Rにおける縦断モデルのパワーとサンプルサイズ - longpowerパッケージとShinyアプリ

科学分野:

• バイオスタティスティクス
• 臨床試験デザイン
• 医学研究方法論

背景:

• 縦断研究は、経時的な変化を追跡するために医学研究において不可欠です。
• 正確なサンプルサイズ計算は、これらの研究における十分な統計的パワーと妥当な推論を確保するために不可欠です。
• 縦断研究におけるサンプルサイズ決定のための既存の方法論は複雑であり、さまざまな要因に依存します。

研究 の 目的:

• 連続縦断データのサンプルサイズ計算方法をレビューおよび提示すること。
• 研究者がサンプルサイズを計算するための実用的なツール（Shinyアプリ）を導入すること。
• ADNIデータを使用してアルツハイマー病臨床試験のサンプルサイズ推定を容易にすること。

主な方法:

• 縦断研究のサンプルサイズ計算方法論の文献レビュー。
• 連続縦断データのためのサンプルサイズ計算式の開発。
• インタラクティブなサンプルサイズ推定のためのShinyアプリケーションの開発。
• 特定のパラメータ推定のためのアルツハイマー病神経画像イニシアチブ（ADNI）データの利用。

主要な成果:

• 連続縦断データのサンプルサイズを計算するための数式と実例を提供します。
• 研究者がサンプルサイズ計算のためのパイロット推定値を入力できるShinyアプリを紹介します。
• アプリは、ADNIデータを使用してアルツハイマー病研究のパイロットパラメータを推定できます。
• サンプルサイズとパワー曲線は、研究デザインの操作特性を評価するために生成できます。

結論:

• 開発されたパッケージとShinyアプリは、縦断研究のサンプルサイズ決定を簡素化します。
• これらのツールは、特にアルツハイマー病の研究において、研究者が堅牢な臨床試験を設計する能力を高めます。
• これらのリソースは、縦断連続アウトカムの研究デザインの効率を評価するのに役立ちます。