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;