Seminar

11.07.2017 14:00h
in N55 , Raum 310/311

„Conditional Survival“ and Dynamic Prediction in Clinical/EpidemiologicalStudies: Concepts, Applications, Pitfalls

Prof. Dr. Martin Schumacher, Freiburg

„Conditional Survival“(CS) ist definiert als die Wahrscheinlichkeit, weitere t Jahre zu überleben,
gegeben ein Patient hat bereits s Jahre seit der Diagnose einer chronischen Erkrankung überlebt.
Diese Grösse hat in den vergangenen Jahren insbesondere in der Onkologie an Popularität gewonnen
und zwar in absoluter oder auch in relativer Form. Letztere basiert auf einem Vergleich mit einer
altersadjustierten Normalbevölkerung und ist aus der Public Health‐Perspektive relevant; in einem
klinischen Kontext ist die absolute Grösse von primärem Interesse. In einer klinischen Kohorte, z.B.
von Patienten mit einem bestimmten Tumor, kann CS geschätzt werden durch bedingte Kaplan‐
Meier Schätzer in vorgegebenen Strata oder mittels einer bedingten Version des Cox‘schen oder
eines anderen Regressionsmodells für Ereigniszeitdaten. CS kann zusammenfassend dargestellt
werden als Funktion des Prädiktionszeitpunkts ?? und erlaubt so eine Einschätzung, inwieweit sich die
Prognose von Patienten, die bereits eine bestimmte Anzahl von Jahren überlebt haben, im Laufe der
Zeit verändert.
CS stellt somit die einfachste Form einer sogenannten dynamischen Prognose dar, die
verallgemeinert werden kann, indem Ereignisse im Krankheitsverlauf wie Auftreten eines Rezidivs
oder einer Progression der Erkrankung sowie longitudinale Biomarker‐Messungen bis zum
Prädiktionszeitpunkt ?? mit berücksichtigt werden. Dies kann z.B. in sogenannten „Landmark‐
Analysen“ erfolgen, die dann auch einen Vergleich von dynamischen Prädiktionen mit denen, die nur
auf Baseline‐Werten basieren, erlauben. Dies stellt einen Startpunkt für Untersuchungen dar mit
dem Ziel, Faktoren zu identifizieren, die mit dem Langzeitüberleben von Patienten assoziiert sind. Im
Vortrag werden die Konzepte von CS und dynamischer Prädiktion illustriert mit einer klinischen
Kohorte von Patienten mit Multiplem Myelom. Die Daten dieser Kohorte dienen auch dazu, zu
zeigen, welche Anforderungen erfüllt sein müssen um derartige Untersuchungen durchzuführen.
Zusätzlich werden eine Reihe von Beispielen aus der aktuellen klinischen und epidemiologischen
Literatur vorgestellt, die Möglichkeiten, Grenzen und häufige Fehlerquellen sowie daraus
resultierende Fehlschlüsse aufzeigen.
Referenzen
Hieke S, Kleber M, König C, Engelhardt M, Schumacher M: Conditional Survival: A Useful Concept to Provide Information on How Prognosis Evolves over Time. Clin Cancer Res, 2015; 21: 1530‐1536.
Van Houwelingen HC, Putter H. Dynamic Prediction in Clinical Survival Analysis. Boca Raton (FL): CRC Press;
2012.

Vortragsreihe 2017 des Gleichstellungsreferat der Medizinischen Fakultät

27.06.2017 17:00-18:30 h
in N55 (Campus Lehre), Raum 312

Prof. Dr. rer. nat. Geraldine Rauch

Kombinierte Endpunkte in klinischen Studien –
geeignet, um den Erfolg von Therapien zu bewerten?

