Statistische Methoden zur Analyse kombinierter Endpunkte
In vielen klinischen Studien ist der Vergleich von Therapiegruppen bezüglich eines selten auftretenden Ereignisses von Interesse. Zum Nachweis eines relevanten Behandlungseffekts mit genügend großer Power, muss dabei eine große Anzahl an Patient:innen über einen längeren Zeitraum beobachtet werden. Um dies zu vermeiden, wird ein sogenannter kombinierter Endpunkt vorgeschlagen, welcher interessierende Ereignisse zu einem Endpunkt zusammenfasst. Die üblicherweise zur Analyse eines kombinierten Endpunkts angewandten Ereigniszeitmethoden vernachlässigen, dass ein Individuum mehrere Ereignisse erfahren kann und die unterschiedliche klinische Relevanz der Endpunkte. Daher erfolgte eine Evaluation von Methoden zur Analyse kombinierter Ereigniszeitendpunkte im Rahmen des DFG-Projekts mit dem Titel
Methoden zur Planung und Auswertung von klinischen Studien mit Kombinierten Endpunkten
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Kurzbeschreibung des Projekts
Im Rahmen des Projekts wurde das Verhalten von vier rekurrenten Ereigniszeitmethoden angewandt auf einen kombinierten Endpunkt in einer Monte-Carlo Simulationsstudie verglichen.
Desweitern wurde das gewichtete ‚all-cause‘ Effektmaß vorgeschlagen, um mit vordefinierten Gewichten die klinische Relevanz der Komponenten zu berücksichtigen. Schritte zur Wahl der Gewichte werden ebenfalls beschrieben.
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Projektmitarbeiter:innen
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Kooperationspartner:innen
- Prof. Dr. Geraldine Rauch (Charité - Universitätsmedizin Berlin)
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Veranstaltungen
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Publikationen
Reevaluation of risk factors for time to subsequent events after first stroke occurrence using a new weighted all-cause effect measure
Ozga A, Rauch B, Palm F, Urbanek C, Grau A, Becher H, Rauch G
BMC PUBLIC HEALTH. 2020;20(1):817.Introducing a new estimator and test for the weighted all-cause hazard ratio
Ozga A, Rauch G BMC MED RES METHODOL. 2019;19(1):118.A systematic comparison of recurrent event models for application to composite endpoints
Ozga A, Kieser M, Rauch G
BMC MED RES METHODOL. 2018;18(1):2.A weighted combined effect measure for the analysis of a composite time-to-first-event endpoint with components of different clinical relevance Rauch G, Kunzmann K, Kieser M, Wegscheider K, König J, Eulenburg C STAT MED. 2018;37(5):749-767.
