検閲されたイベントデータのためのアクティブおよびプラセボ制御を伴う非症状試験の設計およびセミパラメトリック分析

テスト治療、アクティブコントロール、プラセボを含む臨床試験設計は、ゴールドスタンダード設計と呼ばれます。この論文では、適切な検閲された時間データのためのゴールドスタンダード設計を使用して、非劣性試験を計画および評価するための統計的方法を開発します。フォローアップと管理の検閲に負けていると考えています。ハザード関数の比例のみを想定するセミパラメトリックアプローチを提示します。特に、最小限の合計サンプルサイズと治療グループへの最適な割り当てを計算するためのアルゴリズムを開発し、代替の下で特定のパラメーター星座に対して望ましい電力を達成できるようにします。サンプルサイズの計算を目的として、エンドポイントがワイブル分布であると仮定します。シミュレーションにより、計算されたサンプルサイズの実際のタイプIエラー率、電源、および精度を調査します。最後に、手順を指数関数的に分散したイベント時間を仮定して、以前に提案された手順と比較します。私たちの方法を説明するために、大うつ病における二重盲検、無作為化、活性、プラセボ対照試験を検討します。

The clinical trial design including a test treatment, an active control and a placebo is called the gold standard design. In this paper, we develop a statistical method for planning and evaluating non-inferiority trials with gold standard design for right-censored time-to-event data. We consider both lost to follow-up and administrative censoring. We present a semiparametric approach that only assumes the proportionality of the hazard functions. In particular, we develop an algorithm for calculating the minimal total sample size and its optimal allocation to treatment groups such that a desired power can be attained for a specific parameter constellation under the alternative. For the purpose of sample size calculation, we assume the endpoints to be Weibull distributed. By means of simulations, we investigate the actual type I error rate, power and the accuracy of the calculated sample sizes. Finally, we compare our procedure with a previously proposed procedure assuming exponentially distributed event times. To illustrate our method, we consider a double-blinded, randomized, active and placebo controlled trial in major depression.