Entwicklung von Leitfäden für praktische Aspekte in der multivariablen Modellbildung: Die STRATOS (STRengthening Analytical Thinking for Observational Studies) Initiative

• Antragsteller: Professor Dr. Wilhelm Sauerbrei
• Fachliche Zuordnung: Epidemiologie und Medizinische Biometrie/Statistik
• Förderung: Förderung seit 2017
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 386466116

Das Design und die Analyse von Beobachtungsstudien weisen oft erhebliche Schwächen auf, da viele angewandte Forscher nur begrenzte Erfahrung in statistischer Methodik und Software haben und es kaum relevante praktische Leitlinien für die angewandte Forschung gibt. Folglich sind in der medizinischen Literatur Ergebnisse und Schlussfolgerungen selbst von Standardanalysen oft zweifelhaft. Richtlinien und geeignetes Bildungsmaterial sind ein effizienter Weg für Verbesserungen. Diese Beobachtung führte zur Gründung der STRengthening Analytical Thinking for Observational Studies (STRATOS) Initiative, die im August 2013 gestartet wurde und deren Vorsitzender ich bin. STRATOS ist eine Kooperation von Experten aus der biostatistischen Forschung, mit über 100 Mitgliedern aus 20 Ländern und allen Kontinenten. STRATOS hat neun ‚Topic Groups‘ und zwölf themenübergreifende Panels. Dieses Projekt hat den Schwerpunkt auf Themen der Topic Group 2 (TG2) "Variablenselektion und funktionale Zusammenhänge in der multivariablen Analyse", von der ich einer der Leiter bin. In einer Überblicksarbeit haben wir sieben Themen identifiziert, die weiterer Forschung bedürfen. Im Bereich der Variablenselektion und Shrinkage haben Edwin Kipruto und ich gezeigt, dass der nicht-negative Garotte Ansatz bei Daten mit starker Multikollinearität und bei hochdimensionalen Daten (HDD) verwendet werden kann. Das Protokoll für eine große Simulationsstudie zum Vergleich von Ansätzen für die Variablenselektion, mit und ohne Shrinkage, wurde veröffentlicht. Wir arbeiten außerdem an einem neuen R-Paket für den Multivariable Fractional Polynomial (MFP)-Ansatz und einigen seiner Erweiterungen. Zwei MFP-Tutorial-Publikationen basierend auf dieser Entwicklung sind geplant. Gemeinsam mit TG2-Mitgliedern werden wir Untersuchungen zu Splines in einem multivariablen Kontext und Vergleiche zu MFP in Beispielen durchführen. In einer Übersicht hat TG2 Publikationen in medizinischen Zeitschriften zusammengestellt, die Aspekte der multivariablenen Modellierung für Mediziner erklären. Wir haben relevante Lücken identifiziert und wollen nun das Bildungsmaterial verbessern. Wir haben begonnen an Shiny-Apps und kurzen Erklärvideos zu arbeiten. Gut geplante und sorgfältig durchgeführte Simulationsstudien sind das wichtigste Instrument um die Eigenschaften statistischer Ansätze zu untersuchen und Methoden zu vergleichen. Zur Verbesserung von Simulationsstudien wurde das ADEMP (Ziele, Daten-generierende Mechanismen, Schätzer, Methoden und Vergleichskriterien) Konzept entwickelt. Für einen fairen Vergleich statistischer Methoden wurde das Konzept neutraler Vergleichsstudien vorgeschlagen. Mitglieder des Simulations-Panels beabsichtigen die beiden Konzepte zu kombinieren und zu erweitern. Sie werden auch untersuchen, welche Erkenntnisse von niedrigdimensionalen Daten auf Analysen von hochdimensionalen Daten übertragen werden können.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen