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.2017年2月21日;18(1):78.
doi:10.1186/s13063-017-1825-7。

轻度卒中后1年脑白质高强度进展作为中间结果的试验的样本量考虑:一项前瞻性队列研究的结果

附属公司

轻度卒中后1年脑白质高强度进展作为中间结果的试验的样本量考虑:一项前瞻性队列研究的结果

弗朗西丝卡·查佩尔等。 试验. .

摘要

背景:白质高强度(WMH)在脑成像中常见,与中风和认知能力下降有关。因此,它们可能在临床试验中提供相关的中间结果。WMH可以作为体积进行测量,也可以在Fazekas量表上进行视觉测量。我们使用WMH体积和Fazekas评分作为中间结果,研究了WMH进展的预测因素和有效研究的设计。

方法:我们前瞻性地招募了264名轻度缺血性卒中患者,测量了基线和1年时的WMH量、Fazekas评分、年龄和心血管危险因素。我们对1年时WMH负担的预测因素进行了建模,并将结果用于具有不同分析计划和随访时间的假设性随机对照试验的样本量计算。

结果:根据基线WMH预测随访WMH量:在Fazekas量表上,每增加1ml基线量增加0.73-ml(95%CI 0.65-0.80,p<0.0001),每增加2.93-ml(95%CI 1.76-4.10,p<0.0001)。使用治疗组间1 ml WMH体积的平均差异、80%功率和5%α,调整所有预测因素和2年随访,得出最小样本量(n=642)。其他研究设计产生的样本大小为2054至21270。使用Fazekas评分作为具有相同幂和α的结果,以及对应于1 ml差异的OR值计算样本量,对假设敏感,范围从2504到18886。

结论:基线WMH量和Fazekas评分预测随访WMH量。使用容量和长期随访时,研究规模最小,但这必须与测量容量和Fazekas分数所需的资源、辍学和扫描仪漂移造成的偏差进行平衡。基于Fazekas分数的样本大小可以通过模拟研究进行最佳估计。

关键词:样本量计算;研究设计;白质高强度。

PubMed免责声明

数字

图1
图1
基线白质高密度(WMH)体积与1年随访WMH体积的比较。b条每个线代表单个患者的变化
图2
图2
白质高强度(WMH)(随访减去基线)与血压的变化

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