Ensayos clínicos con actualización del tamaño de muestra: una aplicación en el análisis de supervivencia

Abstract

Busca evitar que el paciente este expuesto innecesariamente a tratamientos ineficaces o inferiores, además de un ahorro en el tiempo de estudio y costos originados por los estudios diseñados con un número fijo de pacientes y/o eventos y periodo, es conveniente ajustar el tamaño de muestra y/o la duración del estudio secuencialmente, utilizando información del estudio actual en las etapas intermedias, asegurando una potencia adecuada para detectar una diferencia clínicamente significativa entre tratamientos, mientras se mantiene la tasa de error tipo /. Se estudia un diseño flexible de actualización del tamaño de muestra para ensayos clínicos con datos de supervivencia censurados, considerando que los pacientes ingresan secuencialmente al estudio con entradas escalonadas durante un periodo de reclutamiento, utilizando una estadistica de prueba no-paramétrica de rango lineal ponderado, correspondiente a una prueba log-rank. Se realiza estudios de simulación de Monte Cado para estimar el tamaño empírico, potencia empírica, número promedio de eventos y duración promedio del estudio, y con ello evaluar el performance del diseño flexible comparado con la prueba log-rank usual con diseño de muestra fijo. Dando como resultado que el diseño flexible es más conveniente comparado al diseño de muestra fijo, manteniendo la tasa de error tipo I y asegurando una potencia adecuada, e incluso ganando más potencia).