高变异药物平均生物等效性试验中两种重复交叉设计的样本量估计

作者：王傲; 蔡晶晶; 柏建岭^*; 刘月; 于宣宣; 陈峰; 赵杨; 于浩^*

来源：中国临床药理学与治疗学, 2019, 24(02): 164-170.

DOI：10.12092/j.issn.1009-2501.2019.02.008

• 高变异药物
• 平均生物等效性
• 重复交叉设计
• 样本量

目的:探讨高变异药物生物等效性试验中监管部门推荐的两种重复交叉设计的样本量估计。方法:在统计模型框架下推导两种重复交叉设计的方差,结合监管部门推荐的参比制剂校正方法,通过检验效能与样本量的关系得到样本量估计。同时编写了SAS程序以方便实际研究中的应用。结果:两种重复交叉设计推导出的方差相等,结合EMA和FDA参比制剂校正方法估计样本量,EMA对高变异药物生物等效性研究需要的样本量在相同参数配置下比FDA指南需要的样本量大。CV等于30%时,EMA的样本量是连续变化的,而FDA的样本量是不连续的。当CV大于50%时,因为EMA采用了固定的等效性界值,所以样本量开始增加,而FDA则因为等效性界值继续放宽,因而样本量则变化不大。结论:本文基于两种重复交叉设计,采用最佳线性无偏估计的方法推导的方差,结合监管部门要求的参比制剂校正方法算出的样本量估计具有严谨的数理统计基础,希望能给研究者进行高变异药物生物等效性研究时的样本量估计提供帮助。

• 出版日期2019