不可接受反应率p0(例如0.5)和期望反应率p1(例如0.7),再根据I型错误α(例如0.05)和II型错误β(例如0.2),根据下方公式计算样本量n。

      n = (Zα/2 + Zβ)2 * (p0(1-p0) + p1(1-p1)) / (p1 - p0)2

      参考文献:
      Liu Q, Proschan MA, Pledger GW. A unified theory of two-stage adaptive designs. J Am Stat Assoc. 2002;97(459):1034-41.

    2. Simon's 2 阶段设计

      第一阶段取样量n1,如果第一阶段阳性数量不大于的第一阶段所需阳性数量r1,则停止试验;

      第一阶段阳性数量大于的第一阶段所需阳性数量r1;则直接进入第二阶段。

      第二阶段,连同第一阶段得到总的样本量n。如果总阳性数量不大于的所需总的阳性数量r,则拒绝该方案;

      如果总阳性数量大于的所需总的阳性数量r。则研究结果阳性。

      参考文献:
      Simon R. Optimal two-stage designs for phase II clinical trials. Controlled Clinical Trials. 1989 Mar;10(1):1-10.

      预期样本量与最大样本量的关系图

      Plots the expected sample size against the maximum sample size

      示例图

    基于Python的生存分析工具集 by Lokyshin