25.09.2023, 12:30 Uhr
Universität Wien
Besprechungsraum 4.34
Währinger Straße 29
1090 Wien

Titel: „A two-step approach for analysing time-to-event data under
non-proportional hazards“

Kurzfassung:
Klinische Studien sind ein zeitaufwändiger Prozess, in welchem die Wirksamkeit und
Sicherheit von neuen Medikamenten beurteilt wird. Ein Meilenstein auf diesem Weg
sind Phase 3 Studien, in welchen versucht wird, eine überlegene Wirksamkeit des neuen
Medikaments gegenüber einer bereits annerkannten Behandlung oder einem Placebo empirisch
zu zeigen. Für eine objektive Beurteilung der Effektivität einer neuen Behandlung
ist eine klare Defintion eines klinischen Endpunkts notwendig. In onkologischen Studien
handelt es sich oft um die Zeitspanne bis zum Eintritt eines Ereignisses wie dem Tod,
dem Fortschreiten der Krankheit oder dem Wiederauftreten derselben – diese werden
zusammenfassend als "Ereigniszeit-Endpunkte" bezeichnet. Traditionelle statistische
Methoden für Eregniszeitanalyse, wie der Log-rank Test und das standardmäßige Cox Regressionsmodell
gehen von einem konstanten Behandlungseffekt aus. In rezenten Studien
wurden allerdings öfter zeitabhängige Wirkungsprozesse, und daher eine Verletzung dieser
Annahme beobachtet. Es existieren zahlreiche Methoden für die Analyse von Eregniszeiten
unter der Annahme von zeitabhänigen Wirkungsmechanismen, aber es herrscht noch
große Uneinigkeit über deren Gebrauch in der Praxis. In dieser Masterarbeit stellen
wir eine Zweistufen-Prozedur vor, in welcher der Test für den Gruppenvergleich von
Wahrscheinlichkeiten eines Events auf einem Vor-test des konstanten Wirkungseffekts
basiert. Bei Nichtverwerfung wird als Gruppenvergleich der Log-rank Test durchgeführt
und bei Verwerfung ein alternativer, gewichteter oder Kombinations-test. Zusätzlich
präsentieren wir eine Lösung für die erhöhte Rate des Fehlers 1. Art, unter welcher der
naive Ansatz leidet, in Form eines Randomisierungstests. Wir analysierten die Power
und die Wahrscheinlichkeit eines Fehlers 1. Art beider Tests in einer umfangreichen
Simulationsstudie und verglichen sie mit etablierten Methoden.