适应性设计是指一种临床试验设计，允许研究人员根据正在进行的试验中积累的数据对研究进行修改。这些修改可以包括样本量、治疗组、剂量、患者群体或研究终点的变化。
在适应性设计方面，研究规模的选择可能会受到以下几个因素的影响：
1. 试验期间获得的信息：适应性设计可以允许根据试验期间观察到的数据重新估计样本量。如果初始样本量计算基于某些假设，但结果与收集的数据不同，则可以相应调整研究规模。这可以更好地利用资源和统计效率，如果早期结果表明计划的样本量太大或不足，则可以减少所需的参与者数量。
2. 中期分析：适应性设计通常包含预先计划的中期分析，在特定时间点审查累积的数据。根据中期分析结果，可以做出有关试验的继续、终止或修改的决定。如果中期分析表明治疗效果大于预期，则可以以较小的样本量提前停止研究。
3. 无效性分析：适应性设计还可能包括无效性分析，如果明确所测试的治疗无效，则可以提前终止研究。这有助于避免参与者不必要地接受无效治疗，并允许以较小的样本量提前终止。
4. 资源考虑：自适应设计在资源有限的情况下可能是有益的。通过允许样本量调整，自适应设计可以帮助优化资源分配并降低与进行更大规模试验相关的成本。
总体而言，适应性设计提供的灵活性可以帮助在试验过程中根据积累的数据、统计考虑因素和资源限制来细化研究规模的选择。
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