La ricerca è fatta per trovare una soluzione ad un particolare problema medico (formulato come una domanda di ricerca che a sua volta è) basata sulla statistica. In una situazione ideale, l’intera popolazione dovrebbe essere studiata, ma questo è quasi impossibile. A parte il censimento, che viene condotto su ogni singola persona della popolazione, tutti gli altri studi vengono eseguiti su soggetti limitati tratti dalla popolazione interessata, noti come “popolazione campione”. I dati ottenuti vengono analizzati e si traggono conclusioni che vengono estrapolate alla popolazione in studio. Lo scopo di questo editoriale è di evidenziare la necessità e l’importanza del calcolo della dimensione del campione che dovrebbe essere eseguito prima di iniziare qualsiasi studio.

L’importanza del calcolo della dimensione del campione non può essere sottolineata troppo. Una ricerca può essere condotta per vari obiettivi. Può essere fatta per stabilire una differenza tra due regimi di trattamento in termini di parametri predefiniti come effetti benefici, effetti collaterali e fattori di rischio di questi regimi. Può anche essere effettuato per dimostrare la somiglianza tra i gruppi. A volte, lo scopo può essere quello di ottenere una certa stima nella popolazione, come la prevalenza di una malattia. Qualunque sia lo scopo, si può trarre una conclusione precisa e accurata solo con un campione di dimensioni adeguate. Un campione più piccolo darà un risultato che potrebbe non essere sufficientemente alimentato per rilevare una differenza tra i gruppi e lo studio potrebbe rivelarsi falsamente negativo portando a un errore di tipo II. Uno studio su un piccolo campione è abbastanza allettante per ovvie ragioni, ma è uno spreco di tempo e denaro perché il risultato sarà invariabilmente inconcludente. Molto spesso, una piccola dimensione del campione è decisa arbitrariamente in base alla convenienza dei ricercatori, al tempo disponibile e alle risorse, con il risultato di uno studio nullo a causa del numero insufficiente di soggetti studiati. Moher et al, hanno evidenziato l’entità degli studi sottopotenziati che risultano in studi nulli in letteratura. In uno studio, hanno trovato che su 102 studi nulli, solo il 36% aveva l’80% di potenza per rilevare una differenza relativa del 50% tra i gruppi. Solo per una malattia rara o un’indicazione è giustificato uno studio sottopotenziato, a causa della logistica, in quanto i dati di tale studio sono utili nella meta-analisi.

Anche una dimensione del campione molto grande non è raccomandata in quanto ha le sue conseguenze. In primo luogo, è uno spreco delle limitate risorse disponibili in termini di tempo e denaro quando una risposta può essere trovata accuratamente da un campione più piccolo. In secondo luogo, reclutare più soggetti del necessario può anche essere definito non etico in quanto i pazienti partecipano a uno studio con fede e un motivo altruistico che non dovrebbe essere utilizzato male. In terzo luogo, negli studi randomizzati controllati più persone si vedranno negare un regime migliore e otterranno un placebo o un trattamento inferiore con i suoi effetti collaterali associati o tossicità a causa del disegno intrinseco dello studio. Queste ragioni valide sono sufficienti per giustificare una stima adeguata della dimensione del campione prima dell’inizio di qualsiasi studio.

Anche se il calcolo della dimensione del campione può variare in base al tipo di disegno dello studio, il concetto di base rimane lo stesso. I tre fattori principali che devono essere considerati sono l’errore α, l’errore β e la differenza clinicamente significativa o la dimensione dell’effetto. L’errore di tipo I o α-errore è la mancata accettazione dell’ipotesi nulla quando è effettivamente vera. Di solito è fissato al 5%. La dimensione del campione deve essere aumentata se questo valore deve essere abbassato. L’errore di tipo II o errore β è il fallimento nel rifiutare l’ipotesi nulla quando non è vera. Per convenzione, può essere fissato al 20%, 10% o 5%. La potenza dello studio è uguale a 1 errore di tipo II; quindi qualsiasi studio dovrebbe essere alimentato almeno all’80%. La dimensione del campione aumenta quando la potenza dello studio viene aumentata dall’80% al 90% o al 95%. Il terzo fattore è la dimensione dell’effetto. Una piccola differenza clinicamente significativa è difficile da identificare e ha bisogno di un campione più grande rispetto a uno studio con una differenza clinicamente significativa più grande. Gli altri fattori che devono essere considerati sono la deviazione standard per le misure quantitative, il margine di errore e il tasso di logoramento. Questi valori sono noti dalla letteratura o possono essere decisi da uno studio pilota o da una congettura ragionevole. Il numero che si ottiene dopo questi calcoli non è la cifra esatta ma una guida approssimativa per la dimensione del campione. A volte, la dimensione del campione così calcolata deve essere aggiustata per fattibilità come fondi, durata dello studio e soggetti disponibili. Ma, non ci dovrebbe essere uno spostamento importante della dimensione del campione su questi aspetti. La base della dimensione del campione scelta in un particolare studio deve essere fornita nella sezione “materiali e metodi” dell’articolo a beneficio dei lettori. Moher et al, hanno trovato nel 1994 che solo il 32% degli studi nulli ha riportato i calcoli delle dimensioni del campione negli articoli pubblicati. Gli editori sono ora particolari per quanto riguarda la segnalazione della base di calcolo della dimensione del campione negli articoli pubblicati. Qualsiasi ulteriore discussione sui principi del calcolo della dimensione del campione è fuori dallo scopo di questo editoriale. Tuttavia, i due articoli di Malhotra et al, e Gogate in questo numero di Indian Journal of Ophthalmology così come alcuni altri articoli chiave forniranno ulteriori approfondimenti nella comprensione del calcolo della dimensione del campione.

Ogni errore importante nel calcolo della dimensione del campione influenzerà la potenza e il valore di uno studio. “Gli errori comuni nella dimensione del campione includono il non eseguire alcun calcolo, fare ipotesi irrealistiche, non tenere conto delle perdite potenziali durante lo studio e non indagare la dimensione del campione su una serie di ipotesi. Le ragioni per gli studi di dimensioni inadeguate che non raggiungono la significatività statistica includono la mancata esecuzione dei calcoli delle dimensioni del campione, la selezione delle dimensioni del campione in base alla convenienza, la mancata assicurazione di finanziamenti sufficienti per il progetto e il non utilizzo efficiente dei finanziamenti disponibili.”

In conclusione, il calcolo delle dimensioni del campione è un aspetto molto importante di qualsiasi studio. Dovrebbe essere fatto al momento di pianificare uno studio, in base al tipo di domanda di ricerca e al disegno dello studio. È consigliabile prendere l’aiuto di uno statistico anche in questa fase dello studio. Gli autori devono fornire informazioni dettagliate sul calcolo della dimensione del campione utilizzato quando pubblicano i loro articoli. Molti studi nulli possono essere sottopotenziati per rilevare la differenza desiderata a causa di un campione più piccolo. Gli studi sottopotenziati dovrebbero essere interpretati con cautela e l'”assenza di prove” in questi studi non dovrebbe essere presa come “prova di assenza”.