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GMDS 2013: 58. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e. V. (GMDS)

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie

01. - 05.09.2013, Lübeck

Zum Preis der Flexibilität bei Selektion in einer Zwischenauswertung

Meeting Abstract

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  • Hans-Helge Müller - Universität München, IBE, München, DE

GMDS 2013. 58. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e.V. (GMDS). Lübeck, 01.-05.09.2013. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2013. DocAbstr.231

doi: 10.3205/13gmds157, urn:nbn:de:0183-13gmds1578

Veröffentlicht: 27. August 2013

© 2013 Müller.
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Gliederung

Text

Einleitung und Fragestellung: Betrachtet wird die statistische Überwachung der konfirmatorischen Analyse im Verlauf einer Studie, etwa einer klinischen Studie oder einer Fall-Kontroll-Studie, mit multiplen Vergleichen unter strenger Kontrolle des multiplen Fehlers erster Art. In einer Zwischenauswertung kann es um die Frage einer Auswahl von Vergleichen gehen. Dabei sollen hoffnungslose Vergleiche zugunsten aussichtsreicher Fragestellungen aufgegeben werden. Im verbleibenden Teil der Studie soll die strenge Kontrolle des Fehlers erster Art gewahrt bleiben und mit dem bisherigen Teil der Studie soll für die ausgewählten Fragestellungen eine möglichst effiziente Modifikation des Designs erfolgen.

Methoden und Fragestellung: Im Rahmen eines gruppensequentiellen Monitorings einer Brownschen Bewegung bietet der Conditional Rejection Probability (CRP) Ansatz [1] die größte Flexibilität unter Wahrung der Typ I Fehlerkontrolle bei der Modifikation kosteneffizienter Designs. Beispielsweise können in genomweiten Assoziationsstudien mit einer riesigen Anzahl von 1 Millionen Markern optimierte Designs zur Reduktion der Genotypisierungskosten durch mehrstufige Auswahl von Markern herangezogen werden [2], um maßgeschneiderte DNA Chips praktisch auszunutzen, wobei die Auswahl noch sehr flexibel gehalten werden kann [3]. In einem Beispiel können Studienkosten für die Genotypisierung von 1,7 Millionen $ bei einem einstufigen Design auf 1,35 Millionen $ oder sogar 0,79 oder 0,67 Millionen $ mit einem solchen flexiblen 2-, 3- oder 4-Stufen Design gesenkt werden. Der Stopp einzelner, aus statistischer Sicht wenig aussichtsreicher Marker muss dabei nicht zwingend erfolgen. Die in [3] beschrieben Methodik verbindet hier multiples Bonferroni-artiges Testen nach dem Abschlusstest-Prinzip mit dem CRP Prinzip zur flexiblen Anwendung optimierter gruppensequentieller Selektionsprozeduren. Eine Simulationsstudie zeigte dabei keinen merklichen Verlust der Effizienz gegenüber einem optimierten gruppensequentiellen Design zur Markerselektion bei großer Zahl von Markern, sofern nur ein kleiner Anteil von ihnen assoziiert ist. Der Preis für die Option der vollen Flexibilität bei der Markerauswahl ist hier vernachlässigbar klein.

Ergebnisse und Diskussion: In diesem Beitrag werden im Falle nur weniger multipler Vergleiche optimierte gruppensequentielle Designs zur flexiblen Selektion untersucht und der Preis für die Option der Flexibilität diskutiert.


Literatur

1.
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(16):2497-2508.
2.
Pahl R, Schäfer S, Müller HH. Optimal multi-stage designs – a general framework for efficient genome-wide association studies. Biostatistics. 2009;10(2):297-309.
3.
Scherag A, Hebebrand J, Schäfer H, Müller HH. Flexible Designs for Genomewide Association Studies. Biometrics. 2009; 65(3):815-821.