Prof. Dr. rer. nat. Geraldine Rauch, Institut für Medizinische Biometrie und Epidemiologie, UKE

Kombinierte Endpunkte (englisch „composite endpoints“) fassen mehrere
klinische Ereignis- oder Ereigniszeit-Variablen in einer einzigen Zielgröße
zusammen. Hierdurch wird die erwartete Zahl der Einzelereignisse erhöht
und somit ein Powergewinn angestrebt. Gerade in klinischen Studien der
Onkologie und der Kardiologie entsprechen die interessierenden Zielvariablen,
wie z. B. Tod, Tumorprogress oder Herzinfarkt, oft vergleichsweise selten
auftretenden Ereignissen. Aus statistischer Sicht stellt dies ein Problem dar,
da in solchen Fällen sehr viele Patienten benötigt werden, um einen Behandlungseffekt
nachzuweisen. Dadurch kann die Durchführbarkeit der gesamten
Studie gefährdet werden. Mit der Verwendung eines kombinierten Endpunkts
wird die Zahl der erwarteten Ereignisse erhöht, so dass ein Behandlungseffekt
auch mit einer kleineren Patientenzahl aufgedeckt werden kann.
Durch die Kombination verschiedener Ereignisvariablen, welche häufig unterschiedlich
relevant für die klinische Fragestellung sind, kann es aber auch zu
erheblichen Interpretationsschwierigkeiten kommen, etwa wenn nicht alle
Komponenten in die gleiche Richtung beeinflusst werden. Darüber hinaus
ist eine valide Fallzahlplanung für Studien mit kombinierten Endpunkten oft
eine besondere Herausforderung, da hierfür zuverlässige Parameter-Annahmen
für alle Komponenten benötigt werden, deren Schätzung jedoch meist
mit einer hohen Unsicherheit verbunden ist.
Im Rahmen dieses Vortrags sollen neue statistische Lösungsansätze präsentiert
werden, die einerseits den hohen Planungsunsicherheiten von klinischen
Studien mit kombinierten Endpunkten gerecht werden und andererseits
sicherstellen, dass das Studienergebnis sinnvoll interpretiert werden
kann. Außerdem soll die wichtige Frage beantwortet

Einladung zur Vortragsreihe mit Prof. Dr. Geraldine Rauch als PDF

Seminar

13.06.2017 14:00h
in N55 , Raum 210/211

Identification of Biomarkers for Gallbladder Cancer Risk Prediction in Europe and Latin America

PD Dr. Justo Lorenzo Bermejo, Heidelberg

Gallbladder cancer (GBC) is an aggressive malignancy which kills around 10,000 Europeans every year (globocan.iarc.fr). Early symptoms are vague, GBC often spreads to the liver and adjacent organs, and less than 20% of patients are diagnosed when complete surgical resection is possible. This translates into a 5-year survival rate of 5%, which has not improved in the last 50 years. In some areas of high prevalence, surgical removal of the gallbladder (cholecystectomy) is offered to gallstone patients to prevent GBC. Cholecystectomy also offers the potential for cure of GBC confined to the mucosa. Unfortunately, a reliable test to predict or early detect GBC is not available yet.

During this talk, I will introduce two research projects, one in Europe andanother one in Chile, where we aim to identify biomarkers for GBC risk prediction.
The European project includes environmental, metabolite and genome-wide genotype data of GBC case-control pairs from eight large European prospective cohorts (Estonian Genome Project, European Prospective Investigation into Cancer and Nutrition (EPIC), Health 2000, Janus Biobank, the National FINRISK Study, The Nord-Trøndelag Health Study, The Swedish Twin Registry and the Lifelines Study).
Chileans are heterogeneous regarding the type of Native American ancestry, and consideration of specific associations with common diseases may lead tosubstantial advances in disease prevention.
We conducted an aggregate-datastudy based on genome-wide genotype data from 1805 admixed Chileans, and validated an identified association with GBC relying on individual data from64 patients, with and without a family history, and 170 healthy controls. In particular, each 1% increase in the Mapuche proportion represented a 3.7% increased mortality GBC risk (95%CI 3.1-4.3%, P = 6×10–27). I will conclude the talk with a summary of novel methods and epidemiological results which could be considered in future studies on human health.

