In Therapiestudien wurde kürzlich das Konzept der sogenannten Estimands implementiert. Ein Estimand bildet dabei die zugrundeliegende Forschungsfrage ab und wird definiert über die Attribute Population, Behandlungen, Variable zur Messung des individuellen Behandlungseffekts, zusammenfassende Statistik und intercurrent events. Dabei ist insbesondere der differenzierte Umgang mit den intercurrent events, die häufig mit Protokollverletzungen gleichgesetzt werden, das neue Element. Ein Beispiel für ein intercurrent event wäre eine Notfallbehandlung im Studienverlauf.

Weiterhin werden Strategien für den Umgang mit intercurrent events präspezifiziert, z.B. könnte die Strategie sein, die Ergebnisse nach einer Notfallbehandlung nicht zu verwenden (while-on-treatment Strategie). Abhängig von der Strategie und den Annahmen für u.U. resultierende fehlende Werte ergibt sich ein passender theoretischer Schätzer (Estimator). In dem Beispiel wäre ein möglicher Estimator der mittlere Behandlungseffekt, wobei im Fall einer Notfallbehandlung nur die davor erhobenen Daten verwendet werden.

Auch in Diagnosestudien sind intercurrent events ebenso wie fehlende Werte und passende statistische Methoden zum Umgang damit wichtige Themen. Allerdings gibt es hier das Konzept der Estimands bisher noch nicht und auch bei Methoden für den Umgang mit fehlenden Werten gibt es noch große Lücken. Aus diesem Grund zielt das vorliegende Projekt darauf ab, das Konzept der Estimands von Therapie- auf Diagnosestudien zu übertragen. Dafür werden die Attribute der Estimands und Strategien zum Umgang mit intercurrent events für Diagnosestudien adaptiert. Weiterhin werden auf dieser Grundlage statistische Methoden für den Umgang mit fehlenden Werten weiterentwickelt, um zu geeigneten Estimators zu gelangen. Dieses gemeinsame Konzept aus Estimand und Methoden für den Umgang mit fehlenden Werten soll in Simulationsstudien und für Beispielstudien evaluiert werden.

Darüber hinaus sollen adaptive Designs für Diagnosestudie im Hinblick auf Estimands und fehlende Werte entwickelt werden. Adaptive Designs erlauben präspezifizierte Anpassungen im Studienverlauf und können zu effizienteren Studien führen, haben aber auch ihre Limitationen. Daher sollen adaptive Designs entwickelt und evaluiert werden, die zum Beispiel Fallzahlanpassungen basierend auf Häufigkeiten von intercurrent events erlauben oder auch Designänderungen ermöglichen, die Modifikationen des Estimands bedeuten.

Aufgrund der neuen europäischen Medizinprodukte-Regulierung werden die Anforderungen an Diagnosestudien deutlich steigen. Hierfür soll das Forschungsvorhaben Handlungsempfehlungen liefern, die in Form von entsprechenden Dokumenten und im Rahmen von Workshops und einem Symposium verbreitet werden. Darüber hinaus sollen die entwickelten Methoden in frei zugänglicher Software implementiert werden und dadurch die einfache Anwendung ermöglichen.

Laufzeit: 2022 - 2025

• Dr. Mouna Akacha (Novartis Pharma AG Basel, Schweiz)
• PD Dr. Norbert Benda (BfArM, Deutschland)
• Prof. Dr. Patrick Bossuyt (Amsterdam UMC, Niederlande)
• Prof. Dr. Nandini Dendukuri (McGill University, Montreal)
• Prof. Dr. Marc Dewey (Charité Berlin, Deutschland)
• Prof. Dr. Carl Moons (UMC Utrecht, Niederlande)
• Prof. Dr. Hans Reitsma (UMC Utrecht, Niederlande)

Der nächste Workshop findet am 7. und 8. Oktober 2024 in Hamburg statt.
Weitere Informationen finden Sie auf unserer Veranstaltungsseite .

Vergangene Workshops:
Workshop 2022

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