Zusammenfassung
Die Größe einer klinischen Studie, d.h. die Anzahl der Patienten, die aufgenommen werden sollen — auch Fallzahl oder Stichprobenumfang genannt — ist ganz entscheidend für die Aussagekraft einer Studie. Sie sollte vor Beginn der Studie festgelegt und mit Begründung im Studienprotokoll festgehalten werden. In diesem Kapitel wird zunächst anhand eines fiktiven Beispiels die Zielsetzung der Fallzahlplanung erläutert. Grundlegende statistische Schlussweisen bieten den geeigneten Rahmen, um diese Ziele formal darzustellen und letztlich zu konkreten Formeln für die Bestimmung des geeigneten Stichprobenumfangs für eine klinische Studie zu gelangen. Die Fallzahlplanung wird im Folgenden an Beispielen von Studien mit unterschiedlichen Zielkriterien erläutert, die zum Teil bereits in anderen Kapiteln dargestellt wurden.
Access this chapter
Tax calculation will be finalised at checkout
Purchases are for personal use only
Preview
Unable to display preview. Download preview PDF.
Literatur
Bock J. Bestimmung des Stichprobenumfangs für biologische Experimente und kontrollierte klinische Studien. München: Oldenbourg, 1998.
Cox DR. Regression models and life tables (with discussion). Journal of the Royal Statistical Society B 1972; 34: 187-220.
EMEA/ CHMP. Reflection paper on methodological issues in confirmatory clinical trials with flexible design and analysis plan. London, UK: Committee for Medicinal Products for Human Use. Draft March 2006. CHMP/EWP/2459/02.
Feigl P. A graphical aid for determining sample size when comparing two independent proportions. Biometrics 1978; 34: 111-122.
Fleiss JL. Statistical methods for rates and proportions. New York: John Wiley & Sons, 1981.
Friede T, Kieser M. A comparison of methods for adaptive sample size adjustment. Statisics in Medicine 2001; 20:3861-3873.
Gould AL. Sample size re-estimation: recent developments and practical considerations. Statistics in Medicine 2001; 20: 2625-2643.
Graf E, Sauerbrei W, Schumacher M, Schmoor C. Berücksichtigung prognostischer Faktoren bei der Planung von Therapiestudien. In: Kunath H, Lochmann U, Straube R, Jöckel KH, Köhler CO (Hrsg.): Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie, 1995.
Kaufmann M, Graf E, Jonat W et al. Tamoxifen versus control after adjuvant, risk-adapted chemotherapy in postmenopausal, receptor-negative patients with breast cancer: A randomized trial (GABG-IV D-93). Journal of Clinical Oncology 2005; 23: 7842-7848.
Kennedy JW, Ritchie JL, Davis KB, Fritz JK. The Western Washington randomized trial of intracoronary streptokinase in acute myocardial infarction. New England Journal of Medicine 1983; 309: 1477-1482.
Lenth RV. Some practical guidelines for effective sample size determination. The American Statistician 2001; 55: 187-193.
Machin D, Campbell MJ. Statistical tables for the design of clinical trials. Oxford: Blackwell Scientific, 1987.
Meinert CL. Clinical Trials. New York: Oxford University Press, 1986.
Ortseifen C, Bruckner T, Burke M, Kieser M. An overview of software tools for sample size determination. Informatik, Biometrie und Epidemiologie in Medizin und Biologie 1997; 28: 91-118.
Rosner B. Fundamentals of Biostatistics. Duxbury: Pacific Grove, 2000.
Schmoor C, Olschewski M, Schumacher M. Randomized and non-randomized patients in clinical trials: experiences with comprehensive cohort studies. Statistics in Medicine 1996; 15: 263-271.
Schmoor C, Sauerbrei S, Schumacher M. Sample size considerations for the evaluation of prognostic factors in survival analysis. Statistics in Medicine 2000; 19: 441-452.
Schoenfeld DA. Sample-size formula for the proportional-hazards regression model. Biometrics 1983; 39: 499-503.
Schulgen G, Olschewski M, Krane V, Wanner C, Ruf G, Schumacher M. Sample sizes for clinical trials with time-to-event endpoints and competing risks. Contemporary Clinical Trials 2005; 26:386-396.
Yusuf S, Collins R, Peto R. Why do we need some large, simple randomized trials? Statistics in Medicine 1984; 3: 409-420.
Author information
Authors and Affiliations
Rights and permissions
Copyright information
© 2008 Springer-Verlag Berlin Heidelberg
About this chapter
Cite this chapter
Caputo, A., Graf, E. (2008). Planung einer klinischen Studie: Wie viele Patienten sind notwendig?. In: Methodik klinischer Studien. Statistik und ihre Anwendungen. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-540-85136-3_10
Download citation
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-540-85136-3_10
Publisher Name: Springer, Berlin, Heidelberg
Print ISBN: 978-3-540-85135-6
Online ISBN: 978-3-540-85136-3
eBook Packages: Life Science and Basic Disciplines (German Language)