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Methoden zur Planung und Auswertung von klinischen Studien mit kombinierten Endpunkten
Antragsteller
Professor Dr. Heiko Becher, seit 7/2017
Fachliche Zuordnung
Epidemiologie und Medizinische Biometrie/Statistik
Förderung
Förderung von 2013 bis 2019
Projektkennung
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 234625736
Erstellungsjahr
2019
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Im Rahmen dieses Projektes wurde die statistische Methodik für kombinierte Endpunkte entscheidend verbessert. Es wurden Methoden für wiederkehrende Ereignisse verglichen und Anwendungsempfehlungen abgeleitet. Es wurde außerdem ein neues gewichtetes Effektmaß mit einfach anzuwendendem Hypothesentest entwickelt. Des Weiteren wurden Empfehlungen für die Auswahl von Methoden bei nicht-proportionalen Hazards abgeleitet. Zusammenfassend kann festgestellt werden, dass alle im Förderantrag genannten Aufgaben erfolgreich bearbeitet, publiziert und in Vorträgen in Seminaren und auf Kongressen vorgestellt wurden.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
- (2018): A systematic comparison of recurrent event models for application to composite endpoints. BMC Medical Research Methodology, 18(1):1-12
Ozga AK, Kieser M, Rauch G
(Siehe online unter https://doi.org/10.1186/s12874-017-0462-x) - (2018): A weighted combined effect measure for the analysis of a composite time-to-first-event endpoint with components of different clinical relevance. Statistics in Medicine. 37(5):749-767
Rauch G, Kunzmann K, Kieser M, Wegscheider K, Koenig J, Eulenburg C
(Siehe online unter https://doi.org/10.1002/sim.7531) - (2018): The Average Hazard Ratio - A Good Effect Measure for Time-to-event Endpoints when the Proportional Hazard Assumption is Violated? Methods of Information in Medicine. 57(03):89-100
Rauch G, Brannath W, Brückner M, Kieser M
(Siehe online unter https://doi.org/10.3414/ME17-01-0058) - (2018): Time-to-first-event versus recurrent-event analysis: points to consider for selecting a meaningful analysis strategy in clinical trials with composite endpoints. Clinical Research in Cardiology, 107(5): 437-443
Rauch G, Kieser M, Binder H, Bayes-Genis A, Jahn-Eimermacher A
(Siehe online unter https://doi.org/10.1007/s00392-018-1205-7) - (2019): Introducing a new estimator and test for the weighted all-cause hazard ratio. BMC Medical Research Methodology. 19(118):1-16
Ozga AK, Rauch G
(Siehe online unter https://doi.org/10.1186/s12874-019-0765-1)