gms | German Medical Science

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

Multiples Testen bei Subgruppenanalysen in klinischen Studien

Meeting Abstract

Suche in Medline nach

  • Walter Lehrmacher - Institut für Medizinische Statistik, Köln
  • Martin Hellmich - Informatik und Epidemiologie (IMSIE), Köln

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. Doc11gmds587

doi: 10.3205/11gmds587, urn:nbn:de:0183-11gmds5875

Veröffentlicht: 20. September 2011

© 2011 Lehrmacher et al.
Dieser Artikel ist ein Open Access-Artikel und steht unter den Creative Commons Lizenzbedingungen (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/deed.de). Er darf vervielfältigt, verbreitet und öffentlich zugänglich gemacht werden, vorausgesetzt dass Autor und Quelle genannt werden.


Gliederung

Text

Subgruppenanalysen werden häufig in klinischen Studien angewandt, um Subgruppen von Patienten zu identifizieren, die (i) von der Behandlung profitieren oder nicht, oder die (ii) besser oder schlechter profitieren. Oft werden Subgruppenanalysen nur deskriptiv bzw. explorativ durchgeführt und dann auch entsprechend zurückhaltend interpretiert. Es ist Konsens, dass nur präspezifizierte Subgruppenanalysen inferenzstatistisch bzw. konfirmatorisch interpretiert werden dürfen [1]. Tatsächlich werden nur selten konfirmatorische Subgruppenanalysen durchgeführt, und es scheint oft unklar, welche (multiplen) Fehlerwahrscheinlichkeiten dabei kontrolliert werden. Deshalb sollen in diesem Beitrag Prozeduren zusammengestellt und diskutiert werden, die das multiple Signifikanzniveau einhalten. Im Sinne der individualisierten (stratifizierten) Medizin kommt Subgruppenanalysen z. B. bezüglich der Charakterisierung von Biomarkern eine immer stärkere Bedeutung zu [2].


Literatur

1.
Rothwell PM. Subgroup Analysis in Randomised Controlled Trials: Importance, Indications, and Interpretation. Lancet. 2005;365:176-86.
2.
Song Y, Chi GYH. A Method for Testing a Prespecified Subgroup in Clinical Trials. Statist Med. 2007;26:3535-49.