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GMDS 2012: 57. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e. V. (GMDS)

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie

16. - 20.09.2012, Braunschweig

Multiple Teststrategien und Powerberechnungen für die konfirmatorische Analyse von kombinierten Endpunkten und deren Komponenten

Meeting Abstract

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  • Sandra Ulrich - Universitätsklinik Heidelberg, Institut für Medizinische Biometrie und Informatik, Heidelberg, Deutschland
  • Geraldine Rauch - Universitätsklinik Heidelberg, Institut für Medizinische Biometrie und Informatik, Heidelberg, Deutschland

GMDS 2012. 57. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e.V. (GMDS). Braunschweig, 16.-20.09.2012. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2012. Doc12gmds128

DOI: 10.3205/12gmds128, URN: urn:nbn:de:0183-12gmds1282

Published: September 13, 2012

© 2012 Ulrich et al.
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Einleitung und Fragestellung: Klinische Studien im Bereich der Kardiologie oder der Onkologie nutzen häufig kombinierte Endpunkte als primäre Zielgröße. Der kombinierte Endpunkt setzt sich dabei aus mehreren Komponenten zusammen, die meist als Ereignisvariablen definiert sind. Durch die Kombination verschiedener Ereignistypen wird die Anzahl der erwarteten Ereignisse erhöht wodurch ein Powergewinn bzw. eine Fallzahlreduktion angestrebt wird.

Die Interpretation des für den kombinierten Endpunkt beobachteten Effektes kann jedoch schwierig sein, wenn die Effekte in den einzelnen Komponenten unterschiedlich groß oder gar gegenläufig sind. So kann es vorkommen, dass für eine Komponente ein sehr großer Effekt beobachtet wird, die anderen Komponenten jedoch keine oder nur sehr kleinen Effekte aufzeigen, so dass der Effekt für den kombinierten Endpunkt keine Signifikanz zeigt. In diesem Fall wäre es wünschenswert die stark beeinflusste Komponente mit einem konfirmatorischen Ansatz zu analysieren. Dies ist nur möglich wenn die konfirmatorische Analyse der Komponenten bereits in der Planungsphase berücksichtigt wird. Das dadurch resultierende multiple Testproblem, bringt jedoch auch eine deutliche Erhöhung der Fallzahl bzw. einen Verlust an Power mit sich.

Ziel ist es, für verschiedene in der Praxis relevante Studiensituationen multiple Teststrategien zu definieren, welche den Powerverlust minimieren, gleichzeitig aber den Informationsgewinn maximieren. Dabei kann die Tatsache ausgenutzt werden, dass die Komponenten mit dem kombinierten Endpunkt in der Regel stark korreliert sind, um so das Signifikanzniveau besser auszuschöpfen. Des Weiteren können verschiedene multiple Teststrategien auf den Fall kombinierter Endpunkte angewendet werden. Zum Beispiel ist es in manchen Fällen nur dann sinnvoll die Komponenten zu testen, wen der Zusammengesetzte Endpunkt Signifikanz zeigt. In einem solchen Fall kann der kombinierte Endpunkt als Gatekeeper betrachtet werden, der zum vollen Signifikanzniveau α getestet werden darf.

Material und Methoden: Mit Hilfe von Simulationen werden verschiedene multiple Teststrategien wie sequentiell verwerfende Teststrategien, Gatekeeping Ansätze und Fallbackmethoden hinsichtlich ihrer Power und ihrer Interpretierbarkeit untersucht und verglichen. Dabei wird die besondere Korrelationsstruktur zwischen dem kombinierten Endpunkt und den Komponenten ausgenutzt. Die verwendeten Multiplen Teststrategien werden durch Graphen veranschaulicht wie sie von Bretz et al. (2009) [1] diskutiert werden.

Ergebnisse: Je nach klinischer Studiensituation empfiehlt es sich unterschiedliche multiple Teststrategien für die konfirmatorische Analyse des kombinierten Endpunktes und der Komponenten zu formulieren. Hierfür schlagen wir zunächst ein geeignetes Klassifikationsschema für unterschiedliche in der Praxis auftretende Studiensituationen vor. Aus den Ergebnissen der Simulationsstudien lassen sich dann klare Empfehlungen für die Planung multipler Testprobleme für die verschiedenen Studiensituationen ableiten. Die Ergebnisse werden anhand von realen Studienbeispielen aus der klinischen Forschung veranschaulicht.

Schlussfolgerungen: Durch eine optimale Wahl einer multiplen Teststrategie für kombinierte Endpunkte und deren Komponentenkann der Informationsgewinn aus einer Studie deutlich gesteigert werden, ohne dass die erforderliche Anzahl an Patienten den realisierbaren Rahmen übersteigt.


Literatur

1.
Bretz F, Maurer W, Brannath W, Posch M. A graphical approach to sequentially rejective multiple test procedures. Stat Med. 2009;28(4):586-604. DOI: 10.1002/sim.3495 External link