Dans les ECR, les résultats sont principalement longitudinaux, notamment en termes de survie ou de nature continue. Les tests d'hypothèse dans les techniques d'analyse de survie ou d'événements répétés sont basés sur la théorie des grands échantillons, qui nécessite des échantillons de grande taille et de longues périodes de suivi pour obtenir une puissance suffisante pour évaluer l'intervention, ce qui donne lieu à des ECR coûteux, de grande envergure et de longue durée. Finkelstein (1999) et Pocock (2012) utilisent des comparaisons par paires pour évaluer l'intervention. Au fil du temps, la manifestation de chaque événement est comparée entre les groupes d'étude par ordre d'importance, séparément à des moments précis. Les biomarqueurs continus sont décisifs par paires, moins sujets aux égalités, ce qui conduit à une décision plus fiable. Dans notre étude, nous travaillons sur des méthodes de calcul de la taille de l'échantillon qui tiennent compte de plusieurs résultats de survie et continus, y compris les événements récurrents et concurrents, ainsi que la structure de dépendance entre les résultats. Notre cadre de calcul de la taille de l'échantillon serait applicable à un plus grand nombre de résultats d'intérêt, quelle que soit leur nature.