Seminar

09.05.2017 14:00h
in N55 , Raum 210/211

„New bridges over troubled water“ – Simon’s optimales Design reloaded

Prof. Dr. Meinhard Kieser, Heidelberg

Link zu der Profilseite

Eine kürzlich erschienene Übersichtsarbeit zu den Charakteristiken von Phase-II-Studien in der Onkologie, deren Ergebnisse in den Jahren 2005, 2010 und 2014 publiziert wurden, zeigte, dass der überwiegende Anteil dieser Studien einarmig durchgeführt wurde, und dass das von Simon vorgeschlagene optimale Design (Simon, 1989) das weitaus am häufigsten angewendete Zwei-Stufen-Design war (Ivanova et al., 2016). Im Vortrag wird zunächst die Rolle von einarmigen Designs in der onkologischen Forschung und speziell Simon‘s optimalem Design beleuchtet, und es werden verschiedene Optimalitätskriterien zur Konstruktion derartiger Designs vorgestellt. Bei diesen „klassischen“ Designs sind die Fallzahlen für die beiden Studienteile vor und nach der Zwischenauswertung ebenso wie die Entscheidungsregeln für den Hypothesentest fix. Es wird gezeigt, wie diese Designs verbessert werden können, indem die Fallzahl für die zweite Stufe entsprechend einer prä-spezifizierten Regel abhängig vom Ergebnis der ersten Stufe gewählt wird (Kunzmann und Kieser, 2016). Die Flexibilität wurde durch die Entwicklung spezifischer adaptiver Designs, die auf den vorliegenden Studientyp zugeschnitten sind, weiter erhöht (Englert und Kieser, 2012). Hier ist die Anwendung beliebiger Fallzahl-Rekalkulationsstrategien für den zweiten Studienteil unter Einhaltung der vorgegebenen Wahrscheinlichkeit für einen Fehler 1. Art möglich. Ein solches Vorgehen erscheint insbesondere dann sinnvoll, wenn sich im Studienverlauf herausstellt, dass die Planungsannahmen nicht korrekt waren und das gewählte Design auf der Basis akkumulierter Daten „optimiert“ werden soll. Angesichts dieser Vielfalt an Optionen stellt sich die Frage, welche Designvariante letztlich „optimal“ ist. Am Beispiel einarmiger Studien mit binärem Endpunkt wird ein allgemeiner Rahmen zur Konstruktion von Studiendesigns vorgeschlagen, der die Aspekte „Planung unter Unsicherheit“, „Adaptivität“ und „Optimalität“ simultan berücksichtigt. Der Ansatz wird anhand von Beispielen illustriert.

Seminar

04.04.2017 15:00h
in W34 , Raum 11/12

Bluthochdruck und Verkehrslärm - eine Diskussion der Ergebnisse der sekundärdatenbasierten NORAH Fall-Kontrollstudie

Prof. Dr. Hajo Zeeb, Bremen

Seminar im Rahmen der UCCH-Seminarserie "Topics in Cancer Research (topCaRe)"

Donnerstag, den 30.03.2017, 16:00 Uhr,
Campus Forschung (N27), Raum 14

"Cancer mortality of migrants in Germany"

Prof. Dr. Heiko Becher

Vortrag

07.03.2017 14:00h
in N55 (Campus Lehre), Raum 210/11

Missing Values in Multi-arm Trials with Multiple Endpoints
Mehrarmige Studien mit multiplen Endpunkten und fehlenden Werten

PD Dr. Mario Hasler, Christian-Albrechts-Universität zu Kiel

Dieser Vortrag stellt eine Erweiterung multipler Kontrasttests für multiple Endpunkte vor für den Fall fehlender Werte. Mehrere multivariate t-Verteilungen mit endpunktspezifischen Freiheitsgraden werden verwendet zur Berechnung adjustierter p-Werte oder kritischer Werte. Im Unterschied zu konkurrierenden Methoden wird der Gesamtfehler 1. Art im strengen Sinne eingehalten und das Problem unterschiedlicher marginaler Fehler 1. Art vermieden. Die Information aller Messwerte wird verwertet, was zu einem Gütegewinn im Vergleich zu einer Complete Case Analysis führt.

