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MAINZ//2011: 56. GMDS-Jahrestagung und 6. DGEpi-Jahrestagung

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e. V.
Deutsche Gesellschaft für Epidemiologie e. V.

26. - 29.09.2011 in Mainz

Verbesserung der Effizienz adaptiver Designs bei diskreten Teststatistiken

Meeting Abstract

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  • Stefan Englert - Institut für Medizinische Biometrie und Informatik, Universität Heidelberg, Heidelberg
  • Meinhard Kieser - Institut für Medizinische Biometrie und Informatik, Universität Heidelberg, Heidelberg

Mainz//2011. 56. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (gmds), 6. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Epidemiologie (DGEpi). Mainz, 26.-29.09.2011. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2011. Doc11gmds043

DOI: 10.3205/11gmds043, URN: urn:nbn:de:0183-11gmds0431

Veröffentlicht: 20. September 2011

© 2011 Englert et al.
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Gliederung

Text

Einleitung: Adaptive Designs erlauben es, unter Einhaltung des spezifizierten Signifikanzniveaus im Studienverlauf Anpassungen des Designs vorzunehmen. Dabei ist es erstrebenswert, dass das jeweilige adaptive Design die gleichen Charakteristika wie das entsprechende klassische gruppensequentielle Design aufweist, falls keine Designmodifikationen vorgenommen werden. Müller und Schäfer [1], [2] schlugen eine allgemein anwendbare Methodik vor, die es erlaubt, adaptive Zwischenauswertungen in klassische gruppensequentielle Designs zu integrieren.

Methoden: Die Methode von Müller und Schäfer lässt sich direkt auf Designs mit diskreten Teststatistiken übertragen. Die resultierenden Testverfahren sind dann jedoch im Allgemeinen konservativ und bieten somit weitere Optimierungsmöglichkeiten. Im Vortrag wird eine allgemeine Herangehensweise präsentiert, die neue Möglichkeiten zur Konstruktion adaptiver Designs für diskrete Teststatistiken eröffnet. Diese Designs erlauben es, die Konservativität abzumildern und hierdurch einen Powergewinn zu erzielen. Die Charakteristika der resultierenden Designs werden dabei sowohl in der Situation, dass keine Adaptionen vorgenommen werden, als auch, wenn die Fallzahl rekalkuliert wird, diskutiert.

Ergebnisse: Die Anwendung von klassischen Konzepten zur Konstruktion adaptiver gruppensequentieller Designs auf Designs mit diskreten Teststatistiken ist zwar zielführend, kann aber in Designs resultieren, die das spezifizierte Signifikanzniveau deutlich unterschreiten. Es lassen sich jedoch adaptive Designs konstruieren, die das vorgegebene Signifikanzniveau komplett ausschöpfen. Diese Designs erlauben es in flexibler Art auf Informationen aus der Zwischenauswertung zu reagieren und sind in der Situation, dass keine Adaptionen durchgeführt werden, klassischen Herangehensweisen überlegen.

Schlussfolgerungen: Bei der Planung von adaptiven Designs mit diskreten Teststatistiken sind Modifikationen der klassischen Vorgehensweise möglich, die die Effizienz derartiger Designs steigern. Die dadurch eröffneten Möglichkeiten erlauben es nicht nur, klassische gruppensequentielle Designs für diskrete Teststatistiken in einen adaptiven Kontext zu übertragen, sondern ermöglichen zusätzlich die Konstruktion von Designs, die für eine konkrete Situation günstigere Eigenschaften besitzen.


Literatur

1.
Müller HH, Schäfer H. Adaptive group sequential designs for clinical trials: combining the advantages of adaptive and of classical group sequential approaches. Biometrics. 2001;57:886-91.
2.
Müller HH, Schäfer H. A general statistical principle for changing a design any time during the course of a trial. Statistics in Medicine. 2004;23:2497-508.