Source: http://docplayer.org/8380911-Primaerer-endpunkt-fallzahlkalkulation.html
Timestamp: 2018-12-15 16:47:32
Document Index: 1582110

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Primärer Endpunkt Fallzahlkalkulation... - PDF
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1 Prospective randomized multicentre investigator initiated study: Randomised trial comparing completeness of adjuvant chemotherapy after early versus late diverting stoma closure in low anterior resection for rectal cancer Primärer Endpunkt Fallzahlkalkulation...
2 Primäre und sekundäre Zielkriterien CoC = Completeness of Chemotherapy The primary outcome is represented by the CoC measured at 28 weeks after randomisation. This point of time reflects the status after planned complete chemotherapy administration in both trial groups (including the group of patients receiving Capecitabine) and after the stoma has already been closed. CoC will be assessed by determining the proportion of the randomised patients which complete all planned cycles of adjuvant chemotherapy. Condition for randomisation and assessment of CoC will be a written agenda/chemotherapy-schedule. This schedule is specified according to the mandatory preoperative interdisciplinary tumour board decision which is based on current national evidence-based guidelines for colorectal cancer treatment.
3 Fallzahlberechnung Fallzahl Differenz (klinisch relevant? zu erwarten?) 5 Parameter Streuung (Standardabweichung) α-fehler (. Art) 2 β-fehler (2. Art)
4 Fallzahlplanung Kriterien für den Unterschied. Der klinisch-relevante Behandlungseffekt (d.h. der kleinste Unterschied von medizinischer Bedeutung). Dieser hängt ab von: der Prognose bzw. Lebenserwartung der Behandlungstoxizität der Inzidenz der Erkrankung der Aufwendigkeit der Behandlung (z.b. auch Kosten) 2. Der realistisch zu erwartende Behandlungseffekt. Dieser kann sich ergeben aus: vorhandenen Erfahrungen mit der gleichen oder einer ähnlichen Therapie dem biologischen Rational der Therapie epidemiologischen Daten Unglücklicherweise ist der realistisch zu erwartende Behandlungseffekt häufig kleiner als der klinisch relevante Behandlungseffekt.
5 Fallzahlberechnung Fallzahl Differenz (klinisch relevant? zu erwarten?) 5 Parameter Streuung (Standardabweichung) α-fehler (. Art)
6 Biostatistische Studienplanung Phase III α Fehler / p - Wert... gibt das Risiko an, eine Überlegenheit der experimentellen Therapie zu behaupten, obwohl sie in Wahrheit nicht überlegen ist gibt die Wahrscheinlichkeit an, daß das gefundene oder ein noch extremeres Ergebnis durch das reine Spiel des Zufalls entstanden ist (obwohl in Wirklichkeit kein Unterschied besteht). Führt man mit äquivalenten Therapien 20 Studien durch, so wird man allein durch Zufall im Mittel einmal ein zum Niveau p < 0.05 signifikant unter-scheidendes Ergebnis erhalten.
7 Biostatistische Studienplanung Phase III Glanz und Elend des p- Werts
8 Fallzahlberechnung Fallzahl Differenz (klinisch relevant? zu erwarten?) 5 Parameter Streuung (Standardabweichung) α-fehler (. Art) 2 β-fehler (2. Art)
9 β-fehler / Power Vermeidung falsch negativer Ergebnisse Die Wahrscheinlichkeit, daß bei der Studie kein signifikanter Unterschied gefunden wird, obwohl in Wirklichkeit der erwartete Unterschied besteht, ist Beta. Übliches Niveau: Power der Studie = Beta (d.h. meist 80%... 90%)
10 Konkrete Rahmenbedingungen für die Fallzahl Aus vorliegenden Ergebnissen der letzten von der Gruppe durchgeführten Studie kann abgeleitet werden, dass nach konventioneller Stomarückverlagerung eine CoC-Rate von nur 42% beobachtet wird. Es wird angenommen, dass diese Rate durch die frühe Rückverlagerung um 20% angehoben werden kann. Dieser Unterschied wird als klinisch relevant erachtet. Das Risiko, bei tatsächlich fehlender Überlegenheit des experimentellen Arms diese fälschlicherweise zu behaupten ( -Fehler, zweiseitig), beträgt 5%. Die Erfolgsrate, eine tatsächlich vorliegende Überlegenheit gegenüber der Behandlung mit alleiniger Operation zu erkennen, beträgt 80% (Power, - Fehler).
11 Fallzahlberechnung Endpunkt: RFS n: = 24 (+36) = 250 Differenz: 42% 62% CoC-Rate 5 Parameter Streuung (Standardabweichung) α-fehler (. Art) 0.05* * zweiseitig 2 β-fehler (2. Art) 0.2
Wahrscheinlichkeitsaussagen in der Medizin
Wahrscheinlichkeitsaussagen in der Medizin Eröffnungsvortrag Wilhelm Gaus Universität Ulm Institut für Biometrie Schwabstr. 13 89075 Ulm wilhelm.gaus@uni-ulm.de Zusammenfassung Nach einer kurzen Einführung
Seminar über Neuere Methoden in medizinischer Informatik und Biometrie 26.4.2007 Thomas Bayes (1702-1761) Bayes-Verfahren in klinischen Studien Joachim Gerß joachim.gerss@ukmuenster.de Effizienzsteigerung