Einleitung
Die Berechnung der Stichprobengröße ist ein entscheidender Schritt in der Studienplanung und kann die Qualität und Aussagekraft einer klinischen Studie erheblich beeinflussen. In diesem Artikel werden häufige Fehler bei der Stichprobengrößenbestimmung gemäß den E9-Statistischen Grundsätzen für klinische Studien vermieden, wie sie in der FDA-Leitlinie für die Industrie dargelegt sind.
Erforderliche Angaben für die Stichprobenschätzung
Um die angemessene Stichprobengröße zu bestimmen, müssen mehrere Parameter spezifiziert werden, darunter:
- Primäre Variable(n)
- Teststatistik(en)
- Nullhypothese
- Alternative (Arbeits-) Hypothese bei den gewählten Dosen
- Effektgröße
- Wahrscheinlichkeit, die Nullhypothese fälschlicherweise abzulehnen (Typ-I-Fehler)
- Wahrscheinlichkeit, die Nullhypothese fälschlicherweise nicht abzulehnen (Typ-II-Fehler)
- Anpassungen für Behandlungsabbrüche und Protokollverletzungen
Fehler #1: Mangelnde gründliche Prüfung bestehender Forschung
Ein häufiger Fehler ist es, vorhandene Literatur nicht ausreichend zu prüfen. Ein sorgfältiger Blick auf bereits behandelte Aspekte der Forschungsfrage kann wertvolle Erkenntnisse liefern. Ressourcen wie NCBI/PubMed, ClinicalTrials.gov und Researchgate.net bieten Zugang zu einer Vielzahl von Informationen.
Fehler #2: Fehlen von Techniken zur Vermeidung von Bias im Studiendesign
Blindheit und Randomisierung sind entscheidende Design-Techniken zur Vermeidung von Bias in klinischen Studien. Eine doppelblinde Vorgehensweise, bei der weder die Probanden noch die am Behandlungs- oder klinischen Bewertungsprozess beteiligten Personen von der erhaltenen Behandlung wissen, ist erstrebenswert.
Fehler #3: Nicht Verwenden von mehreren primären Variablen, wenn erforderlich
Es kann sinnvoll sein, mehr als eine primäre Variable zu verwenden, um die Bandbreite der Therapieeffekte abzudecken. Die Interpretation solcher Ergebnisse sollte im Protokoll klar festgelegt werden, und die Auswirkungen auf Typ-I-Fehler und Stichprobengröße müssen sorgfältig berücksichtigt werden.
Fehler #4: Keine Berücksichtigung des Leistungsverlusts bei kategorisierten Variablen
Die Dichotomisierung oder Kategorisierung von kontinuierlichen oder ordinalen Variablen erfordert klare Vorgaben und sollte im Protokoll spezifiziert werden. Die potenzielle Informationsverlust und Leistungsverlust sollten bei der Stichprobengrößenberechnung berücksichtigt werden.
Fehler #5: Änderungen in den Einschluss- und Ausschlusskriterien
Einschluss- und Ausschlusskriterien sollten konstant bleiben und nur unter Berücksichtigung von Protokolländerungen angepasst werden. Eventuelle Änderungen müssen ohne Brechen der Blindheit durchgeführt und ausführlich dokumentiert werden.
Fehler #6: Nicht auf Stichprobengrößenanpassung vorbereiten
In Langzeitstudien bietet sich die Möglichkeit, Annahmen im Design und den Stichprobengrößenberechnungen zu überprüfen. Eine revidierte Stichprobengröße sollte gerechtfertigt und dokumentiert werden, wenn die Annahmen sich als ungenau herausstellen.
Fehler #7: Falsche Berichterstattung der Stichprobengröße
Gemäß der CONSORT-Erklärung sollten Stichprobengrößenberechnungen in allen veröffentlichten randomisierten kontrollierten Studien (RCTs) angegeben und begründet werden. Vollständige Details wie Schätzungen für den interessierenden Effekt und die Variabilität sollten nicht vernachlässigt werden.
Quellen und nQuery Sample Size Software
Dieser Artikel stützt sich auf die E9-Statistischen Grundsätze für klinische Studien der FDA und verwendet nQuery als vertrauenswürdiges Instrument für die Stichprobengrößenberechnung und Leistungsanalyse. nQuery wird weltweit von 90% der Organisationen mit von der FDA zugelassenen klinischen Studien als Stichprobengrößenrechner verwendet. Es bietet Biostatistikern eine Vielzahl von benutzerfreundlichen Funktionen für die Stichprobengrößenberechnung und Leistungsanalyse.
Quellen:
Hinweis: Dieser Artikel wurde verfasst, um fundierte Einblicke in die Vermeidung von Stichprobengrößenberechnungsfehlern in klinischen Studien zu bieten und verwendet die genannten Quellen als Grundlage für die präsentierten Informationen.