Verblindete Fallzahlanpassung in klinischen Studien mit Ereigniszähldaten


Schneider, Simon


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URL: https://ub-madoc.bib.uni-mannheim.de/35959
URN: urn:nbn:de:bsz:180-madoc-359590
Dokumenttyp: Dissertation
Erscheinungsjahr: 2014
Ort der Veröffentlichung: Mannheim
Hochschule: Universität Mannheim
Gutachter: Schlather, Martin
Datum der mündl. Prüfung: 25 März 2014
Sprache der Veröffentlichung: Deutsch
Einrichtung: Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Applied Stochastics (Schlather 2012-)
Fachgebiet: 510 Mathematik
Normierte Schlagwörter (SWD): Zähldaten , Poisson-Verteilung , kontrollierte klinische Studie , Stichprobenumfang
Freie Schlagwörter (Deutsch): Fallzahlanpassung , adaptive Studiendesigns , interne Pilotstudie
Freie Schlagwörter (Englisch): count data , internal pilot study , clinical trials , adaptive design , sample size re-estimation
Abstract: Um die Wirksamkeit und die Sicherheit neu entwickelter Medikamente zu überprüfen, wird jährlich eine Vielzahl an klinischen Studien durchgeführt. Die vorliegende Arbeit fokussiert sich auf klinische Studien im Krankheitsbild der multiplen Sklerose, die Zähldaten als primären Endpunkt besitzen. In der Planungsphase einer derartigen klinischen Studie ist die Fallzahlplanung ein wichtiger Baustein, um das erfolgreiche Abschließen einer Studie zu gewährleisten. Um einen Stichprobenumfang zu bestimmen, wird zunächst eine Annahme an die Störparameter benötigt. Die Bestimmung der Größen, die oftmals auf historischen Daten basiert, beinhaltet eine starke Unsicherheit. Aus diesem Grund hat das Studiendesign der internen Pilotstudie in den letzten Jahren stetig an Bedeutung gewonnen. Dieses erlaubt nach Rekrutierung der ersten Patienten eine ver- bzw. entblindete Schätzung der Streuung, so dass die Fallzahl hinsichtlich ihrer initialen Annahme überprüft wird. In der vorliegenden Arbeit werden zunächst bestehende Verfahren zur Fallzahlanpassung analytisch sowie in Simulationsstudien untersucht und verglichen. Eine Erweiterung der Methodik zur Fallzahlanpassung bei zeitvariierenden Ereigniszeitdaten bildet den Mittelpunkt der Dissertation.




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