Analyse de puissance pour l'analyse de survie

Si j’émets l’hypothèse qu’une signature génique identifiera les sujets à moindre risque de récidive, c’est-à-dire diminuer de 0,5 (rapport de risque de 0,5) le taux d’événement dans 20% de la population et j’ai l’intention d’utiliser des échantillons issus d’une étude de cohorte rétrospective la taille de l'échantillon doit être ajustée pour des nombres inégaux dans les deux groupes hypothétiques?

Par exemple, en utilisant Collett, D: Modeling Survival Data in Medical Research, Second Edition - 2nd Edition 2003. Le nombre total requis d'événements, d, peut être trouvé en utilisant,

$$\begin{equation} d = \frac{(Z_{\alpha/2} + Z_{\beta/2})^2}{p_1 p_2 (\theta R)^2} \end{equation}$$

où et sont respectivement les points supérieurs et supérieurs de la distribution normale standard. Z β / 2 α / 2 β /$Z_{\alpha/2}$$Z_{\beta/2}$$\alpha/2$$\beta/2$

Pour les valeurs particulières,

• $p_1 = 0.20$
• $p_2 = 1 - p_1$
• $\theta R = -0.693$
• $\alpha = 0.05$ et donc$Z_{0.025}= 1.96$
• $\beta = 0.10$ et donc ,$Z_{0.05} = 1.28$

et en prenant , le nombre d'événements requis (arrondi) pour avoir 90% de chances de détecter un rapport de risque de 0,50 significatif aux deux côtés 5 Le niveau% est alors donné par$\theta R = \log \psi R = \log 0.50 = -0.693$

$$\begin{equation} d = \frac{(1.96 + 1.28)^2}{0.20 \times 0.80\times (\log 0.5)^2}= 137 \end{equation}$$

Oui, votre puissance changera en fonction du rapport entre exposé et non exposé. Par exemple, dans une étude récente, j'ai fait les calculs de puissance pour, à taille d'échantillon égale, un rapport exposé: non exposé de 1: 2 puissance atteinte = 0,80 à une HR de ~ 1,3. Cela a pris jusqu'à HR ~ 1,6 environ pour un rapport de 1:10.

Dans votre cas, puisque la taille de l'échantillon variera mais que votre FC ne changera pas, plus le ratio est petit, plus votre taille d'échantillon devra être grande.