FOR 534:  Statistical Modeling and Data Analysis in Clinical Epidemiology

• Fachliche Zuordnung: Medizin
• Förderung: Förderung von 2004 bis 2009
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 5470786

Die Forschergruppe beschäftigt sich mit konkreten komplexen Fragestellungen der klinischen Epidemiologie, deren Beantwortung neue und anspruchsvolle statistische Analysemethoden erfordert. Der Schwerpunkt liegt hierbei auf der Entwicklung statistischer Methoden, die Themen betreffen, die immer häufiger in klinischen Anwendungen auftreten: Bias durch Design bzw. inadäquate Modellierung, dynamische Phänomene und die Bewertung von Prognosen und Modellen. Dabei sollen vorhandene Ansätze wesentlich verbessert oder grundlegend neue Methoden und Modelle entwickelt werden. Im Rahmen der Forschergruppe sollen diese neu entwickelten Methoden auf patientenspezifische Daten angewendet werden und zur Beantwortung der zugrunde liegenden klinischen Fragen beitragen.
Auch wenn die einzelnen Forschungsaufgaben jeweils durch konkrete klinische Probleme motiviert sind, ist es das primäre Ziel der Forschergruppe, Lösungen zu finden, die auch in einem allgemeinen Kontext anwendbar sind und dadurch zu einem größeren Erkenntnisgewinn in Bezug auf die genannten Themen beitragen. Damit profitieren beide Forschungsdisziplinen - Biostatistik und klinische Epidemiologie - von der Arbeit der Forschergruppe, einerseits durch die Entwicklung neuer allgemein einsetzbarer Methoden, andererseits durch die Beantwortung komplexer Fragestellungen aus der klinischen Praxis, die den Rahmen einzelner Forschungsprojekte sprengen würden.

• DFG-Verfahren: Forschungsgruppen

Projekte

• Analysis of complex case-control studies in pharmacoepidemiology (P: Pharmacoepi) (Antragsteller Schumacher, Martin )
• Assessment of dynamic prognostic scores (D: Dynamic scores) (Antragstellerin Graf, Erika )
• Assessment of time-varying long-term effects of therapies and prognostic factors (T: Time-varying) (Antragsteller Sauerbrei, Wilhelm )
• Coordination and information (C: Coordination) (Antragsteller Schumacher, Martin )
• Evaluation of bias in systematic reviews (R: Review) (Antragsteller Schwarzer, Guido )
• Evidence from non-randomized and partially randomized studies (N: Non-randomized) (Antragstellerin Schmoor, Ph.D., Claudia )
• Regression and multiple time scales in multi-state models (M: Multi-state) (Antragsteller Schumacher, Martin )
• Survival models with high-dimensional data structure (H: High-dimensional) (Antragsteller Schumacher, Martin )

• Sprecher: Professor Dr. Martin Schumacher