Adaptive (seamless) Designs zur Echtzeitevaluation diagnostischer Tests und ihr Nutzen für die Parametrisierung dynamischer Infektionsausbreitungsmodelle im epidemischen und pandemischen Setting

  • Die frühe und zuverlässige Diagnosestellung einer Infektion ist im Falle epidemischer oder pandemischer Prozesse zentral für die modellbasierte Evaluierung der Effektivität von Infektionskontrollmaßnahmen auf Individual- und Populationsebene. Gerade bei Emerging Infections wie dem SARS-CoV-2 müssen die notwendigen diagnostischen Tests dabei in einem engen Zeitrahmen neu entwickelt und auf ihre diagnostische Güte überprüft werden. Daher ist die Beschleunigung der Forschung für innovative diagnostische Tests ein zentrales Ziel. Dies wird von noch größerer Bedeutung sein, wenn die Novellierung des nationalen Medizinprodukterechts in der EU in die Praxis umgesetzt wird und neue Standards für die Regulierung von diagnostischen Tests eingeführt werden.

    Dieses interdisziplinäre Projekt verbindet zwei Forschungsbereiche: Adaptive Designs für Diagnosestudien, die Anpassungen während des Verlaufs einer Studie ermöglichen und dadurch die Entwicklung diagnostischer Tests beschleunigen, sowie dynamische mathematische Modelle, die realistische Konzepte der Infektionsausbreitung als Grundlage für die Simulation von Interventionen verwenden. Eine korrekte Parametrisierung der grundlegenden epidemiologischen Maßzahlen in diesen Modellen ist entscheidend für die Interpretierbarkeit der Modellergebnisse. Diese Parameter werden direkt aus aggregierten Ergebnissen diagnostischer Tests abgeleitet und müssen die diagnostische Genauigkeit der jeweiligen Tests berücksichtigen.Ziel dieses Projekts ist es, ein flexibles Studienkonzept für die beschleunigte Entwicklung diagnostischer Tests zu erstellen, das die Echtzeit-Modellierung der Dynamik von Infektionskrankheiten im Falle einer Epidemie oder Pandemie unterstützen kann.

    Das entwickelte Konzept wird zu einer früheren und besseren Evidenz bei einer Entscheidung für oder gegen Infektionskontrollmaßnahmen zur Eindämmung der Epidemie oder Pandemie führen und dazu beitragen, den gesundheitlichen und wirtschaftlichen Schaden zu minimieren.

    Die Ergebnisse werden so aufbereitet, dass sie im Falle zukünftiger Epidemien oder Pandemien leicht umgesetzt werden können. Zu diesem Zweck werden Leitfäden verfasst, die Flussdiagramme, Studiendesigns und Modelle mit den entsprechenden Erläuterungen enthalten. Darüber hinaus werden alle Methoden benutzerfreundlich in frei verfügbarer Software umgesetzt und ihre Anwendung erläutert.

  • Laufzeit: 2021 - 2024

  • Prof. Dr. André Karch (UK Münster)

    • Patrick Bossuyt (University of Amsterdam, Niederlande)
    • Oke Gerke (Odense University Hospital, Dänemark)
    • Mirjam Kretzschmar (UMC Utrecht, Niederlande)
    • Hans Reitsma (University Medical Center Utrecht & University Utrecht, Niederlande)
    • Uwe Siebert (UMIT, Hall in Tirol, Österreich)

  • Workshop 2021

    Der nächste Workshop findet am 24. und 25. April 2023 in Münster statt. Wenn Sie interessiert sind, am Workshop teilzunehmen, können Sie sich in den E-Mail-Verteiler aufnehmen lassen. Schreiben Sie dafür bitte eine E-Mail an Frau Prof. Dr. Antonia Zapf .

  • Weiterführende Links:

    DFG-Portal

    Weitere Publikationen aus dem Themengebiet sind:

    Studies for the Evaluation of Diagnostic Tests- Part 28 of a Series on Evaluation of Scientific Publications
    Hoyer A, Zapf A
    DTSCH ARZTEBL INT. 2021;118:555-560.

    A Deep Learning Approach for Histopathological Diagnosis of Onychomycosis: Not Inferior to Analogue Diagnosis by Histopathologists
    Decroos F, Springenberg S, Lang T, Päpper M, Zapf A, Metze D, Steinkraus V, Böer-Auer A
    ACTA DERM-VENEREOL. 2021;101(8):adv00532.

    Meta-analysis of diagnostic accuracy studies with multiple thresholds: Comparison of different approaches
    Zapf A, Albert C, Frömke C, Haase M, Hoyer A, Jones H, Rücker G
    BIOMETRICAL J. 2021;63(4):699-711.

    Neutrophil Gelatinase-Associated Lipocalin Measured on Clinical Laboratory Platforms for the Prediction of Acute Kidney Injury and the Associated Need for Dialysis Therapy: A Systematic Review and Meta-analysis
    Albert C, Zapf A, Haase M, Röver C, Pickering J, Albert A, Bellomo R, Breidthardt T, Camou F, Chen Z, Chocron S, Cruz D, de Geus H, Devarajan P, Di Somma S, Doi K, Endre Z, Garcia-Alvarez M, Hjortrup P, Hur M, Karaolanis G, Kavalci C, Kim H, Lentini P, Liebetrau C, Lipcsey M, Mårtensson J, Müller C, Nanas S, Nickolas T, Pipili C, Ronco C, Rosa-Diez G, Ralib A, Soto K, Braun-Dullaeus R, Heinz J, Haase-Fielitz A
    AM J KIDNEY DIS. 2020;76(6):826-841.e1.