该试验还要求PFS同时在两个不同的人群中成立，另外还考虑了OS作为关键性次要终点，需要考虑多终点时的一类错误控制。这里主要看有期中分析时的试验设计。
      通过SAS进行试验设计及样本量计算，程序如下：

 proc seqdesign;
   Errorspending: design nstages=2 method=errfuncobf info=cum(0.75 1)
   alpha=0.025 beta=0.05;
   samplesize model=twosamplesurvival
   (nullmedsurvtime=20
    medsurvtime=30.8
    /*nullhazard=0.0347*/
    /*hazard=0.0225*/
    weight=2
    accrual=exp(parm=-2.6)  /*非匀速入组，筛选时间越往后入组越快*/
    acctime=26
   totaltime=56);
run;
 对于指数分布,hr=ln(2)/median PFS, 可以由上面的survtime计算。medsurvtime和hazard输入一个就行。算出来的样本量略有一点差异。

      输出结果：
      Numbers of Events (D) and Sample Sizes（N)中输出了期中分析的事件数以及对应的日历时间。里两个阶段的样本量N一样。因为第一次期中分析的时间点已经超过了筛选的时间，即期中分析时受试者已经完成全部受试者入组，所以两个阶段的N相等，均为最终样本量。

      如果将筛选时间设置为36个月，分析次数设定为3次，第一次期中分析在30%事件数时进行，此时第一次分析的N与后面两次不同。结果如下：

proc seqdesign;
  Efforspending: design nstages=3 method=errfuncobf info=cum(0.3 0.75 1)
  alpha=0.025 beta=0.05;
  samplesize model=twosamplesurvival
 (nullmedsurvtime=20
  medsurvtime=30.8
  weight=2
  accrual=exp(parm=-2.6)
 acctime=36
 totaltime=56);
run;