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Entwicklung und Anwendung statistischer Modelle zur Bewertung potenzieller Behandlungseffekte in COVID-19 Beobachtungsstudien

Fachliche Zuordnung Epidemiologie und Medizinische Biometrie/Statistik
Förderung Förderung seit 2021
Projektkennung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 458593554
 
Die dringende Notwendigkeit, wirksame COVID-19-Behandlungsoptionen zu finden, führte zu einer umfangreichen Forschung über die Neuverwendung von bereits verfügbaren Medikamenten (wie Remdesivir oder Hydroxychloroquin). Im Gegensatz zu randomisierten Studien erfordern Beobachtungsstudien jedoch eine komplexere statistische Modellierung, um die zeitabhängige Zuteilung der Behandlung, die Verzerrungen (Bias), die unterschiedlichen Zeitskalen und die Heterogenität zu berücksichtigen. Darüber hinaus sind die klinischen Endpunkte von COVID-19-Patienten sehr komplex, da mehrere Krankheitsverläufe (wie mechanische Beatmung oder extrakorporale Membranoxygenierung) sowie Tod und Entlassung als konkurrierende Endpunkte auftreten können. In Vorarbeiten untersuchten wir unterschiedliche Arten von statistischen Verzerrungen in pandemischen Szenarien von Influenza A (H1N1pdm09). In enger Zusammenarbeit mit nationalen (z.B. Freiburg, n=213 COVID-19-Patienten) und internationalen klinischen Partnern (z.B. Isfahan, n>600 COVID-19-Patienten) wenden wir derzeit diverse Multistadien-Methodiken an, um zeitkomplexe Endpunkte von COVID-19-Patienten zu untersuchen. In diesem Projekt wollen wir diese Methoden weiter ausbauen, um den möglichen Nutzen von zeitdynamischen Behandlungsmethoden zu untersuchen. Daher werden wir 1) einen Literaturüberblick durchführen, um die methodische Qualität der veröffentlichten Artikel im Hinblick auf häufige zeitbezogene Verzerrungstypen zu bewerten, 2) geeignete statistische Modelle entwickeln, die den oben genannten Herausforderungen gerecht werden, und 3) diese Methodik auf Beobachtungsdaten von COVID-19 anwenden und so die evidenzbasierte Entscheidungsfindung verbessern.
DFG-Verfahren Sachbeihilfen
 
 

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