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Planung und nichtparametrische Inferenz bei Mehrstadien-Ereigniszeitdaten wie zum Beispiel Eintreten und Dauer einer Erkrankung

Förderung: 36 Monate, seit 2011

Anschlussförderung: 24 Monate, seit 2016

Projektleiter: Prof. Dr. Jan Beyersmann, Prof. Dr. Martin Schumacher

Beteiligte des Instituts: Dr. rer. nat. Susanna Di Termini, Dipl.-Math. Kristin Ohneberg

 

 

Beschreibung

 

Mehrstadien-Ereigniszeitdaten treten häufig in medizinischen Studien auf. Ein gängiger klinischer Endpunkt ist z.B. krankheitsfreies Überleben. Ein konkurrierendes Risiken Mehrstadien-Modell untersucht spezifischer das Eintreten einer Erkrankung im Vergleich zu Tod. Werden Patienten nach einer Wiedererkrankung weiter beobachtet, erlauben komplexere Mehrstadien-Modelle z.B. Krankheitsdauern zu studieren. Regressionsmodelle für die ereignisspezifischen Hazards sind während der letzten 30 Jahre entwickelt worden, und in der letzten Dekade gab es wesentliche Fortschritte bei der direkten Regressionsmodellierung von Auftrittswahrscheinlichkeiten in Mehrstadien-Modellen. Jedoch ist die Methodik für die Planung von Studien mit Mehrstadien- Ereigniszeitdaten und für simultane Vergleiche von Übergangswahrscheinlichkeiten auf Zeitintervallen wenig entwickelt. Die Entwicklung derartiger Methodik ist das Ziel dieses Projekts. Planung ist z.B. relevant, wenn ein nicht-schädlicher Effekt auf die Todeshazard einen protektiven Effekt auf die Wiedererkrankungshazard in der Analyse von krankheitsfreiem Überleben verwischt. Simultane Konfidenzbänder sind relevant, um Gruppenunterschiede im zeitlichen Verlauf zu studieren.

 

 

Publikationen

  • Di Termini S, Hieke S, Schumacher M, Beyersmann J. Nonparametric inference for the cumulative incidence function of a competing risk, with an emphasis on confidence bands in the presence of left-truncation. Biometrical Journal, 2012; 54(4), 568-578. http://dx.doi.org/10.1002/bimj.201100161
  • Beyersmann J, Di Termini S, Pauly M. Weak Convergence of the Wild Bootstrap for the Aalen-Johansen Estimator of the Cumulative Incidence Function of a Competing Risk. Scandinavian Journal of
    Statistics
    , 2013; 40(3), 387-402. http://dx.doi.org/10.1111/j.1467-9469.2012.00817.x
  • Ohneberg K, Schumacher M. Sample Size Calculations for Clinical Trials. In: Handbook of Survival Analysis , Klein JP, van Houwelingen HC, Ibrahim JG, Scheike TH. Chapman and Hall/CRC, 2013.
  • Ohneberg K, Wolkewitz M, Beyersmann J, Palomar-Martinez M, Olaechea-Astigarraga P, Alvarez-Lerma F, Schumacher M. Analysis of Clinical Cohort Data Using Nested Case-control and Case-cohort Sampling Designs: A Powerful and Economical Tool. Method Inform Med, 2015; 54: 505-514. http://dx.doi.org/10.3414/ME14-01-0113
  • Ohneberg K, Schumacher M, Beyersmann J. Modelling two cause-specific hazards of competing risks in one cumulative proportional odds model? Stat Med, 2017. http://dx.doi.org/10.1002/sim.7437 (in Druck)