R语言实战临床研究设计与数据分析

 Case1 TRACE-III样本量再计算

研究旨在评价替奈普酶对缺血性卒中发病4.5~24小时且未行血栓切除术的患者的疗效。入组了516例患者，随机接受替奈普酶或标准药物治疗，主要终点为90天时无残疾（即改良Rankin评分<=1）发生。结果治疗组优于对照组（33.0% vs 24.2%，P=0.03）。90天死亡率分别为13.3% vs 13.1%，治疗后36小时内的症状性出血分别为3.0% vs 0.8%。该研究PI为来自宣武医院的王拥军教授，论文发表在2024年NEJM上。

看一下该研究的样本量计算。

根据既往数据，假设终点事件率在对照组为25%，试验组为37%。单侧α=0.025，1-

1.     t检验

先撇开那些沉闷的语法，数据的整理工作也暂时交给Excel了，咱们直奔主题，来个t检验。

数据：Hypertension见下表（来自人卫研究生教材医学统计学第四版例12-1，我也不知道里面为什么还要有个x1和x2变量，不用管了。原文有个变量名为treart，显然是笔误，现改成treat了）。数据是高血压患者治疗前后舒张压的变化，这个内容最熟悉不过了吧，虽然采用t检验的方法目前有争议，我们后面再讨论。treat 1为处理组，treat 2是对照组。显然，要比较两组的dd（血压下降值）呗。