La plupart des méthodes d'estimation de la taille échantillon pour l'analyse de survie résoudre le problème de la détection de différence de survie entre les deux groupes en utilisant plusieurs (par exemple) le test du log-rank.

Je pense que vous avez un problème différent. Vous voulez estimer la survie dans un seul groupe. La taille de l'échantillon nécessaire dépendra de ce que vous voulez à estimer. Vous pouvez (par exemple) veulent estimer (avec une précision spécifiée) la probabilité de survie à 6 mois ou vous pouvez estimer le temps de survie médian.

Pour le problème de l'estimation d'une probabilité de survie, vous pouvez travailler sur les erreurs standards attendus en utilisant la formule de Greenwood de la variance d'une probabilité de survie et de trouver une taille d'échantillon appropriée par une méthode de descente de gradient (c. commencer avec une taille d'échantillon de test et de calculer la précision attendue et augmentation ( ou réduire) et recalculer ce jusqu'à ce que vous trouvez une taille d'échantillon qui vous donne la précision souhaitée) .Vous pouvez adopter une approche similaire pour le temps de survie médian (dans ce cas, vous pouvez utiliser la méthode de Brookmeyer et Crowley). Ce type d'approche (comme tous les calculs de taille de l'échantillon) vous oblige à avoir une idée de ce que la courbe de survie va ressembler.

Une approche simple consiste à utiliser une règle empirique basée sur l'expérience. Pour un problème similaire (c.-à-allaitement de survie) en utilisant un échantillon de la grappe, je l'ai constaté que n = 192 fonctionne très bien.

Je espère que cela est d'une certaine utilité.

S'il vous plaît nous tenir informés de la façon dont cette fonctionne.

Cher: comment allez-vous, je suis intéressant d'étudier à temps pour l'initiation de l'alimentation complémentaire, s'il vous plaît envoyez-moi votre recherche pour référence.