Coordination and information (C: Coordination)
Zusammenfassung der Projektergebnisse
"Coordination" verstand sich als übergreifendes Teilprojekt, um eine gute und reibungslose Zusammenarbeit aller Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler der Forschergruppe zu gewährleisten. Somit bestanden die Ziele dieses Teilprojekts darin: 1) den Verbund zu koordinieren und die wissenschaftliche Kooperation intern als auch mit externen Arbeitsgruppen zu fördern, insbesondere auch mit den klinischen Partnern; sowie 2) Unterstützung bei technischen Aspekten der wissenschaftlichen Arbeit zu leisten. Der regelmäßige interne Austausch war problemlos und jederzeit möglich, da sich die gesamte Forschergruppe an einem Standort befand. Die Kooperation mit externen Kollegen oder Arbeitsgruppen wurde angeregt durch eingeladene Gastvorträge und organisierte Workshop-Treffen in Freiburg. Zudem waren die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler der Forschergruppe stets gut vertreten auf nationalen oder internationalen Konferenzen, oder wurden ihrerseits zu Vorträgen eingeladen. Die technische Unterstützung galt vor allem der statistischen Programmierung und Erstellung von Manuskripten. Um allen Teilprojekten eine möglichst schnelle Durchführung von Simulationsstudien und den Einsatz von Resampling-Techniken zu ermöglichen, haben wir während der Laufzeit eine Software Umgebung für parallele Berechnungen (sfCluster/snowfall) aufgesetzt und kontinuierlich weiterentwickelt. Um die entwickelte Methodik einfach benutzbar zu machen, haben wir die folgenden R Pakete über den CRAN-Server öffentlich verfügbar gemacht und entsprechend zugehörige tutorielle Manuskripte publiziert. Multi-state: changeLOS, mvna, etm, kmi, compeir; Non-randomized: nonrandom, Review: meta, copas, High-dimensional: CoxBoost, peperr.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
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changeLOS: An R-package for change in length of hospital stay based on the Aalen-Johansen estimator R News 2006; 6(2):31-35
WanglerM, Beyersmann J, Schumacher M
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Attributable mortality due to nosocomial infections, a simple and useful application of multistate models. Methods Inf Med 2007; 46(5):595-600
Schumacher M, Wangler M, Wolkewitz M, Beyersmann J
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meta: An R package for meta-analysis. R News December 2007; 7(3):40-45
Schwarzer G
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An R package for the Nelson-Aalen estimator in multistate models. R News 2008; 8:48-50
Allignol A, Beyersmann J, Schumacher M
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copas: An R package for fitting the Copas selection model. The R Journal 2009; 1(2):31-36
Carpenter J, Rücker G, Schwarzer G
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Easier parallel computing in R with snowfall and sfCluster. The R Journal 2009; 1(1):54-59
Knaus J, Porzelius C, Binder H, Schwarzer G
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Parallelized prediction error estimation for evaluation of highdimensional models. Bioinformatics 2009; 25(6):827-829
Porzelius C, Binder H, Schumacher M
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An experimental evaluation of boosting methods for classification. Methods Inf Med 2010; 49(3):219-29
Stollhoff R, Sauerbrei W, Schumacher M
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Software for fitting nonstandard proportional subdistribution hazards models. Biostatistics 2010; 11(4):674-5
Allignol A, Beyersmann J
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Clinical epidemiology and individualized medicine. Biom J 2011; 53(2): 167-169
Henderson R, Schumacher M
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Empirical transition matrix of multi-state models: The etm package. Journal of Statistical Software 2011; 38(4): 1-15
Allignol A, Schumacher M, Beyersmann J
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Estimating summary functional in multistate models with an application to hospital infection data. Computational Statistics 2011; 26:181-197
Allignol A, Schumacher M, Beyersmann J
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Hands-on tutorial for parallel computing with R. Computational Statistics 2011; 26(2):219-239
Eugster M, Knaus J, Porzelius C, Schmidberger M, Vicedo E
