Планируем клиническое исследование. Вопрос № 1: как определить необходимый объем выборки?

В статье рассмотрены важнейшие вопросы планирования клинического исследования и эксперимента, в частности, расчет объема выборки, достаточного для проверки статистической достоверности различия на заданном уровне значимости с принятой мощностью критерия. Детально описаны методы и формулы расчета для различных типов данных. Приведены примеры расчета объема выборки для числовых и бинарных показателей, принятых в качестве конечных точек исследования.

Чтобы добиться содержательных результатов, клиническое исследование должно быть тщательно спланировано, а его протокол детально проработан. В особенности это касается клинических испытаний, которые проводятся для проверки эффективности каких-либо методов лечения и включают этап статистической обработки данных. В этом случае содержательные заключения об эффективности делаются на основе статистических выводов о достоверности межгруппового различия, поэтому достижение статистической значимости этого различия становится одной из основных целей проводимого исследования. Если оно не достигнуто в результате пилотного клинического исследования, которое обычно является обсервационным, это еще допустимо, в конце концов, результатом в данном случае можно считать и обнаруженные тенденции. Эти тенденции однако ожидают объективного подтверждения или опровержения, для чего необходимо проводить клиническое испытание по всем канонам жанра, с рандомизацией, определением значения клинически значимой разницы и статистически значимым подтверждением межгруппового различия. Если дизайн такого испытания имеет изъяны, не позволяющие статистически достоверно подтвердить или опровергнуть предположение об эффективности (или различии), это уже настоящий провал, попусту потраченные время и силы. Именно поэтому при планировании клинического испытания (эксперимента) необходимо уделять большое внимание подготовительной части: однозначно и четко описать конечные точки и точно спроектировать дизайн исследования. Собственно, эта пара в основном и определяет протокол, в соответствии с которым будет осуществляться сбор данных в ходе исследования.

Дизайн исследования включает много аспектов.

Приведем примерный список вопросов, на которые исследователю будет полезно найти максимально точные ответы при планировании своего исследования:
• Как исследовательская проблема может быть сформулирована в практической плоскости?
• Как (в каких величинах) будет измеряться исход исследования? Будет ли он объективным? Будет ли он воспроизводимым?
• Какой количественной величиной будут выражаться взаимосвязи (взаимозависимости)?
• Будет ли планируемое исследование экспериментом или наблюдением?
• Если оно будет носить экспериментальный характер, можно сделать его слепым? Будет ли проведена рандомизация? Как будет сформирована контрольная группа и какова ее природа (плацебо, активный/пассивный контроль)?
• Если исследование не является экспериментом, будет ли сбор данных проспективным или ретроспективным? Будет ли выборка формироваться естественным образом, в виде когорты или в формате «случай — контроль»? Как вы предполагаете бороться с вмешивающимися факторами?
• Какой минимальный объем выборки надо обеспечить, чтобы достичь поставленной цели исследования, в частности, добиться определенности статистического вывода о достоверности различия или эффекта?

Последний вопрос о необходимом объеме выборки на первый взгляд кажется самым важным, хотя на самом деле на него невозможно ответить однозначно, не получив конкретные ответы на все предыдущие вопросы. Действительно, чтобы успешно провести расчеты необходимого объема выборки, мы должны четко определить конечные точки исследования, гипотезы и статистические тесты. А для определения этих трех позиций мы должны в свою очередь разобраться с типами наших данных, количеством исследуемых групп и целью нашего исследования, то есть хотим ли мы проверить эффективность вмешательства или изучить взаимосвязь каких-то показателей. От этого будет зависеть выбор статистического метода тестирования и/или описания наших результатов.

Начнем с выяснения типа исследуемого показателя или конечной точки.

***

Ключевые слова: , , , ,
Автор(ы): Тихова Г. П.
Медучреждение: Карельский научный центр РАН (Петрозаводск)