大規模実践的試験の目標

大規模実践的試験の目標は次のものがある.

�@異なるタイプの患者における治療効果が評価できるように広い患者層を組み入れる（登録する).

�A信頼区間を狭く決定的にするために十分なイベントを持つ十分な数の患者を登録する．オッズ比またはリスク比のプロットを用いることにより，研究者は，ベースライン特性に応じて，治療効果の同一性または均一性の根拠を明確にする視覚的イメージを素早く作ることができる．

試験デザインの概念

多数の臨床試験の経験が蓄積してきているので，いくつかの一般的な概念は強調するに値する．

これらの一般性は必ずしも適切ではない場合があるが，これらは臨床試験のデザインまたは解釈の有益なガイドとして役に立つ．

治療効果があまり大きくない場合

臨床試験をデザインするときに，最もよくある間違いは，期待する治療効果の過大評価である．

治療方法の開発に深く携わっている多くの人は，対象としている方法は患者の治療に最も重要な貢献を果たすと思い込む誘惑がある．

残念ながら，臨床的な有害事象が25％を超えて相対的に減少することは極めて稀である．

結果に影響を及ぼす治療を評価しているとき，小規模試験は，その後に続く大規模試験で観察される効果を，概してかなり過大評価している．

この観察の理由は完全に明らかなわけではない．

１つの重要な要因は，ネガティブな結果を報告している試験に対する公表バイアス(publication bias)である.

言い換えると．実施された多くの小規模試験の中で，ポジティブなものが公表される傾向がある．

いくつかの第１相試験と医療機器の試験は免除されているが,この問題は主に，ClinicalTrials.govに義務として結果を報告することにより，米国では大きく改善するだろう。

2番目の要因は，観察研究における平均への回帰に類似したものである．

これは.様々な小規模試験が実施されたとき，治療効果がかなり大きいもののみが大規模試験に継続する傾向があるというものである．

もちろんたいていの場合，多くの期待できる治療の真の効果が過大評価されている治療効果を推定するとき，かなり不確実性がある．

一方，小規模試験から得られる点推定値に基づくと，期待されないいくつかの治療効果は，過小評価される．

したがって，より信頼できる治療効果の推定値が得られる大規模試験が完了したとき，効果の推定値は平均に戻る傾向がある.

ＧＵＳＴＯ･I試験(Global Utilization of Streptokinase and rt･PA for Occluded Coronary Arteries)は，期待サンプルサイズを考案する広範囲にわたるプロセスを用いた.

期待される効果は，血管造影図の冠動脈瀧流とST上昇がある心筋梗塞の患者の死亡率の関係について，以前公表されたすべてのデータを用いて計算された．

そのとき，臨床的に意味のある効果基準を作成するために必要な数学的な見積もりにより差を決めるために，専門家委員会がヨーロッパと米国の両地域から参加した．

結局，両地域のアプローチは. 14%の相対差（単位:100人の患者あたり救われる患者１人），あるいは死亡の相対リスクの14％減少の小さい方という値を決定した．

この試験は，これらの差を検出するためのサンプルサイズを設定し，相対差15%,絶対差1％が観察され，試験を完了した．

この原理が示唆することは，サンプルサイズは著しく（おそらく対数的に）増やす必要があり，ClinicalTrials.govはヒトヘの試験が可能であることを完全に理解できることを保証するために，より細かい情報を蓄積し続ける必要がある．

加えて．臨床試験の国際化が加速するにつれて，試験データを統合することができるよう，多くの国際共同試験とローカル試験を統一することを保証する一般化の必要性がある．