Planung und Analyse adaptiv-sequentieller klinischer Studien mit multiplen, korrelierten Ereigniszeit-Endpunkten (413730122)

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Description

Klassische adaptive Verfahren für Ereigniszeiten wurden für Studiensituationen mit nur einem primären Endpunkt entwickelt. Bei diesen klassischen Verfahren ist die Datenabhängigkeit von Fallzahladaptionen starken Einschränkungen unterworfen. So dürfen nur Interimsinformationen bzgl. des gewählten primären Ereigniszeit-Endpunktes für Designmodifikationen genutzt werden, jedoch keine Zusatzinformationen von weiteren Ereigniszeit-Endpunkten, da sonst die Kontrolle der Fehlerwahrscheinlichkeit erster Art i.A. nicht gewährleistet ist. In den 2010er Jahren wurden adaptive Verfahren entwickelt (basierend auf dem Prinzip der patientenweisen Trennung), die umfassende Designmodifikationen auch auf Grundlage mehrerer korrelierter Ereigniszeit-Endpunkte erlauben. Diese Verfahren können konstruktionsgemäß jedoch die vorhandenen Ereigniszeitdaten in der finalen Testentscheidung entweder nicht vollständig nutzen oder führen zu konservativen Testprozeduren. Im Vorgängerprojekt wurden multivariate adaptive Tests zum Testen von Hypothesen über die gemeinsame Verteilung von k≥2 (korrelierten) Ereigniszeit-Endpunkten entwickelt, welche datenabhängige Designmodifikationen basierend auf allen k Ereigniszeit-Endpunkten erlauben, unter vollständiger Nutzung der vorhandenen Ereigniszeitdaten in der finalen Testentscheidung und unter voller Kontrolle und Ausschöpfung des Signifikanzniveaus. Abweichend davon fragten Bauer und Posch schon 2004 nach univariaten adaptiven Tests von Hypothesen über die marginale Verteilung eines ausgewählten Ereigniszeit-Endpunktes, bei denen datenabhängige Designmodifikationen basierend auf mehreren Ereigniszeit-Endpunkten erlaubt sind. Auf Grundlage der Ergebnisse des Vorgängerprojektes ergibt sich die Möglichkeit, das Bauer-Posch-Problem explizit und allgemein zu lösen. Dies ist ein zentrales Ziel des hier beantragten Fortsetzungsprojektes.