2.6. Sample size determination and

2.6. Sample size determination and statistical analysis
Following O’Brian and Fleming [25] the study was planned as a superiority trial and conducted according to a 3-stage group sequential design with pre-planned analyses after n = 32, 46 and 60 patients. The trial specific one-sided type I error rate was set at a = 2.5% (corresponding to a two-sided level of 5%), Consequently, we fixed the adjusted two-sided significance levels for the three analyses at a1 = 0.21%, a2 = 0.97% and a3 = 2.16% and defined to stop the trial for futility whenever the observed p-value exceeded 60%. We assumed that the overall pain would decrease by 24 ± 8 mm from baseline to day 7 in the leech therapy group and by 10 ± 8 mm in the diclofenac group. For this, a maximum sample size of 60 patients was calculated to achieve a power of 80% [40].
All outcome criteria were analysed by intention-to-treat analysis with repeated measurement analyses of covariance (ANCOVA) which took time as the within-subject factor, group as a between-subject factor, and the respective baseline value as a covariate. Missing data were multiply imputed following the suggestions of Little and Rubin [14]. In detail, we used the MCMC method of the MI procedure of the SAS/STAT software, imputed missing values for each treatment group separately, and created 20 different sets of data, analysed them separately with the above described ANCOVA models and combined the results with the SAS MIANALYZE procedure.
Only one interim analysis of the primary outcome criterion was conducted. This analysis resulted in a p-value of p = 0.0003 which was substantially smaller than a1 = 0.21% so that the study was stopped.
Ancillary analyses of the overall pain score were done to adjust for the effects of possibly confounding variables, namely outcome expectation. Here, we added these variables as covariates to the ANCOVA models and estimated the group differences in the presence of these covariates.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

2.6. ตัวอย่างการกำหนดขนาดและการวิเคราะห์ทางสถิติ เนอร์โอไบรอันและเฟลมิง [25] การศึกษาวางแผนการทดลองที่เหนือกว่า และการดำเนินการตามแบบตามลำดับกลุ่ม 3 ขั้นตอนด้วยการวิเคราะห์วางแผนล่วงหน้าหลังจาก n = 32, 46 และ 60 ผู้ป่วย ด้านเดียวเฉพาะทดลองพิมพ์ผิดพลาดราคาตั้งที่ = 2.5% (ที่สอดคล้องกับแบบสองระดับ 5%), ดังนั้น เราคงที่ระดับนัยสำคัญปรับปรุงสองด้านสำหรับวิเคราะห์สามที่ a1 = 0.21%, a2 = 0.97% และ a3 = 2.16% และกำหนดให้หยุดการทดลองสำหรับอุดมคติเมื่อสังเกต p ค่าเกิน 60% เราสันนิษฐานว่า ความเจ็บปวดโดยรวมจะลดลง โดย 24 ± 8 มม.