根据《医疗器械临床试验质量管理规范》，所谓医疗器械临床试验，是指在经资质认定的医疗器械临床试验机构中，对拟申请注册的医疗器械在正常使用条件下的安全性和有效性进行确认或者验证的过程。临床试验收集受试人群中的疗效/安全性数据，用统计分析将基于主要评价指标的试验结论推断到与受试人群具有相同特征的目标人群。为实现样本（受试人群）代替总体（目标人群）的目的，临床试验需要一定的受试者数量（样本量）。

样本量估算

所谓样本量估算，是指为满足统计的准确性和可靠性（I类操作的控制和检验效能的保证）而计算出的所需样本量。那么，临床试验中为什么需要进行样本量的估算呢？

众所周知，样本量估算是临床试验设计中极为重要的一个环节，可直接关系到研究结论的可靠性、可重复性以及研究实施效率的高低。样本量过大，会降低研究的可行性，增加试验质量控制的难度；而样本量过小，则难以保证试验估计的精度和最终的检验效能。

ICH-E9也指出，临床试验的样本量必须足够大，以致可以可靠地回答研究假设所提出的相关问题，但同时又不应太大而造成不必要的浪费。

样本量一般以临床试验的主要评价指标进行估算。需在临床试验方案中说明样本量估算的相关要素及其确定依据、样本量的具体计算方法。一般而言，开展一项临床试验，首先应明确试验目的，根据不同的试验目的，进而确定合适的试验设计类型、对照形式、比较类型，同时选取恰当的主要评价指标及其相应参数，以及有临床意义的界值，在假定的I类错误和II类错误下，采用相应的样本量估算公式，可估算出试验所需的样本量。

医疗器械临床试验中，常见的设计类型为平行设计，根据对照的不同，比较类型可按非劣效和优效设计，主要评价指标的类型（定性指标或定量指标）不同，可有不同的计算公式。本文将针对医疗器械临床试验中常见的样本量估算作一简单介绍。

01  平行设计定量指标样本量计算公式：

式中，n_T和n_C分别为试验组和对照组所需样本量，r为试验组与对照组的组间比例，通常取1:1；z_(1-α)、z_(1-β)为标准正态分布的分数位，一般取I类错误α为单侧0.025，II类错误β为不大于0.2，此时(z_(1-β)+z_(1-α) )^2=(1.960+0.842)^2=7.85；μ_T和μ_C分别为试验组和对照组主要评价指标的均值，σ为总体标准差；∆为有临床意义的界值，如果主要评价指标为高优指标（数值越大越好），则非劣效设计时，∆应为负值，优效设计时，∆应为0或正值。如果主要评价指标为低优指标（数值越小越好），则∆取值正好相反。

示例：某药物洗脱冠脉支架产品，欲与其已上市的一代产品进行比较，主要终点设为术后9个月时冠脉造影得到的管腔丢失，据文献报道，其一代产品9个月时的管腔丢失均值为0.61mm，标准差为0.5mm。若预期试验产品与对照产品9个月的管腔丢失一样为0.61mm，则当临床认可的非劣效界值为0.2mm，单侧检验水准为0.025，把握度为80%时，需要多大样本量？

计算过程：n_T=n_C=□((2×7.85×〖0.5〗^2)/(0.61-0.61-0.2)^2 )≈99，两组所需有效样本例数分别为99例，考虑试验过程中20%的脱落率，两组分别需招募124例受试者，最终整个试验所需总样本量为248例。

02平行设计定性指标样本量计算公式：

式中，n_T、 n_C、 r、z_(1-α)和z_(1-β)的含义与定量指标计算公式相同；π_T和π_C分别为试验组和对照组主要评价指标的发生率；∆为有临床意义的界值，如果主要评价指标为高优指标，则非劣效设计时，∆应为负值，优效设计时，∆应为0%或正值。如果主要评价指标为低优指标，则∆取值正好相反。

示例：某器械产品临床试验，拟采用非劣效设计，与已上市产品进行对照。根据文献报道，对照器械有效率为90%，在试验中，预期试验器械有效率可达到对照器械同样水平，如果试验器械的有效率比对照器械最多差10%可以接受，假设单侧检验水准为0.025，把握度80%，需多大样本量得到试验器械非劣于对照器械的结论？

计算过程：n_T=n_C=□((7.85×[0.9(1-0.9)+0.9(1-0.9) ])/(0.9-0.9--(-0.1) )^2 )≈142，两组所需有效样本例数分别为142例，考虑试验过程中20%的脱落率，两组分别需招募178例受试者，最终整个试验所需总样本量为356例。

03其他的设计类型

除了以上两种常见的样本量估算形式，器械临床试验中，还有一些其他的设计类型，如单组目标值设计，其样本量计算公式为：n=□([Z_(1-α⁄2) √(π_O (1-π_O ) )+Z_(1-β) √(π_T (1-π_T ) )]^2/(π_T-π_O )^2 )，式中π_T为试验组预期事件发生率、π_O为目标值。或是按照医疗器械管理的体外诊断试剂临床试验中，可按如下公式：n=□((Z_(1-α⁄2)^2 π(1-π))/∆^2 )分别计算试验过程中所需的阳性受试者和阴性受试者例数，式中π为灵敏度或特异度的预期值，∆为π的允许误差大小，一般取π的95%置信区间宽度的一半，常用的取值为0.05-0.10。感兴趣的朋友可查阅相关资料进一步了解。