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Calculadora de Adaptive Clinical Trial Sample Size Reestimation

Estadísticas Gratis Instantáneo Privado

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Revisado por Ahmad Faraz · BSCS

Última actualización: Agosto 2026

Pautas Editoriales

⚙ Valores de Entrada

📊 Resultados

Adaptive Trial Decision & Tamaño de la Muestra Resumen

Decision: PROMISING ZONE ➔ Re-estimated N: 468 Patients (+318 in Stage 2 [Original N: 300]) | Interim CP: 56.4% (Z₁ = 1.50 @ 150 pts) | Preserves α = 0.025

Mehta-Pocock Interim Decision Zone (Promising / Favorable / Futile)

PROMISING ZONE (50% ≤ CP < 85%). Increase sample size to recover target statistical power.

Re-Estimado Total Tamaño de la Muestra (N_new Patients)

468 Patients Total (+168 Patients Added)

Interim Conditional Power at Planned N (CP %)

56.4% Conditional Power (at Planned N = 300)

Incremental Stage 2 Patients a Enroll (n_2 new)

318 Patients in Stage 2 (Stage 1 n₁ = 150)

Interim Information Fraction (t_1 % Completed)

50.0% Information Fraction (150 / 300 Patients)

Cui-Hung-Wang (CHW) Type I Error Preserving Test Statistic

Z_CHW = 0.707·Z₁ + 0.707·Z₂ (Preserves α = 0.025)

✦ Biostatistical Adaptive Trial & FDA Guidance Diagnóstico

Cui-Hung-Wang & Mehta-Pocock Adaptive Trial Sample Size Re-estimation (N_plan = 300 | n_1 = 150 [50% Interim] | Z_1 = 1.50 | Target Power = 90% | α = 0.025): [1. Interim Interim Conditional Power]: At the interim analysis with 150 patients and an observed test statistic of Z₁ = 1.50, the study holds a **Conditional Power (CP) of 56.4%** under the original sample size. [2. Mehta-Pocock Decision]: The interim result falls in the **PROMISING ZONE (50% ≤ CP < 85%). Increase sample size to recover target statistical power.**. [3. Sample Size Re-estimation]: To achieve 90% power, total enrollment is re-estimated to **N_new = 468 patients (318 incremental patients in Stage 2)**. [4. Type I Error Control]: To strictly protect the 1-sided α = 0.025 false positive rate without inflation, final efficacy must be evaluated using the **Cui-Hung-Wang Weighted Test Statistic: Z_CHW = √(0.50)·Z₁ + √(0.50)·Z₂ ≥ 1.960**.

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📐 Fórmula

Cui-Hung-Wang (1999) & Mehta-Pocock (2011) Adaptive Trial equations: Information Fraction (t_1) = (n_1 ÷ N_plan) Conditional Power (CP) = ( Z_1 - z_ √(t_1)√(1 - t_1) + Z_1 √((1 - t_1 ÷ t_1))) Promising Zone Criterion: 50% ≤ CP < 85% Cui-Hung-Wang Weighted Test Statistic: Z_CHW = √(t_1) Z_1 + √(1 - t_1) Z_2 ≥ z_ Type I error Control: P_H_0(Z_CHW ≥ z_ ) =

💡 Ejemplo Práctico

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Ejemplo de aplicación: Al introducir los datos de prueba en la Calculadora de Adaptive ensayo clínico Sample tamaño Reestimation con valores estándar de referencia, la herramienta procesa las magnitudes de entrada y genera el resultado desglosado con total precisión matemática y visualización inmediata.

📖 Acerca de Calculadora de Adaptive Clinical Trial Sample Size Reestimation

La Calculadora de Adaptive Clinical Trial Sample Size Reestimation

Cómo usar esta calculadora

Introduce tu Original Planned Total Tamaño de la Muestra (N_plan), Interim Analyzed Tamaño de la Muestra (n_1 [Stage 1]), Interim Observed Test Statistic (Z_1 Score), Objetivo Significance Level (α [1-Sided Alpha]) — α = 0.025 (1-Sided | Estándar FDA / EMA Phase III), α = 0.05 (1-Sided / 0.10 2-Sided Exploration), α = 0.01 (Strict Multiplicity Control), Objetivo Re-Estimado Statistical Power (%), Máximo Total Tamaño de la Muestra Presupuesto Ceiling (N_max). Los resultados se actualizan al instante al cambiar cualquier valor — sin botón de envío.

La Fórmula

Cui-Hung-Wang (1999) \& Mehta-Pocock (2011) Adaptive Trial equations: Information Fraction (t_1) = (n_1)/(N_plan) Conditional Power (CP) = _1 - z_α t_11 - t_1 + Z_1 (1 - t_1)/(t_1) Promising Zone Criterion: 50\% CP < 85\% Cui-Hung-Wang Weighted Test Statistic: Z_CHW = t_1 Z_1 + 1 - t_1 Z_2 z_α Type I error Control: P_H_0(Z_CHW z_α) = α

Ejemplo práctico

For example, evaluating a Phase III double-blind trial planned for \ at a \\) with an observed \ under \) and targeting 90.0\% power): Interim Conditional Power is 59.0\%, placing the trial directly in the Mehta-Pocock Promising Zone (50% to 85% CP). The trial increases Stage 2 enrollment to \. Final analysis uses the Cui-Hung-Wang statistic \, strictly preserving the 2.5% false positive rate.

Qué significan tus resultados

Usa tu resultado como punto de partida y valídalo en el contexto de tu caso de uso específico. Prueba dos o tres variaciones de los datos de entrada para comprender la sensibilidad del resultado a tus hipótesis clave. Para decisiones de alto impacto, contrasta con una fuente secundaria o un experto en la materia antes de actuar.

💡 Estándares Metodológicos y Precisión de Cálculo

Todos los cálculos se ejecutan íntegramente en su navegador del lado del cliente bajo estrictos estándares de privacidad y seguridad.
Los resultados se ofrecen con fines formativos y analíticos; corrobore aplicaciones críticas con profesionales acreditados.
Asegúrese de introducir los datos cuantitativos en las unidades pertinentes seleccionadas para garantizar la máxima exactitud.
Se recomienda recalcular periódicamente los escenarios ante variaciones en las variables de partida o condiciones del entorno.

Fuentes: Asociación Española de Normalización (UNE) · Organización Internacional de Normalización (ISO)

Los resultados son exclusivamente para fines informativos y educativos. Consulte siempre a un profesional cualificado para decisiones críticas.