Kurzfassung

In der medizinischen Forschung werden viele Studien durchgeführt, in denen die Vorhersage der Überlebenszeiten von Patienten im Mittelpunkt steht. Diese Prognose dient dazu, den Patienten durch eine Therapiestratifikation die optimale Therapie zukommen zu lassen. Bei Patienten mit niedrigem Risiko soll keine Übertherapie stattfinden und Patienten mit hohem Risiko dürfen nicht untertherapiert werden. In den letzten Jahren wird vermehrt versucht, die Prognose der Patienten nicht nur anhand von...
In der medizinischen Forschung werden viele Studien durchgeführt, in denen die Vorhersage der Überlebenszeiten von Patienten im Mittelpunkt steht. Diese Prognose dient dazu, den Patienten durch eine Therapiestratifikation die optimale Therapie zukommen zu lassen. Bei Patienten mit niedrigem Risiko soll keine Übertherapie stattfinden und Patienten mit hohem Risiko dürfen nicht untertherapiert werden. In den letzten Jahren wird vermehrt versucht, die Prognose der Patienten nicht nur anhand von klinischen Parametern (staging, grading), sondern auch anhand von Genexpressionswerten vorherzusagen. Bei der Untersuchung von Genexpressionswerten liegen hochdimensionale Daten vor: ein Affymetrix-Chip untersucht circa 22.000 Gene. Für eben diesen Fall von hochdimensionalen Daten ist die Fallzahlplanung für Vorhersagemodelle kaum untersucht. Alle bisherigen Methoden zur Fallzahlplanung helfen hier nicht weiter, wenn die extrem hohe Zahl der Gene und damit multiples Testen auch nur annähernd berücksichtigt werden soll. Um auf diesem - sowohl aus statistischer als auch aus medizinischer Sicht - neuem Gebiet Studien von hoher Qualität und Aussagekraft durchführen zu können, ist eine Fallzahlplanung zwingend notwendig.



Ziel dieses Projektes ist es, eine Fallzahlplanung zu entwickeln, welche sowohl die Hochdimensionalität der Genexpressionswerte als auch die Überlebenszeit berücksichtigt. Wenn die Fallzahlplanung den genauen Zeitpunkt des Ereignisses der Patienten (z.B. Herzinfarkt oder Tod) berücksichtigt, werden weniger Patienten benötigt. Für die Erforschung adäquater Methoden zur Fallzahlplanung wird eine halbe Wissenschaftler-Stelle für zwei Jahre von MAIFOR finanziert.
 


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