Informationsveranstaltung

07.03.2017 17:00 -18:30 Uhr
in N55 (Campus Lehre), Raum 210/11

Die BMBF Ausschreibung „Klinische Studien mit hoher Relevanz für die Patientenversorgung“ - Wissenswertes rund um die Antragstellung

Das BMBF hat erneut die jährliche Ausschreibung „Klinische Studien mit hoher Relevanz für die Patientenversorgung“ herausgegeben (http://www.gesundheitsforschung-bmbf.de/de/6794.php). Gefördert werden akademisch initiierte, multizentrische, interventionelle, konfirmatorische Studien. Die Ausschreibung ist themenoffen und nicht auf spezielle Krankheiten oder Populationen beschränkt.

Das Verfahren ist zweistufig. Bis zum 11. April. 2017 können 6-seitige Studienskizzen eingereicht.

Dieser Vortrag informiert über die genauen Ausschreibungsbedingungen und die notwendigen Schritte in der Planungsphase. Da es sich um ein hoch kompetitives Förderprogramm handelt, ist eine sorgfältige Planung für eine erfolgreiche Antragstellung unerlässlich. So sind an einer erfolgreichen Studienskizze viele Projektpartner und Institutionen beteiligt. Neben den verschiedenen Studienzentren sind z.B. die Medizinische Biometrie, das Projektmanagement, das Datenmanagement und das Monitoring von zentraler Bedeutung. Das Institut für Medizinische Biometrie und Epidemiologie verfügt über umfangreiche Projekterfahrung in diesem Programm und kann Ihnen bei der Antragstellung mit Rat und Tat zur Seite stehen.

Ich freue mich auf Ihr Kommen,

Prof. Dr. Geraldine Rauch

Einladung zur Informationsveranstaltung von Prof. Dr. Geraldine Rauch als PDF

22. November 2016, 16:00h
Seminarraum 11/12, Gebäude W34, UKE

Statistische Inferenz in Abstracts von medizinischen und epidemiologischen Fachzeitschriften der Jahre 1975 - 2014. Ein systematischer Review.

Prof. Dr. Andreas Stang, Essen

Interessierte sind herzlich eingeladen! Weitere Infos im PDF.

Einladung zum Seminar Prof. Dr. Stang (PDF)

25. Oktober 2016, 16:00h
Seminarraum 11/12, Gebäude W34, UKE

On variable selection and shrinkage strategies to derive multivariable regression models

Prof. Dr. Willi Sauerbrei, Freiburg

Interessierte sind herzlich eingeladen! Weitere Infos im PDF.

Einladung zum Seminar Prof. Dr. W. Sauerbrei (PDF)

23. Juni 2016, 16:00 h
Seminarraum 213 , Gebäude N55, UKE

Building stable multivariable risk scores in GWAS consortia with partially overlapping SNP data

Anne-Sophie Stöhlker, Universität Freiburg

Interessierte sind herzlich eingeladen! Weitere Infos im PDF

Einladung zum Seminar Anne-Sophie Stöhlker (PDF)

21. Juni 2016, 14:00 h
Seminarraum 11/12, Gebäude W34, UKE

Vernachlässigte Tropenkrankheiten in Brasilien:
Ein Überblick

Prof. Jörg Heukelbach, Bundesuniversität von Ceará, Brasilien

Interessierte sinf herzlich eingeladen! Weitere Infos im PDF

Einladung zum Seminar Jörg Heukelbach (PDF)

02. Juni 2016, 14:00h
Seminarraum 11/12, Gebäude W34, UKE

The INDEPTH Network - potentials for research
collaboration in epidemiology and clinical research

Prof. Dr. Osman Sankoh, Accra, Ghana

Interessierte sind herzlich eingeladen! Weitere Infos im PDF

Einladung zum Seminar Osman Sankoh (PDF)