Klin Monbl Augenheilkd 2021; 238(02): 179-185
DOI: 10.1055/a-0850-0065
Übersicht

Vorstellung eines benutzerfreundlichen Programmes zur biometrischen Fallzahlplanung in klinischen und epidemiologischen Studien

Introduction of a User-oriented Application for Biometrical Sample Size Calculation in Clinical and Epidemiological Trials
Berit Geis
Institut für Medizinische Biometrie und Epidemiologie, Universität Witten/Herdecke, Fakultät für Gesundheit
,
Sabrina Tulka
Institut für Medizinische Biometrie und Epidemiologie, Universität Witten/Herdecke, Fakultät für Gesundheit
,
Stephanie Knippschild
Institut für Medizinische Biometrie und Epidemiologie, Universität Witten/Herdecke, Fakultät für Gesundheit
,
Frank Krummenauer
Institut für Medizinische Biometrie und Epidemiologie, Universität Witten/Herdecke, Fakultät für Gesundheit
› Author Affiliations

Zusammenfassung

Hintergrund Für die Darstellung von Studienergebnissen werden von Zeitschriften Konfidenzintervalle eingefordert, da diese anders als Signifikanztests auch die klinische Relevanz der Ergebnisse darlegen. Die in der Planungsphase einer Studie obligatorisch erfolgten biometrischen Fallzahlplanungen werden hingegen in den meisten Fällen über Signifikanztests berichtet, da kaum Methoden zur entsprechenden Planung über Konfidenzintervalle verfügbar sind. Als Resultat sind Planungs- und Ergebnisdarstellung klinischer Studien in vielen Artikeln nicht direkt vergleichbar. Präsentiert werden soll eine neu entwickelte Anwendung, die dem klinischen Benutzer beide Ansätze wechselweise zugänglich macht.

Material und Methoden Die Fallzahlplanung über ein Konfidenzintervall erfordert für den in der Studie aufzudeckenden klinisch relevanten Unterschied die Vorgabe einer maximalen halben Intervallbreite, die Planung über einen Signifikanztest die Vorgabe von dessen Mindestpower. Die resultierenden Fallzahlformeln sind für praktisch relevante Fälle kompatibel und unterscheiden sich hauptsächlich in der Vorgabe der beiden Parameter „Breite“ und „Power“; für die speziell klinischen Anwendern eher vertraute Power existieren bekannte Orientierungswerte (meist 80 oder 90%), während sich die Planung über Konfidenzintervalle aufgrund fehlender Richtlinien für die Wahl der halben Breite als schwieriger zugänglich gestaltet. Anhand der Planung einer Studie zur Rotationsstabilität torischer Intraokularlinsen mit bzw. ohne Kapselspannring werden die beiden Zugänge demonstriert.

Ergebnisse Es wurde eine Applikation entwickelt, in der beide Fallzahlplanungsansätze für den Anwender zugänglich implementiert sind. Dies ermöglicht im Fall 2-armiger Studiendesigns sowohl einen Vergleich der beiden Zugänge als auch einen Wechsel zwischen diesen. Der Anwender wählt zunächst aus, ob eine Berechnung mittels Signifikanztest oder Konfidenzintervall erfolgen soll, woraufhin die jeweiligen Planungsdaten eingegeben und die daraus resultierende Fallzahl sowie die zum alternativen Ansatz korrespondierende Parametrisierung der Planungsdaten ausgegeben wird.

Schlussfolgerung Die entwickelte Applikation ermöglicht eine für klinische Anwender intuitiv zugängliche Fallzahlberechnung für 2-armige Studiendesigns sowohl über Signifikanztests als auch über Konfidenzintervalle.

Abstract

Background Clinical journals strongly recommend the use of confidence intervals to present study results, since these comprise both the statistical significance and the clinical relevance of a studyʼs outcome. However, the mandatory sample size calculations performed during a studyʼs planning stage are mostly reported via significance test-based approaches, as there are currently only a few methods available for planning approaches via confidence intervals. As a result, many articles show a mismatch between the planning (based on significance tests) and result presentation (based on confidence intervals). To overcome this gap, a user interface will be illustrated that offers the opportunity of sample size calculation both by means of significance tests and confidence intervals, with intuitive access for clinical researchers.

Materials and Methods Estimating sample sizes via confidence intervals requires the predetermination of the intervalʼs maximum width, whereas the calculation of sample sizes via significance test has the minimum requirement of the testʼs statistical power. The resulting sample size formulas are compatible for all practically relevant cases and mainly differ in the specification of the parameters “width” and “power”. For the choice of a suitable statistical power, there are established reference values (usually 80 or 90%), while the calculation of sample size by means of confidence intervals is still difficult for clinical researchers, due to the unavailability of guidelines for the choice of the interval width. The application of both approaches is demonstrated by planning a clinical trial on the rotational stability of toric intraocular lenses with or without an implemented capsular tension ring.

Results A user interface was developed to implement both of the publicly accessible approaches for sample size calculation. The interface allows comparison of the approaches based on significance test and confidence interval and their interchangeability for a two-armed clinical trial design. The operator firstly chooses one of the approaches; then the necessary planning information is inputted and the calculated sample size per trial as well as the corresponding planning information for the other approach are provided.

Conclusion The presented sample size tool enables an intuitively accessible way to calculate sample sizes both via significance tests and via confidence intervals for two-armed study designs.



Publication History

Received: 29 November 2018

Accepted: 27 January 2019

Article published online:
22 May 2019

© 2019. Thieme. All rights reserved.

Georg Thieme Verlag KG
Rüdigerstraße 14, 70469 Stuttgart, Germany

 
  • Literatur

  • 1 Schulz KF, Altman DG, Moher D. et al. CONSORT 2010 Statement: updated guidelines for reporting parallel group randomised trials. Ann Intern Med 2010; 152: 726-732
  • 2 Moher D, Hopewell S, Schulz KF. et al. CONSORT 2010 explanation and elaboration: updated guidelines for reporting parallel group randomised trials. BMJ 2010; 340: c869
  • 3 Baulig C, Al-Nawas B, Krummenauer F. Das Konfidenzintervall – die anschauliche Alternative zum p-Wert. Z Zahnärztl Impl 2009; 25: 55-57
  • 4 Schumacher M, Schulgen G. Methodik klinischer Studien. 3. Aufl.. Berlin, Heidelberg: Springer; 2008
  • 5 Knippschild S, Baulig C, Hirsch J. et al. Das CONSORT-Statement zur standardisierten Berichterstattung Randomisierter Klinischer Prüfungen – Evidenz durch Transparenz. Z Zahnärztl Impl 2015; 31: 64-78
  • 6 Krummenauer F, Al-Nawas B, Baulig C. Statistische Signifikanz – nur ein Fallzahl-Phänomen!?!. Z Zahnärztl Impl 2010; 26: 78-81
  • 7 Röhrig B, du Prel JB, Wachtlin D. et al. Fallzahlplanung in klinischen Studien. Dtsch Arztebl Int 2010; 107: 552-556
  • 8 Hartung J, Elpelt B, Klösener KH. Statistik: Lehr- und Handbuch der angewandten Statistik. 15. Aufl.. München: Oldenbourg; 2009
  • 9 Hahn U, Krummenauer F, Schmickler S. et al. Rotation of a toric intraocular lens with and without capsular tension ring: data from a multicenter non-inferiority randomized clinical trial (RCT). BMC Ophthalmology [in press].