确定持续葡萄糖监测系统（Continuous Glucose Monitoring，CGM）临床研究的样本量通常是通过进行统计学计算来实现的。样本量的确定取决于多个因素，包括研究的目的、主要终点、预期效应的大小、研究设计、统计显著水平和统计功效等。一般来说，为了确保研究能够检测到真实的效应，样本量应当足够大。如果样本量太小，可能无法达到足够的统计功效，从而无法得出有意义的结论。在进行样本量计算时，研究者通常需要考虑以下几个因素：预期效应大小： 研究者需要估计他们希望观察到的效应的大小。这通常基于先前的研究、文献回顾或临床经验。统计显著水平： 这是研究者在研究中接受类型I错误（错误地拒绝了一个为真的零假设）的风险水平。通常选择0.05，但也可能选择其他值。统计功效： 这是指研究能够检测到真实效应的能力。通常选择80%或90%的统计功效水平。变异性： 衡量样本中数据的离散程度，这对样本量的计算也有影响。研究设计： 随机对照试验可能需要更大的样本量，而观察性研究可能需要较小的样本量。最终的样本量计算是一种复杂的统计过程，通常需要专业的统计学家的参与。此外，样本量计算也可能需要在研究进行过程中进行调整，以考虑实际的数据变异性和其他因素。总的来说，确保样本量足够大，以支持研究的科学性和可靠性是非常重要的。在设计临床研究时，建议寻求专业统计学支持以确保适当的样本量计算。