如何科学确定医疗器械临床试验样本量？关键要素解析
国家药品监督管理局医疗器械技术审评中心近日发布了《医疗器械临床试验中的样本量如何确定》的共性问题解答：
试验样本量以试验的主要评价指标来确定。需在临床试验方案中说明确定样本量的相关要素和样本量的具体计算方法。
确定样本量的相关要素包括临床试验的设计类型和比较类型、主要评价指标的类型和定义、主要评价指标有临床实际意义的界值δ（如适用）、主要评价指标的相关参数（如预期有效率、均值、标准差等）、Ⅰ类错误率α和Ⅱ类错误率β以及预期的受试者脱落比例等。
主要评价指标的相关参数依据已公开发表的资料或探索性试验的结果来估算，需要在临床试验方案中明确这些估计值的来源依据。如主动脉覆膜支架的非劣效试验设计，一般建议α取双侧0.05，β不大于0.20。
具体可参考《医疗器械临床试验设计指导原则》。对于相关指导原则中对于样本量有明确规定的医疗器械，还需考虑按照指导原则中的相应要求。
我们来对其进行解读：
在医疗器械临床试验的方案设计中，“需要多少受试者？”是申办方、研究者和监管机构都极为关注的核心问题。一个科学合理的医疗器械临床试验样本量，是确保试验结果具有统计学意义和临床说服力的根本保障。样本量过小，可能无法得出有效结论；样本量过大，则会造成资源浪费并带来不必要的伦理问题。因此，CMDE要求，必须在临床试验方案中对样本量的计算方法和依据进行详尽阐述。
核心原则：基于主要评价指标进行计算
确定样本量的所有工作，都必须围绕试验的主要评价指标来展开。主要评价指标是衡量器械是否安全有效的“金标准”，样本量的全部意义就在于提供足够的数据来对这个指标进行统计学检验。因此，在计算之前，必须首先清晰、明确地定义好试验的主要评价指标。
样本量计算所需的七大关键要素
一个经得起审评推敲的样本量估算，必须综合考虑以下七个关键的统计学和临床要素：
- 试验设计与比较类型：您的试验是优效、非劣效还是等效性设计？是平行对照还是交叉设计？不同的设计类型对应着不同的计算公式。
- 主要评价指标：是定性指标（如有效率、发生率）还是定量指标（如某项生理参数的测量均值）？
- 临床意义界值 δ (Delta)：在非劣效或优效试验中，您认为具有临床实际意义的最小差异是多少？这个值的设定是体现临床专业判断的关键。
- 指标相关参数：根据已发表的文献或预试验结果，您预估的主要评价指标参数是多少？（例如，对照组的预期有效率、两组测量值的预期均值和标准差等）。这些参数的来源依据必须在方案中明确列出。
- I类错误率 α (Alpha)：即“假阳性”错误的概率，通俗讲就是“本无差异，却错误地认为有差异”的概率。在医疗器械临床试验中，α通常取双侧0.05。
- II类错误率 β (Beta)：即“假阴性”错误的概率，也就是“确有差异，却错误地认为没差异”的概率。β通常要求不大于0.20，对应的统计学把握度（Power, 1-β）即为80%。
- 预期脱落率：考虑到在试验过程中可能会有受试者因各种原因退出，需要在计算出的理论样本量基础上，按预估的脱落率增加一定比例，得出最终的计划入组样本量。
重要参考：官方指导原则
在进行具体的计算时，企业应重点参考《医疗器械临床试验设计指导原则》。此外，如果申报的产品有针对该产品的专用指导原则（例如主动脉覆膜支架等），且其中对样本量有更具体的规定，则必须同时满足专用指导原则的要求。
钦思咨询专家视角：样本量是临床策略的核心
科学地确定医疗器械临床试验样本量，是医疗器械临床咨询服务中最核心的技术环节之一。它绝不是一个简单的公式套用，而是统计学、临床医学和法规要求三者深度结合的产物。其中，对各项参数的估算和临床意义界值的设定，更是直接体现了申办方对产品、对临床环境的理解深度，是整个临床试验策略的基石。
我们的团队不仅精通统计学方法，更结合丰富的法规审评经验和对临床应用的深刻理解，帮助您设定最合理的参数，设计出既科学严谨又具有可行性的临床试验方案，为产品注册成功奠定最坚实的基础。