gms | German Medical Science

50. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (gmds)
12. Jahrestagung der Deutschen Arbeitsgemeinschaft für Epidemiologie (dae)

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie
Deutsche Arbeitsgemeinschaft für Epidemiologie

12. bis 15.09.2005, Freiburg im Breisgau

Ein Konzept für die statistische Planung und Auswertung des Diagnostik-Moduls des Kompetenznetzes Demenzen

Meeting Abstract

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  • Michael Schneider - ZI Mannheim, Mannheim
  • Stefan Wellek - ZI Mannheim, Mannheim

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie. Deutsche Arbeitsgemeinschaft für Epidemiologie. 50. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (gmds), 12. Jahrestagung der Deutschen Arbeitsgemeinschaft für Epidemiologie. Freiburg im Breisgau, 12.-15.09.2005. Düsseldorf, Köln: German Medical Science; 2005. Doc05gmds463

Die elektronische Version dieses Artikels ist vollständig und ist verfügbar unter: http://www.egms.de/de/meetings/gmds2005/05gmds275.shtml

Veröffentlicht: 8. September 2005

© 2005 Schneider et al.
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Gliederung

Text

Im Diagnostik-Modul E1 des Kompetenznetzes Demenzen (KND), in dem deutschlandweit 14 Zentren kooperieren, werden insgesamt 3 große Gruppen von Patienten bzw. Probanden rekrutiert und in jährlichen Abständen nachuntersucht:

(K) Patienten ohne kognitive Funktionseinschränkungen sowie klinisch vollständig unauffällige Kontrollen;
(M) Patienten mit sog. Mild Cognitive Impairment;
(D) Patienten mit manifesten Demenzerkrankungen.

Die im engeren Sinne diagnostisch ausgerichteten Teilprojekte verfolgen das Ziel, aus der Vielzahl der im Rahmen der Baseline- Erhebung eingesetzten Untersuchungsverfahren (psychometrische Skalen, Bestimmung biochemischer Marker im Liquor, bildgebende Verfahren einschließlich Magnet- Resonanz- Spektroskopie) diejenigen zu identifizieren, die eine möglichst genaue Differenzierung zwischen (M) und (K) sowie (D) und (M) ermöglichen. Die wichtigsten prognostischen Fragestellungen beziehen sich auf die Ermittlung von Risikofaktoren für die Konversion von (M) nach (D) im Verlauf der Nachbeobachtung.

In systematischen Literaturrecherchen hat sich gezeigt, dass trotz des zunehmenden Interesses an den statistisch-methodischen Aspekten von Diagnosestudien bisher keine generell akzeptierten Kriterien zur Bestimmung des Stichprobenumfangs für diesen Studientyp existieren. Hieraus ergab sich die Notwendigkeit, eine Auswertungsstrategie zu erarbeiten, welche auch für die klinischen Projektleiter gut nachvollziehbare Kriterien für die Festlegung der Stichprobenumfänge besitzt. Zwar unterscheiden sich die inferenzstatistischen Verfahren, welche für die Analyse der Daten zur Querschnittsdiagnostik einerseits und zur Prognosestellung andererseits benötigt werden, wesentlich voneinander. Dennoch führt unser Vorschlag in beiden Fällen auf die Verwendung von Fallzahlformeln, die sich aus Restriktionen an die Länge von Konfidenzintervallen für binomiale Proportionen ergeben.

Die auf dieser Basis ermittelten Stichprobenumfänge werden mit den in den ursprünglichen Projektanträgen zu E1 vorgegebenen Rekrutierungszielen verglichen.


Literatur

1.
Abel U.(1993): Die Bewertung diagnostischer Tests. Stuttgart Hippokrates.
2.
Hanley JA, McNeil BJ (1982). The Meaning and Use of the Area under a Receiver Operating Characteristic (ROC) Curve Radiology 143:29-36, 4/1982
3.
Youden WJ (1950): Index for Rating Diagnostic tests, Cancer 3, 32-35
4.
Altman DG, Royston P (2000): What do we mean by validating a prognosis model? Statistics in Medicine 2000;19:453:473