医疗器械临床试验病例计算

临床医学科研设计中，需要预先估算研究样本的例数，即样本含量。若样本含量过小，所得指标往往不稳定，结果重现性差，检验效能低，结论缺乏充分依据；若样本含量过大，会增加临床研究的困难，造成不必要的浪费。确定样本含量的大小就是在保证一定的研究精度条件下，确定所需的最小样本含量。

影响样本含量的因素有很多，其中最基本有四点：1、临床试验设计类型；2、总体标准差或总体率；3、容许误差或差值；4、假设检验的水准a，即犯第I类错误的概率；5、假设检验的效能（1-β），即在特定a水准下，若总体间确有差异，该次研究能发现此差异的概率。其中，β为犯II类错误的概率。

样本估计时应注意的问题：

（1）样本含量估计只有相对意义，并非绝对精确的数值。因为样本含量估计是有条件的，而这种条件在重复研究中很少一成不变；

（2）应纠正样本越大越好的不正确看法。样本含量过大会影响临床研究的质量，临床研究的方法和要求难以统一，研究者的负担也重，耗时长，受检率和复查率都难以达要求。样本过大有时还可产生稀释效应。因此单纯以增加样本来减少抽样误差往往事倍功半。因为抽样误差与样本含量的平方根成正比，而不是与样本含量本身成正比；

（3）病例和对照两组样本含量相等时，检验效能（即1-β）最高；

（4）由于估算的样本含量是最少需要量，在受试者中可能有不合作者、中途失访、意外死亡等都会减少有效观察对象，故进行试验时尚须酌情增加一定的观察例数，一般增加10%～15%；

（5）根据研究目的和研究类型严格选择估算方法。确定样本含量可能通过公式计算或直接查表。查表法受条件限制，虽方便但不完全适用。公式计算应用广泛，不同的研究类型，样本含量的计算公式各不相同。 （6）通过公式法计算的样本含量往往取自固定参数，而临床研究参数的确定往往比较困难。根据试验设计类型和所采用统计分析方法， 经Monte carlo方法的计算机模拟技术可以对参数的取不同值或范围，然后综合各种因素选定较为合理的样本量开展临床试验。该方法通过计算机对试验进行模拟，所得样本量往往比公式法的可信性高。