จากพื้นฐานวันในกลุ่มรักษาปลิง และ 10 ± 8 มม.ในกลุ่ม diclofenac สำหรับนี้ ขนาดตัวอย่างสูงสุดของผู้ป่วย 60 ถูกคำนวณเพื่อให้ได้พลังงาน 80% [40] เกณฑ์ผลลัพธ์ทั้งหมดได้วิเคราะห์ โดยวิเคราะห์ความตั้งใจในการรักษาด้วยการวัดซ้ำการวิเคราะห์แปรปรวน (ANCOVA) ซึ่งใช้เวลาเป็นปัจจัยภายในเรื่อง กลุ่มเป็นปัจจัยระหว่างวัตถุ และมูลค่าพื้นฐานตามลำดับเป็น covariate การ ข้อมูลที่หายไปถูกคูณควาบตามคำแนะนำของเล็ก ๆ น้อย ๆ และ Rubin [14] รายละเอียด เราใช้ MCMC วิธีขั้นตอน MI ของ SAS/สถิติ ซอฟต์แวร์ ควาบค่าสูญหายสำหรับแต่ละกลุ่มรักษาแยกต่างหาก และสร้างชุด 20 ข้อมูล วิเคราะห์พวกเขาแยกต่างหากกับโมเดล ANCOVA อธิบายไว้ข้างต้น และรวมผลลัพธ์กับกระบวนการ SAS MIANALYZE ดำเนินการวิเคราะห์ระหว่างกาลเดียวผลที่ได้หลักเกณฑ์ ผลการวิเคราะห์นี้ใน p-ค่า p = 0.0003 ซึ่งมีนัยสำคัญน้อยกว่า a1 = 0.21% เพื่อให้หยุดการศึกษา เสริมการวิเคราะห์คะแนนความเจ็บปวดโดยรวมได้ทำการปรับผลกระทบอาจจะปอด ความคาดหวังผลที่ได้คือ ที่นี่ เราเพิ่มตัวแปรเหล่านี้เป็น covariates โมเดล ANCOVA และประมาณความแตกต่างของกลุ่มใน covariates เหล่านี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

2.6 การกำหนดขนาดตัวอย่างและการวิเคราะห์ทางสถิติ
ต่อไปนี้ไบรอันและเอียนเฟลมมิ่ง [25] การศึกษามีการวางแผนเป็นทดลองใช้เหนือกว่าและดำเนินการตามกลุ่ม 3 ตามลำดับขั้นตอนการออกแบบที่มีเตรียมวางแผนวิเคราะห์หลังจาก n = 32, 46 และ 60 ของผู้ป่วย การพิจารณาคดีที่เฉพาะเจาะจงชนิดด้านเดียวฉันอัตราความผิดพลาดถูกกำหนดไว้ที่ A = 2.5% (ที่สอดคล้องกับระดับสองด้าน 5%) ดังนั้นเราจึงคงที่ระดับนัยสำคัญปรับสองด้านสำหรับสามการวิเคราะห์ที่ A1 = 0.21% , A2 = 0.97% และ A3 = 2.16% และมีกำหนดที่จะหยุดการพิจารณาคดีเมื่อใดก็ตามที่ไม่ได้ผลสำหรับที่สังเกต p-value เกิน 60% เราสันนิษฐานว่าอาการปวดโดยรวมจะลดลงจาก 24 ± 8 มมจาก baseline ถึงวัน 7 ในกลุ่มปลิงบำบัดและ 10 ± 8 มิลลิเมตรในกลุ่ม diclofenac สำหรับเรื่องนี้ขนาดของกลุ่มตัวอย่างสูงสุด 60 ผู้ป่วยที่คำนวณได้เพื่อให้บรรลุอำนาจของ 80% [40] ได้.
เกณฑ์ผลทั้งหมดโดยการวิเคราะห์ความตั้งใจต่อการรักษาด้วยการวัดซ้ำวิเคราะห์ความแปรปรวนร่วม (ANCOVA) ซึ่งใช้เวลาเป็นภายใน ปัจจัย -subject กลุ่มเป็นปัจจัยระหว่างเรื่องและมูลค่าพื้นฐานนั้นเป็นตัวแปรร่วม ข้อมูลที่ขาดหายถูกกล่าวหาคูณทำตามคำแนะนำเล็ก ๆ น้อย ๆ และรูบิน [14] ในรายละเอียดเราใช้วิธีการ MCMC ของขั้นตอน MI ของซอฟต์แวร์ SAS / สถิติกล่าวหาค่าที่ขาดหายไปสำหรับแต่ละกลุ่มการรักษาแยกกันและสร้าง 20 ชุดที่แตกต่างกันของข้อมูลวิเคราะห์พวกเขาแยกกันกับข้างต้นรุ่น ANCOVA อธิบายและรวมผลกับ ขั้นตอน SAS MIANALYZE.
