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Há muito tempo se reconhece que os cálculos do tamanho da amostra para ensaios clínicos randomizados em cluster exigem consideração da correlação entre múltiplas observações dentro do mesmo cluster. Quando as medições são feitas em qualquer momento que não seja um único ponto no tempo, essas correlações dependem não apenas do cluster, mas também da separação temporal entre as medições e, adicionalmente, de se diferentes participantes (desenhos transversais) ou os mesmos participantes (desenhos de coorte) são medidos repetidamente. Isso é particularmente relevante em ensaios com múltiplos períodos de medição, como os designs cruzados em cluster e em degraus, mas também em certa medida em designs paralelos. Vários artigos descrevendo a metodologia de cálculo do tamanho da amostra para esses designs foram publicados, mas essa metodologia pode não estar acessível a todos os pesquisadores. Neste artigo, fornecemos um tutorial sobre cálculo do tamanho da amostra para designs randomizados em cluster com ênfase particular em designs com múltiplos períodos de medição e disponibilizamos uma ferramenta online, a Calculadora Shiny CRT, para permitir que os pesquisadores realizem facilmente esses cálculos de tamanho da amostra. Consideramos tanto designs transversais quanto de coorte e permitimos uma variedade de estruturas de correlação dentro do cluster. Consideramos a heterogeneidade do cluster nos efeitos do tratamento (para designs onde o tratamento é cruzado com o cluster), bem como ensaios de tratamento em grupo randomizados individualmente com agrupamento diferencial entre os braços, por exemplo, designs onde o agrupamento surge de intervenções sendo entregues em grupos. A calculadora calculará o poder ou precisão, como função do tamanho do cluster ou número de clusters, para uma ampla variedade de designs e estruturas de correlação. Ilustramos a metodologia e a flexibilidade da Calculadora Shiny CRT usando uma gama de exemplos.
Hemming et al. (Terça,) estudaram essa questão.
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: