Institut für Mathematische Stochastik

DFG-Projekt Tr 471 /1-2:
Therapeutische Äquivalenz

 

Partner:

Projekt-Management:

  • Prof. Dr. H-J. Trampisch, Bochum
  • Dr. S. Lange, Bochum
  • Prof. Dr. A. Munk, Göttingen

Mitarbeiter:

  • Gudrun Freitag

Beschreibung:

 

In der klinischen Forschung haben Verfahren zum Nachweis der therapeutischen Äquivalenz von medizinischen Behandlungen in den letzten Jahren stark an Bedeutung gewonnen. Hierfür können mehrere Gründe genannt werden: Zum einen wird es mit dem ständigen Fortschritt in der Medizin immer schwieriger, neue Behandlungsmethoden zu entwickeln, die eine (klinisch relevante) Überlegenheit gegenüber den schon vorhandenen therapeutischen Möglichkeiten versprechen. Zum zweiten wird generell ein grösseres Gewicht auf die therapeutische Beeinflussung von Krankheitsfrühstadien gelegt (Stichwort ''Prävention''), wobei hier schon per se mit weniger ausgeprägten Therapieeffekten zu rechnen ist. Es werden also nicht wirksamere Behandlungsformen gesucht, sondern solche, die im Vergleich zu den konventionellen Therapien möglichst nebenwirkungsarm sind.

 

Trotz der hohen gesellschaftspolitischen Bedeutung von Studien zur therapeutischen Äquivalenz gibt es bisher weder eine genaue Formulierung dieses Problems noch eine systematisch entwickelte Methodik zur statistischen Datenanalyse. Die Zielsetzung des Forschungsvorhabens besteht aus drei Komponenten. Zunächst sollen die medizinisch relevanten Äquivalenz-charakteristika und deren Determinanten zur Bestimmung geeigneter Äquivalenzgrenzen identifiziert und klassifiziert werden.



Danach werden statistische Methoden zum Schätzen und Testen dieser Parameter entwickelt. Im letzten Schritt dieses Projektes werden wir eine Software entwickeln, mit welcher in klinischen Studien Fallzahlplanung und Auswertung von therapeutischen Äquivalenzprüfungen durchgeführt werden können.

 

Dies ist ein gemeinsames Projekt zusammen mit der Abteilung für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie der Ruhr-Universität Bochum und wird gefördert durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft