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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

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Vergleich zweier diagnostischer Tests hinsichtlich Sensitivität bzw. Spezifität

Meeting Abstract

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  • Daniel Rieck - Institut für Biometrie, Medizinische Hochschule, Hannover
  • Antonia Zapf - Institut für Biometrie, Medizinische Hochschule, Hannover

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. Doc11gmds601

doi: 10.3205/11gmds601, urn:nbn:de:0183-11gmds6019

Published: September 20, 2011

© 2011 Rieck et al.
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In Diagnosestudien geschieht es häufig, dass ein neuer diagnostischer Test mit einem Standardtest verglichen werden soll. In Phase III-Studien sollten dabei Sensitivität und Spezifität die primären Zielgrößen sein. Zur Abschätzung des Unterschieds der beiden Tests hinsichtlich Sensitivität und Spezifität können Konfidenzintervalle für die Differenz zweier abhängiger Raten verwendet werden. Dabei versprechen die Konfidenzintervalle von Agresti und Tango [1], [2] eine Verbesserung der Wald-Intervalls, von dem bekannt ist, dass es für kleine Stichproben den Fehler 1. Art teilweise nicht einhält. Alternativen hierzu sind nichtparametrische Tests [3] oder die Verwendung von „free marginal GEE`s“ (generalized estimating equations) [4], [5]. Letztere bieten gegenüber den vorher genannten den Vorteil, dass auch Messwiederholungen pro Individuum berücksichtigt werden können. In diesem Vortrag sollen die verschiedenen Methoden anhand von Güte- und Powersimulation miteinander verglichen werden.

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Literatur

1.
Agresti A, Min Y. Simple improved intervals for comparing matched proportions. Statistics in Medicine. 2005;24(5):729-40.
2.
Tango T. Equivalence test and confidence interval for the difference in proportions for the paired-sample design. Statistics in Medicine. 1998;17:891-908.
3.
Lange K. Nichtparametrische Analyse diagnostischer Gütemaße in Clusterdaten [Dissertation]. Göttingen; 2011.
4.
Leisenring W, Pepe MS, Longton G. A marginal regression modeling framework for evaluating medical diagnostic tests. Statistics in Medicine. 1997;16:1263-81.
5.
Dickel H, et al. Increased sensitivity of patch testing by standardized tape stripping beforehand: a multiculture diagnostic accuracy study. Contact Dermatitis. 2010;62:294-302.