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Einleitung: Die traditionellen Methoden der Ereigniszeit-Analyse (z.B. Cox-Modell) gehen von der grundlegenden Annahme aus, das die beobachteten Ereigniszeiten voneinander unabhängig sind. Diese Annahme ist insbesondere bei der Analyse von Ereigniszeiten aus multizentrischen Studien fragwürdig, da die Daten in Clustern erhoben werden und eine Abhängigkeit der Ereigniszeiten innerhalb der Cluster nicht ausgeschlossen werden kann.

Material und Methoden: Für abhängige Ereigniszeiten wurden zahlreiche Modelle in der multivariaten Lebensdaueranalyse entwickelt. Diese Modelle fallen in zwei große Klassen – marginale und Frailty-Modelle. Der Vortrag konzentriert sich Frailty-Modellen, d.h. proportionale Hazardmodelle mit zufälligen Effekten. Insbesondere wird auf das verbreitete Shared-Frailty-Modell und mögliche Erweiterungen eingegangen, um Zentrumseffekte sowie Interaktionen z.B. zwischen Behandlung und Zentrum zu modellieren (Vaida und Xu [1]). Zum Vergleich werden auch Modelle mit festem Zentrumseffekt sowie stratifizierte Modelle betrachtet (Legrand et al. [2]).

Ergebnisse: Die Vor- und Nachteile der einzelnen Modelle werden diskutiert und näher beleuchtet. Anhand einer konkreten Studie werden die Modelle durchgerechnet und insbesondere wird auf die unterschiedliche Interpretation der Ergebnisse eingegangen.

Diskussion / Schlussfolgerungen: Frailty-Modelle eignen sich als Alternative zu stratifizierten Modellen und Modellen mit festen Zentrumseffekten hervorragend zur Modellierung von Ereigniszeiten in multizentrischen Studien.