Evaluation von diagnostischen Tests mit räumlich oder zeitlich geclusterten Daten (ClusterDiag)

• Antragstellerinnen: Nicole Rübsamen, Ph.D.; Professorin Dr. Antonia Zapf
• Fachliche Zuordnung: Epidemiologie und Medizinische Biometrie/Statistik
• Förderung: Förderung seit 2024
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 539658720

Diagnostische Tests bilden den Ausgangspunkt jeder klinischen Entscheidungsfindung und sind somit verantwortlich für die Qualität der Versorgung, die einem Patienten zur Verfügung steht. Als Konsequenz haben hochwertige diagnostische Studien eine große Bedeutung, um den geeignetsten diagnostischen Test für eine bestimmte Person in einem gegebenen diagnostischen Umfeld bereitstellen zu können. Allerdings sind statistische Methoden für diagnostische Studien nicht so gut entwickelt wie die für therapeutische Studien. Eine entscheidende Lücke besteht darin, dass wiederholte Beobachtungen pro Person, die zu sogenannten geclusterten Daten führen, im Auswertungsprozess bei Verwendung der klassischen Maße für diagnostische Genauigkeit wie Sensitivität, Spezifität und die Fläche unter der ROC-Kurve nicht ausreichend berücksichtigt werden. Das zentrale Ziel dieses Projekts besteht darin, ein umfassendes Konzept für die Planung und Analyse diagnostischer Studien mit räumlich oder zeitlich geclusterten Daten bereitzustellen und dieses Konzept in die Forschungspraxis umzusetzen. Hierzu werden wir zunächst die derzeit verfügbaren Methoden im Bereich diagnostischer Studien mit geclusterten Daten systematisch überprüfen und sie mithilfe systematischer Simulationsstudien vergleichen. Anschließend werden wir das derzeit entwickelte Schätzrahmenwerk für diagnostische Studien auf den Fall von zeitlich und räumlich geclusterten Daten ausweiten. Basierend auf dem Schätzkonzept werden wir methodische Ansätze zur Gewinnung gültiger Schätzungen weiterentwickeln und sie systematisch mit vorhandenen Methoden vergleichen. Darüber hinaus werden Methoden für Vorhersagewerte und für die Planung der Stichprobengröße entwickelt. Schließlich werden wir eine Umsetzung des neuen Rahmens als Leitfaden und ein R-Paket bereitstellen, um die Übertragung in die Forschungspraxis zu ermöglichen. All dies wird in enger Zusammenarbeit mit Experten auf dem Gebiet der Methodik und Anwendung von diagnostischen Tests durchgeführt.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Mitverantwortliche: Professorin Dr. Vanessa Didelez; Professorin Dr. Larissa Fabritz; Professor Dr. Tim Hahn; Privatdozent Dr. Thomas Jack; Dr. Katharina Kramer; Professorin Dr. Antje Wulff