Ziele der Arbeitsgruppe
Die AG setzt sich das Ziel, statistische Verfahren für die klinische Forschung zu sichten, aufzubereiten, zu vermitteln und deren Anwendung zu propagieren. Sie versteht sich als Mittler zwischen universitären, industriellen und regulatorischen Institutionen. Probleme aus der Praxis werden aufgegriffen, neue methodische Entwicklungen vorangetrieben und vermittelt. Im Dialog mit den Behörden soll sowohl über die Anforderungen als auch über die Akzeptanz neuer Lösungsansätze diskutiert werden. Wichtig ist auch der Austausch mit universitären Institutionen außerhalb der medizinischen Fakultäten. Die Arbeit besteht im Wesentlichen in der Vorbereitung und Durchführung von thematischen Workshops und Sitzungen im Rahmen der Jahrestagungen, wobei eine enge Kooperation mit der AG „Statistische Methoden in der Medizin“ der DR/IBS und – je nach Themenstellung – anderen Arbeitsgruppen der GMDS oder anderer wissenschaftlichen Gesellschaften gepflegt wird.
Zusätzlich zu den üblichen Tutorien und Fachvorträgen sollen gerade die Workshops auch die Möglichkeit liefern, ungelöste Probleme oder noch nicht bis ins letzte Detail durchdachte Lösungsvorschläge zur Diskussion zu stellen und Hinweise für die weitere Arbeit einzuholen. Die AG ist bestrebt, gezielt auch junge Wissenschaftler anzusprechen, um einen Beitrag zur Nachwuchsförderung zu leisten.

Paper des Monats: Vorschläge sind herzlich willkommen!
Hiermit möchten wir Sie aufrufen, interessante Arbeiten für das „Paper des Monats“ bei Alexandra Strobel (alexandra.strobel@uk-halle.de) einzureichen. Wir ermutigen Sie insbesondere, nicht nur eigene Forschungsergebnisse, sondern auch die Ergebnisse von Kolleg*innen oder jungen Doktorand*innen einzureichen. Auch Publikationen aus den vergangenen Jahren sind gern gesehen.
Dezember: - Weihnachtspause -
November: Zamsheva, M., Kluttig, A., Wienke, A., & Kuss, O. (2024). Modeling Chronic Disease Mortality by Methods From Accelerated Life Testing. Statistics in Medicine, 43(28), 5273-5284. 10.1002/sim.10233
Oktober: Stoye, F. V., Tschammler, C., Kuss, O., & Hoyer, A. (2024). A discrete time‐to‐event model for the meta‐analysis of full ROC curves. Research synthesis methods, 15(6), 1031-1048. 10.1002/jrsm.1753
September: Martinuka, O., Hazard, D., Marateb, H. R., Maringe, C., Mansourian, M., Rubio-Rivas, M., & Wolkewitz, M. (2023). Target trial emulation with multi-state model analysis to assess treatment effectiveness using clinical COVID-19 data. BMC medical research methodology, 23(1), 197. 10.1186/s12874-023-02001-8
August: Böhnke, J., Zapf, A., Kramer, K., Weber, P., ELISE Study Group, Karch, A., & Rübsamen, N. (2024). Diagnostic test accuracy in longitudinal study settings: theoretical approaches with use cases from clinical practice. Journal of clinical epidemiology, 169, 111314. 10.1016/j.jclinepi.2024.111314
Juli: Haliduola, H. N., Bretz, F., & Mansmann, U. (2022). Missing data imputation in clinical trials using recurrent neural network facilitated by clustering and oversampling. Biometrical journal, 64(5), 863–882. 10.1002/bimj.202000393
Juni: Bardo, M., Huber, C., Benda, N., Brugger, J., Fellinger, T., Galaune, V., Heinz, J., Heinzl, H., Hooker, A. C., Klinglmüller, F., König, F., Mathes, T., Mittlböck, M., Posch, M., Ristl, R., & Friede, T. (2024). Methods for non-proportional hazards in clinical trials: A systematic review. Statistical methods in medical research, 33(6), 1069-1092, 10.1177/09622802241242325
Mai: Lüdecke D, Ben-Shachar MS, Patil I, Waggoner P and Makowski D (2021): performance: An R Package for Assessment, Comparison and Testing of Statistical Models. Journal of Open Source Software, 6(60), 3139. 10.21105/joss.03139
