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The methods for handling missing data in clinical trials influence sample size requirements.

机译:临床试验中处理缺失数据的方法会影响样本量要求。

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摘要

OBJECTIVE: Results of studies estimating osteoarthritis progression may be affected by missing values. In clinical trials assessing disease-modifying osteoarthritis drugs, sample sizes should be calculated using close estimates of outcome variables. STUDY DESIGN AND SETTING: Supposing a two-parallel group design in hip osteoarthritis clinical trials, we estimated sample sizes using the joint space width (JSW), number of patients with JSW progression >0.5 mm (JSN), time to total hip arthroplasty (THA), and time to JSN or THA using several approaches to deal with missing data. RESULTS: Three-year clinical trials testing a treatment effect of 50%, with a power of 80%, could require sample sizes of 121 patients for JSW, 57 for JS progression using multiple imputation for handling missing values; 200 for THA; and 47 for JSN or THA. These numbers vary greatly depending on the approach chosen for handling missing data. CONCLUSIONS: These results can help investigators plan clinical trials to select the primary outcome and a priori specify the way missing data will be handled.
机译:目的:估计骨关节炎进展的研究结果可能会受到缺失值的影响。在评估可改善疾病的骨关节炎药物的临床试验中,应使用结果变量的近似估算值来计算样本量。研究设计和设置:假设在髋骨关节炎临床试验中采用两组平行设计,我们使用关节间隙宽度(JSW),JSW进展> 0.5 mm(JSN)的患者人数,完成全髋关节置换术的时间( THA),以及使用几种方法处理丢失数据的JSN或THA时间。结果:一项为期三年的临床试验测试了50%的治疗效果,80%的功效,可能需要121名JSW患者,57名JS进展患者的样本量,并采用多重插补处理缺失值。 THA 200; JSN或THA则为47。这些数字根据选择的处理丢失数据的方法而有很大差异。结论:这些结果可以帮助研究者计划临床试验以选择主要结果,并事先确定将要处理的缺失数据的方式。

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