Bayesianische Verfahren in pädiatrischen Studien : Extrapolation historischer Informationen aus klinischen Studien an Erwachsenen und Kindern: Ergebnisse, Limitationen und Erweiterungen eines meta-analytisch prädiktiven Ansatzes

In dieser Arbeit wird ein statistisches Bayes-Verfahren mit dem Ziel der Fallzahlreduzierung in einer neu geplanten klinischen Studie untersucht. Hierzu wird ein meta-analytisch prädiktiver Bayes-Ansatz angewandt um Ergebnisse aus historischen Studien an Erwachsenen und Kindern zu extrapolieren. Mit...

Author: Koch, Raphael
Further contributors: Köpcke, Wolfgang (Thesis advisor)
Division/Institute:FB 05: Medizinische Fakultät
Document types:Doctoral thesis
Media types:Text
Publication date:
Date of publication on miami:11.04.2014
Modification date:27.01.2020
Edition statement:[Electronic ed.]
Subjects:Bayes-Statistik; Metaanalyse; Extrapolation; Fallzahlreduzierung; klinische Studien; Priorverteilungen
DDC Subject:510: Mathematik
610: Medizin und Gesundheit
License:InC 1.0
Language:German
Format:PDF document
URN:urn:nbn:de:hbz:6-33369650100
Permalink:http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:hbz:6-33369650100
Digital documents:diss_koch_raphael.pdf

In dieser Arbeit wird ein statistisches Bayes-Verfahren mit dem Ziel der Fallzahlreduzierung in einer neu geplanten klinischen Studie untersucht. Hierzu wird ein meta-analytisch prädiktiver Bayes-Ansatz angewandt um Ergebnisse aus historischen Studien an Erwachsenen und Kindern zu extrapolieren. Mittels  bayesianischer  Metaanalysen wird die a-posteriori prädiktive Verteilung eines zukünftigen Studieneffekts aus historischen Daten bestimmt. Diese wird in eine Anzahl Patienten umgerechnet, die in einer neuen Studie eingespart werden können. Im Rahmen der hierarchischen Modelle wird untersucht, welche hyper a-priori Verteilungen für die Interstudienvarianz geeignet sind. Anhand reeller Beispiele wird die Effektivität der Methodik untersucht. Besonders wird die Situation bei Vorliegen von wenigen früheren Studien analysiert. In Simulationen wird die Mindestanzahl historischer Studien bestimmt, ab der die Anwendung dieser Methode bzw. die Extrapolation historischer Resultate sinnvoll ist.