發生非獨立右設限下臨床試驗樣本數的計算

Abstract

本篇論文的內容，主要是提出當臨床試驗發生有非獨立右設限(dependent right censoring)下，樣本數的計算方法。更清楚的說明是，比較不同組別的生存曲線(survival curve)，考慮生存時間與設限時間不獨立，並且選用log-rank檢定為衡量尺度下，發展出用條件連續時間型馬可夫鏈(continuous time Markov chain)的計算樣本數方法。考慮臨床試驗發生有非獨立右設限(dependent right censoring)發展樣本數計算方法，是一項創新的方法。此一創新的方法，至少在現今的文獻中，未有人提出相關的方法。 我們所提出的方法，是以Lakatos(1988)的方法做為基礎。由於此方法的計算過程有不完善的地方，所以先對於Lakatos(1988)方法的改良，以連續時間型馬可夫鏈模型，改良其計算過程，使得計算出的樣本數量，有更好的說服力。再來是，考量臨床試驗發生有非獨立右設限下，用條件(conditional)連續時間型馬可夫鏈建構臨床試驗過程，來計算樣本數量，這是創新的方法，目前尚未有這方面的文獻出現。期望我們的方法，在決定樣本數量時，是一個重要的參考依據。 對於非獨立右設限的設定，我們將針對當生存時間與設限時間的關係，用Gumbel-Barnett copula(Gumbel, 1960；Barnett V.,1980；Hutchinson and Lai, 1990)來描述，發展樣本數計算的新方法。此一copula是屬於Archimedean Copula族(Nelsen, 2006)。