April: Tönnies T, Schlesinger S, Lang A, Kuss O: Mediation analysis in medical research—part 31 of a series on evaluation of scientific publications. Deutsches Ärzteblatt International, 2023; 120: 681–7. 10.3238/arztebl.m2023.0175
März: Erdmann S, Biddle L, Kieser M, Bozorgmehr K. Using independent cross-sectional survey data to predict post-migration health trajectories among refugees by estimating transition probabilities and their variances. Biometric Journal, 2022;64(5):964-983. 10.1002/bimj.202100045
GMDS Jahresbericht 2024
Arbeitsgruppe
Statistische Methodik in der klinischen Forschung
PD Dr. Verena Hoffmann, München (Leiterin)
Dr. Manuel Feißt, Heidelberg (Stv. Leiter)
Alexandra Strobel, Halle (Stv. Leiterin)
Tim Mori, Düsseldorf (Stv. Leiter)
Tätigkeit vom 1. Januar 2024 bis 31. Dezember 2024
Einführung des „Paper des Monats"
Dieses Jahr haben wir die Initiative „Paper des Monats“ ins Leben gerufen. Dabei würdigen wir für unser Fachgebiet interessante Arbeiten von Wissenschaftler*innen der deutschen Community indem wir sie kurz zusammenfassen und mit den Mitgliedern der AG teilen, um so regelmäßigen Austausch zu neuen Methoden zu ermöglichen. Einmal im Monat wird ein Paper aus den Einreichungen der Mitglieder ausgewählt.
Workshop auf der 69. GMDS Jahrestagung (Dresden)
Für die diesjährige Jahrestagung in Dresden konnten wir zwei ausgezeichnete Redner für einen zweiteiligen Workshop zum Thema Confounder-Adjustierung für Behandlungseffekte in Beobachtungsstudien gewinnen. Im ersten Teil erhielten die Teilnehmenden eine verständliche Einführung in die DAG-basierte Definition von Confounding und Confoundern von Prof. Andreas Stang (Essen). Im zweiten Teil wurden von Prof. Oliver Kuß (Düsseldorf) Propensity Scores als Methode zur Confounder-Adjustierung vorgestellt und anhand praktischer Beispiele veranschaulicht. Beide Sitzungen endeten mit einer offenen Diskussionsrunde, bei der praktische Herausforderungen und unterschiedliche Sichtweisen bei der Confounder-Adjustierung gemeinsam mit den Teilnehmern diskutiert wurden.
GMDS Summer Academy (München)
Die AG beteiligte sich an der Organisation der GMDS Summer Academy. Diese fand vom 23. bis 26. September im Schloss Fürstenried in München statt. Es wurden drei parallele Hands-On-Workshops angeboten, die sich mit den Themen „Modeling – Analysis of longitudinal data“, „Innovative concepts in clinical trials “ und „Use of AI and ML in statistics“ befassten. Ergänzend zu den Workshops gab es themenübergreifende Vorträge zu „Estimands“, „Potential and Risks of Artificial Intelligence“ und „Registry Studies and legal aspects“, die allen Teilnehmenden zugänglich waren und wichtige Impulse für die Diskussion und den Austausch boten.
GMDS Herbstworkshop (Online)
Die Arbeitsgruppen „Statistische Methodik in der klinischen Forschung“ (GMDS), „Epidemiologische Methoden“ (GMDS, DGEpi, DGSMP), „Statistische Methoden in der Medizin“ (IBS-DR), „Statistische Methoden in der Epidemiologie“ (IBS-DR, DGEpi) sowie die Querschnittsinitiative „Causal Inference“ (DGEpi) richteten auch in diesem Jahr ihren traditionellen gemeinsamen Herbstworkshop am Donnerstag und Freitag nach Buß- und Bettag aus. Der Workshop mit dem diesjährigen Schwerpunktthema „Nicht Messbares und Nicht Sichtbares“ fand am 21. und 22. November 2024 online statt. In verschiedenen Sessions wurden Themen wie Beobachtungen unterhalb der Bestimmungsgrenze und die Erfassung von Dunkelziffern in Registerdaten behandelt. Darüber hinaus gab es wie immer auch spannende Vorträge zu frei wählbaren Themen.
Amtszeit der Leiter*innen und deren Vertretung
November 2023 bis November 2026