II期单臂研究是一种较为容易实施的临床试验

对比普通的RCT研究，它使用历史数据作为外部对照，主要研究终点选取替代终点，例如pCR，ORR或几年PFS率等

这使它随访所需时间更短，经计算得出的所需样本量更少

II期单臂研究设计和对应的样本量计算方式很多

其中大部分已发表的研究采用的方式是

区间法

单样本量计算

Simon二阶段

或作为探索性研究直接纳入30例患者

本文将讲解II期单臂研究如何通过区间法和单样本量检验计算患者样本量

为了方便理解先举个具体的例子

例：受试者接受标准治疗后，历史数据显示pCR率为25%，预设使用新药后pCR率为40%。为了证明新药所取得的pCR率，即40%，与历史数值，即25%，具有显著差异，需要纳入多少例受试者？

首先我们使用区间法来解决这一问题。

区间法的原理就是预期值的95%置信区间的下边界值要高于历史数值，在这个具体的例子里就是40%的95%置信区间的下边界值要高于25%

现在假设完成上述限定条件需要纳入n例受试者，其中r为达到pCR的患者数

此时pˆ = r / n

它是使用F分布来计算的，95%置信区间公式如图

具体的公式推导这里就不再展开了

使用PASS软件计算后得到的结果为n=31

即在实际pCR率为40%的情况下，至少纳入31例受试者，可保证使用新药的受试者pCR率低于25%的概率低于5%

它在论文中对应的撰写形式是这样的：根据历史数值，将接受标准治疗的受试者pCR率设为25%，假设使用新药（即本试验药品）的受试者pCR率为40%，纳入31例受试者可使其pCR率95%置信区间下边界高于25%。

同样的问题用单样本量检验再计算一遍

重复一遍提问：受试者接受标准治疗后，历史数据显示pCR率为25%，预设使用新药后pCR率为40%。为了证明新药所取得的pCR率，即40%，与历史数值，即25%，具有显著性差异，需要纳入多少例受试者？

单样本量检验会做出两个假设

假设1：

H0：pCR≤25%；H1：pCR＞25%

假设2：

H0：pCR＜40%；H1：pCR≥40%

此时需要设定假阳性率，即α，一般设定为双侧5%；同时设定把握度，即1-β，一般设定为80%

那么我们纳入的患者量应同时满足两个条件：

1、 在pCR率真实值为40%的条件下，实际数值不高于25%的概率低于5%；

2、 在pCR率真实值为40%的条件下，实际数值不低于40%的概率高于80%

 现在让我们假设完成上述限定条件需要纳入n例受试者，其中r为达到pCR的患者数，P0为历史数值25%，P1为新药治疗后数值40%，此时根据排列组合的原理可列出公式：

使用PASS软件计算后得到的结果为n=62，r=22

它在论文中对应的撰写形式是这样的：根据历史数值，将接受标准治疗的受试者pCR率设为25%，假设使用新药（即本试验药品）的受试者pCR率为40%。设单侧α值为5%，把握度（1-β）为80%。纳入62例受试者后，若有22例受试者达到pCR，可拒绝零假设。