很多IVD企业在开展临床试验研究时经常会碰到这样的问题：临床入组样本量应具有统计学参考意义，但在没有相关产品临床试验CS指南文件的情况下，不清楚应该怎么去确定产品需要入组多少样本量。今天我们分享一些比较常用且非常实用的临床样本量的确定方法。

EP24 和《体外诊断试剂临床试验技术指导原则》介绍了基于统计学要求的最低样本量估计的相关公式。一是根据临床需要设定适当的临床可接受标准，也就是单组目标值法样本量估算法，是采用下面公式分别估算阳性和阴性样本。

从这个公式中，影响样本量的因素有：检验效能，检验效能越大，所需样本量越大；总体参数差异（PT- P0）越小，样本数越大。

注：假设检验中H0为研究总体无差别，1-β称为假设检验的检验效能。如果1-β=0.80，则意味着当H0不成立时，理论上在每100次抽样中，在α的检验水准上平均有80次能拒绝H0。一般情况下，β应不大于0.2。二是只保证评价指标满足期望精度水平（置信区间的宽度一定），而不设定临床可接受标准的情况，可采用如下公式：

P为评价指标预期值，Δ为P的允许误差大小。采用上述公式，可根据灵敏度或特异度的预期值分别估算具有目标疾病状态的受试者（阳性）或不具有目标疾病状态的受试者（阴性）的样本量。

1. PASS软件的介绍

PASS（Power Analysis and Sample Size）美国NCSS公司开发，是一款运行在Windows平台下的商业软件，目前最新版本为PASS2023 。软件为超过1100个统计测试和置信区间场景提供样本大小工具，且每个工具都经过了公开的文章或文本的仔细验证。PASS有完整的文档和博士统计学家的支持。能对数十种统计学检验条件下的检验效能和样本含量进行估计。

2. PASS样本量计算需要的参数

· 灵敏度可接受标准和候选试剂的预期灵敏度Se0及Se1，案例假设Se0=0.85、Se1=0.90

· 特异性可接受标准和候选试剂的预期特异度Sp0及Sp1，案例假设Sp0=0.90、Sp1=0.90

· 检验水准α (通常取0.01至0.1)，案例假设0.05

· 检验功效1-β (通常为0.8或更高)，案例假设0.8

· 疾病患病率P，即目标研究总体中患有某病的预期比例或阳性个案的比例，案例假设0.1,0.2,0.5(设置三种情况）

· 脱失率(DR通常不宜超过20%)，案例假设10%

3. PASS操作

方法选择：采用单组目标值类似原理，利用PASS软件估算样本量，可在左侧界面中依次选择“Procedures (程序)” — “Sensitivity and Specificity (灵敏度和特异度)” — “Test for One-Sample Sensitivity and Specificity (单样本灵敏度与特异度检验)”如 Fig.1所示，并在面板设置上述参数。分别进行灵敏性和特异性的样本计算，如 Fig.2所示。

Fig.1 主界面截图

Fig.2 设置参数界面截图

结果解释：分别进行灵敏性和特异性的样本估算，每次估算可得到不同疾病流行率下，灵敏性或特异性的所需的阳性和阴性样本估算结果，最终阳性和阴性样本量取两次估算值的较大值。

《指导原则》的公式是基于定性的样本量计算方法，其根据置信区间宽度来估算样本量的公式(第二个公式)与EP24中的公式(3)和(4)有异曲同工之处，均考虑了期望的结果精度的影响。通常检测疾病抗原或抗体的体外诊断试剂还需要考虑疾病流行率，来计算样本量大小，PASS软件的计算程序正是考虑了这种情况。但这也是PASS应用的弊端，因为流行率的参数来源于相关文献记录或者疾病控制中心的实时监控和统计，考虑疾病的流行率后，那代表同一个疾病在不同流行期、不同地域都会有变化，实际执行较为困难。

当然，需要的是，以上样本量估算方法仅是一些比较常用及实用的方法。而具体到临床试验方案的总体设计上，还需要临床技术专家根据具体的临床试验项目且结合法规、竞品、经验等多方面因素综合考量和打磨而最终敲定。

聊到这里，小编想说：IVDEAR团队可以帮助您精心设计试验方案和高效完成临床试验研究报告，协助您快速取证。

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