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Einleitung und Fragestellung: Kombinierte Endpunkte werden oft als primäre Wirksamkeitsendpunkte genutzt, um die erwartete Effektgröße und somit die Power der Studie zu steigern. Die Interpretation kombinierter Endpunkte kann jedoch schwierig sein, wenn die Effekte in den einzelnen Komponenten sehr unterschiedlich sind. Daher ist es fraglich, ob ein Wirksamkeitsnachweis basierend allein auf dem Effekt für den kombinierten Endpunkt ausreichend ist. Wünschenswert wäre es, zumindest die relevantesten Komponenten konfirmatorisch mit abzusichern, was jedoch in einem multiplen Testproblem resultiert. Darüber hinaus, ist es aufgrund weniger Ereignisse in den Komponenten in der Realität meist unrealistisch Überlegenheit der Intervention im Bezug auf einzelne Komponenten zeigen zu wollen.

Material und Methoden: Alosh und Huque [1], [2], sowie Li et al. [3] stellen kürzlich verschiedene konsistenz-adjustierte Alpha Reallokationsmethoden vor, welche speziell für dieses Problem genutzt und erweitert werden können. Wir diskutieren verschiedene Ansätze speziell für die Anwendung auf kombinierte Endpunkte, vergleichen deren Powereigenschaften und wenden diese auf reale klinische Beispiele an. Darüber hinaus wird das dabei auftretende Problem der Korrelations-Adjustierung bei multiplen Testproblemen für kombinierte Endpunkte und deren Komponenten diskutiert.

Ergebnisse: Die Ergebnisse zeigen, dass je nach vorliegender Studiensituation, die Verfahren durchaus erlauben einen Informationsgewinn bei gleichzeitig geringem Powerverlust zu erhalten.

Diskussion: Konsistenz-adjustierte Alpha Reallokationsmethoden können eine interessante Alternative zu klassischen multiplen Testproblemen für kombinierte Endpunkte und deren Komponenten darstellen. Da diese Verfahren abhängig von der Korrelation der Teststatistiken sind, stellt die Korrelationsschätzung jedoch den limitierenden Faktor bei der Anwendung dieser Verfahren dar.