เพียงคนเดียวที่วิเคราะห์ระหว่างกาลเกณฑ์ผลหลักได้ดำเนินการ การวิเคราะห์นี้จะส่งผลให้ p-value ของ p = 0.0003 ซึ่งเป็นอย่างมากมีขนาดเล็กกว่า A1 = 0.21% เพื่อให้การศึกษาได้หยุด.
วิเคราะห์เสริมของคะแนนความเจ็บปวดโดยรวมได้ทำเพื่อปรับผลกระทบของตัวแปรที่อาจจะรบกวนคือผลที่คาดหวัง . ที่นี่เราได้เพิ่มตัวแปรเหล่านี้เป็นตัวแปรกับรุ่น ANCOVA และประมาณความแตกต่างของกลุ่มในการปรากฏตัวของตัวแปรเหล่านี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

2.6 การหาขนาดตัวอย่างและการวิเคราะห์ทางสถิติต่อไปนี้ โอไบรอัน เฟลมมิ่ง [ 25 ] และศึกษาวางแผนเป็นเหนือกว่าการทดลอง และดำเนินการตามระบบการออกแบบด้วยกลุ่มอกซ์ 3 ขั้นตอนก่อนวางแผนวิเคราะห์หลังจาก n = 32 , 46 และ 60 คน พิจารณาเฉพาะด้านอัตราความคลาดเคลื่อนประเภทที่ 1 ได้ถูกกำหนดไว้ใน = 2.5% ( ที่สอดคล้องกับแบบสองระดับ 5% ) ดังนั้น เราซ่อมปรับระดับสองระดับสามวิเคราะห์ที่ A1 = 0.21 % A2 = 0.97 % และ A3 = 2.16 ล้านบาท และกำหนดให้หยุดการทดลองไม่ได้ผล เมื่อ สังเกตระดับเกิน 60% เราสันนิษฐานว่า อาการโดยรวมจะลดลง 24 ± 8 มิลลิเมตร ( จาก 7 วันในปลิงบำบัดและ 10 ± 8 มม. ในกลุ่มไดโคลฟิ . นี้เป็นสูงสุดขนาดของกลุ่มตัวอย่าง 60 คน คำนวณเพื่อให้ได้พลังงาน 80% [ 40 ]เกณฑ์ผลวิเคราะห์โดยความตั้งใจที่จะรักษา การวิเคราะห์ด้วยการวัดซ้ำการวิเคราะห์ความแปรปรวนร่วม ( ANCOVA ) ที่เอาเวลาเป็นปัจจัยในวิชา กลุ่ม เป็น ระหว่างเรื่องปัจจัยและแต่ละค่าเป็น 2 ขณะ ที่ขาดหายไปจำนวนคูณใดๆตามข้อเสนอแนะของเล็ก ๆน้อย ๆและรูบิน [ 14 ] ในรายละเอียด เราใช้วิธีของมิ MCMC กระบวนการของ SAS / stat ซอฟต์แวร์ใดๆหายไปค่าสำหรับแต่ละกลุ่มทดลองแยกกันและสร้าง 20 ชุดที่แตกต่างกันของข้อมูลวิเคราะห์แยกต่างหากกับข้างต้นอธิบายตามแบบและรวมผลลัพธ์กับ SAS mianalyze ขั้นตอนเพียงหนึ่งในการวิเคราะห์ชั่วคราวของเกณฑ์ ผลการศึกษาเป็น การวิเคราะห์นี้ส่งผลในระดับ p = 0.0003 ซึ่งถูกมากขนาดเล็กกว่า A1 = 0.21 % เพื่อให้ศึกษา คือ หยุดขึ้นอยู่กับการวิเคราะห์ของคะแนนความเจ็บปวดโดยทำเพื่อปรับผลของตัวแปรที่อาจอยู่นอกเหนือการควบคุม คือ ความคาดหวังในผลลัพธ์ ที่นี่เราได้เพิ่มตัวแปรเหล่านี้เป็นความรู้ไปตามรุ่นและคาดว่ากลุ่มความแตกต่างในการแสดงตนของความรู้เหล่านี้