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Adaptive Studiendesigns ermöglichen die Anpassung einer laufenden Studie an Zwischenauswertungsergebnisse ohne dabei den Fehler 1. Art zu verletzen. Dabei basieren die Methoden auf der Unabhängigkeit der Teststatistiken der verschiedenen Stufen einer Studie. Bei Überlebenszeitdaten besteht die Schwierigkeit darin, dass die Teststatistiken der verschiedenen Stufen teilweise aus Daten derselben Patienten berechnet werden und so nicht von Unabhängigkeit ausgegangen werden kann. Wassmer [Ref. 1] und Schäfer und Müller [Ref. 2] lösten dieses Problem, indem als Teststatistiken die Zuwächse der Logrank-Statistik herangezogen werden, für die asymptotisch Unabhängigkeit nachgewiesen werden kann.

Hier wird eine alternative Methode vorgestellt. Der Einfachheit halber wird im folgenden von einem zweistufigen Design ausgegangen. Die erste Stufe wird ausgewertet, indem die Beobachtungen zum Zeitpunkt der Zwischenauswertung rechts-zensiert werden. Die zweite Stufe wird ausgewertet, indem die Beobachtungen zum Zeitpunkt der Zwischenauswertung links-trunkiert werden. Es kann gezeigt werden, dass dann Teststatistiken aus der zweiten Stufe asymptotisch unabhängig von den Ergebnissen der ersten Stufe sind [Ref. 3]. Die Ergebnisse der ersten und zweiten Stufe werden mit der Inverse Normal Methode zu einem adaptiven Design verbunden. Das entwickelte Verfahren ermöglicht eine Studienadaption auch in Fällen, in denen kein Logrank-Test, sondern z.B. parametrische oder semiparametrische Auswertemethoden angewandt werden sollen.

Das Verfahren wird in Simulationen mit dem Ansatz von Wassmer [Ref. 1] verglichen.