Assessment of dynamic prognostic scores (D: Dynamic scores)

• Antragstellerin: Dr. Erika Graf
• Fachliche Zuordnung: Epidemiologie und Medizinische Biometrie/Statistik
• Förderung: Förderung von 2004 bis 2011
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 5470786

• Erstellungsjahr: 2011

Zusammenfassung der Projektergebnisse

Prognostische scores, die auf einer regulären Basis aktualisiert werden, werden in unterschiedlichen medizinischen Kontexten dazu verwendet, Risikoprofile von Patienten zu beschreiben, die sich im Lauf der Zeit ändem können. "Dynamic" widmete sich der Untersuchung und Entwicklung von adäquater statistischer Methodik zur Bewertung der prädiktiven Genauigkeit von dynamischen prognostischen scores. Wir haben einen Verlustfunktion-Ansatz für zensierte Ereigniszeitdaten entwickelt, der es erlaubt, die zeitliche Ordnung von Kovariateninformation adäquat zu berücksichtigen. In Kooperation mit Muki-state und Highdimensional haben wir diesen zudem für die Situation von konkurrierenden Risiken erweitert. Der Ansatz wurde generell genauer untersucht und mit alternativen Methoden (zeit-abhängige ROC Methodik) verglichen, und konnte darüber hinaus über diverse enzyklopädische Artikel einer breiteren Leserschaft zugänglich gemacht werden. Die Erkenntnisse aus dem Projekt haben wir erfolgreich auf klinische Fragestellungen angewendet, darunter ein Projekt zu koronarer Risikoprädiktion, aus dem sich aktuell ein Manuskript im Peer-Review befindet; außerdem ist aktuell noch ein Projekt zur Evaluation von Daten zum Freiburg Geriatrie Assessment score in Bearbeitung.

Projektbezogene Publikationen (Auswahl)

• Encyclopedia of Biostatistics, chap. Explained variation measures in survival analysis. Third edn., John Wiley & Sons, Ltd: Chichester, 2005; 1856-1858
  Graf E
  
• Survival and Event History Analysis, chap. Explained variation measures in survival analysis. John Wiley & Sons: New York, 2006
  Graf E
  
• Quantifying the predictive performance of prognostic models for censored survival data with time-dependent covariates. Biometrics 2008; 64:603-610
  Schoop R, Graf E, Schumacher M
  
• Encyclopedia of Medical Decision Making, chap. Brier scores. SAGE Publications, 2009
  Binder H, Graf E
  
• Measures of prediction error for survival data with longitudinal covariates. Biom 7 2011; 53(2): 275-293
  Schoop R, Schumacher M, Graf E
  
• Quantifying the predictive accuracy of time-to-event models in the presence of competing risks. Biom J 2011; 53(1):88-112
  Schoop R, Beyersmann J, Schumacher M, Binder H