Methodische Forschung

Die Mitarbeiterinnen des Instituts sind vielfältig aktiv in der biometrischen Methodenforschung.

Die biometrische Methodenforschung befasst sich mit der Entwicklung und Optimierung statistischer Planungs- und Auswertungsstrategien. Übergeordnetes Ziel ist es aus den Forschungsdaten einen möglichst hohen und gleichzeitig validen Informationsgewinn ziehen zu können.

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Methodische Forschungsschwerpunkte des Instituts

Die methodischen Forschungsschwerpunkte des Instituts gliedern sich in vier übergeordnete Anwendungsbereiche, welche als eigenständige Arbeitsgruppen des Instituts etabliert sind. Eine Beschreibung unserer Arbeitsgruppen finden Sie hier.

Ausgewählte methodische Publikationen

Accepted

  • G. Rauch, W. Brannath, M. Brückner, M. Kieser: The average hazard ratio - a good effect measure for time-to-event endpoints when the proportional hazard assumption is violated? Methods of Information in Medicine.
  • G. Rauch, K. Kunzmanna, M. Kieser, K. Wegscheider, Jochem König, C. Eulenburg: The average hazard ratio - a good effect measure for time-to-event endpoints when the proportional hazard assumption is violated? Statistics in Medicine.
  • M. Kieser, M. Wirths, S. Englert, C. U. Kunz, G. Rauch: OneArmPhaseTwoStudy: an R package for planning, conducting, and analysing single-arm phase II studies, Journal of Statistical Software.

2017

  • K. NeumannU. Grittner, S. Piper, A. Rex, O. Florez-Vargas, G. Karystianis, A. Schneider, I. Wellwood, B. Siegrink, J. Loannidis, J. Kimmelman, U. Dirnagel (2017): Increasing efficiency of preclinical research by group sequential designs. PLOS Biology, 15: e2001307.
  • S. Schüler, M. Kieser, G. Rauch (2017): Choice of futility boundaries for group sequential designs with two endpoints, BMC Research Methodology, 17: 119.

2016

  • A. Sander, G. Rauch, M. Kieser (2016): Blinded sample size recalculation in clinical trialswith binary composite endpoints, Journal of Biopharmaceutical Statistics, 27: 705-715.
  • G. Rauch, S. Schüler, M. Wirths, S. Englert, M. Kieser, (2016): Adaptive Designs for two Candidate Primary Time-to-Event Endpoints, Statistics in Biopharmaceutical Research, 8:207-216.

2015

  • G. Rauch, M. Kieser (2015): Adaptive designs for clinical trials with multiple endpoints, Clinical Investigation 5: 433-435.
  • M. Kieser, G. Rauch (2015): Two-stage designs for cross-over bioequivalence trials, Statistics in Medicine 5: 433-435. (1.533)
  • M. Kieser, S. Englert, G. Rauch (2015): Adaptive designs for phase II oncology trials, Clinical Investigation 5: 363-366.
  • G. Rauch, B. Rauch, S. Schüler, M. Kieser (2015): Opportunities and challenges of clinical trials in cardiology using composite primary endpoints, World Journal of Cardiology 7: 1-5.

2014

  • G. Rauch, M. Wirths, M. Kieser (2014): Consistency-adjusted alpha allocation methods for a time-to-event analysis of composite endpoints, Computational Statistics & Data Analysis 75: 151-161.
  • G. Rauch, M. Kieser, S. Ulrich, P. Doherty, B. Rauch, S. Schneider, T. Riemer, J. Senges (2014):  Competing time-to-event endpoints in cardiology trials - a simulation study to illustrate the importance of an adequate statistical analysis, European Journal of Preventive Cardiology 21: 74-80.
  • G. Rauch, A. Jahn-Eimermacher, W. Brannath, M. Kieser (2014): Opportunities and challenges of combined effect measures based on prioritized outcomes, Statistics in Medicine 33:1104-1120.
  • S. Schüler, A. Mucha, P. Doherty, M. Kieser, G. Rauch  (2014): Easily applicable multiple testing procedures to improve the interpretation of clinical trials with composite endpoints. International Journal of Cardiology 15: 126-132.

2013

  • G. Rauch, M. Kieser (2013): An expected power approach for the assessment of composite endpoints and its components, Computational Statistics & Data Analysis 60: 111-122.
  • G. Rauch, J. Beyersmann (2013): Planning and evaluating clinical trials with composite time-to-first event endpoints in a competing risk framework, Statistics in Medicine 32: 3595-3608.