4.15 Dynamische statistische Modelle für longitudinale und Ereigniszeitdaten

Inhalt:
In vielen klinischen Fragestellungen ist der Verlauf eines oder mehrerer Biomarker und dessen Einfluss auf das weitere Krankheitsgeschehen zu bewerten. Dies kann durch sogenanntes „joint modeling of longitudinal and time-to-event data“ erreicht werden; hierzu sind in der jüngsten Vergangenheit zahlreiche Vorschläge für entsprechende statistische Modelle und deren Analyse publiziert worden. Ein bekanntes klinisches Beispiel ist der Verlauf des Prostata-spezifischen Antigens (PSA) als Marker für das mögliche Wiederauftreten eines Prostatakarzinoms während bzw. nach einer entsprechenden Therapie.

Mit der Einführung molekularer Techniken in die medizinische Diagnostik haben sich dabei eine Reihe weiterer Problemstellungen ergeben, die wiederum Anlass zur Entwicklung moderner statistischer Methoden waren. Im Seminar sollen nach einer allgemeinen Einführung ausgewählte Problemstellungen anhand von neueren Originalarbeiten vorgestellt und diskutiert werden.