Arbeitsgruppe
Statistische Methodik in der klinischen Forschung
Die Arbeitsgruppe Statistische Methodik in der klinischen Forschung beschäftigt sich mit der Weiterentwicklung und Anwendung statistischer Methoden für die klinische Forschung und greift aktuelle methodische Fragestellungen aus der Praxis auf, um innovative Lösungsansätze zu diskutieren.
Themen
Statistische Methoden für die klinische Forschung weiterentwickeln
Die Arbeitsgruppe diskutiert aktuelle statistische Verfahren für die Planung, Durchführung und Auswertung klinischer Studien und fördert deren Anwendung in der Forschungspraxis.
Wissenschaft und Praxis miteinander verbinden
Als Plattform für den fachlichen Austausch bringt die Arbeitsgruppe Expertinnen und Experten aus Universitäten, Industrie und regulatorischen Institutionen zusammen. Praxisrelevante Fragestellungen werden aufgegriffen und gemeinsam mit neuen methodischen Entwicklungen diskutiert.
Methoden vermitteln und diskutieren
Durch Workshops, Fachsitzungen und Tutorien werden aktuelle statistische Methoden vorgestellt, diskutiert und gemeinsam weiterentwickelt. Dabei bietet die Arbeitsgruppe auch Raum für offene Fragestellungen und neue Lösungsansätze.
Nachwuchs fördern und vernetzen
Die Arbeitsgruppe richtet sich ausdrücklich auch an junge Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler und unterstützt den fachlichen Austausch sowie die Vernetzung innerhalb der statistischen Community.
Neuigkeiten
Rückblick: Workshop zu IPD-Meta-Analysen auf der ISCB GMDS 2026 in Freiburg
Am Dienstag, den 29. September 2026, fand auf der ISCB GMDS 2026 im Konzerthaus Freiburg der Workshop „Introduction to Individual Participant Data (IPD) Meta-Analysis” statt. Als Referenten konnten wir Tim Friede (Universitätsmedizin Göttingen) und Thomas Debray (Smart Data Analysis and Statistics B.V.) gewinnen.
IPD-Meta-Analysen ermöglichen eine besonders flexible und detaillierte Evidenzsynthese und gewinnen in Forschung, Regulatorik und Health Technology Assessment an Bedeutung. Der Workshop vermittelte die methodischen Grundlagen und zeigte die Vorteile gegenüber Meta-Analysen auf Basis aggregierter Daten, etwa bei seltenen Ereignissen sowie bei der Untersuchung von Subgruppen und Effektmodifikationen. Anhand praxisnaher Beispiele wurden zudem Anwendungsbereiche, Herausforderungen und Limitationen diskutiert.
Die Session bot eine gelungene Mischung aus konzeptionellen Erläuterungen, methodischen Details und praxisnahen Hinweisen zur Durchführung von IPD-Meta-Analysen, mit viel Raum für Fragen aus dem Publikum.
Ein herzliches Dankeschön an unsere beiden Referenten und an alle Teilnehmenden für die rege Beteiligung und die anregenden Diskussionen!
Paper des Monats
Hiermit möchten wir Sie aufrufen, interessante Arbeiten für das „Paper des Monats“ bei Alexandra David einzureichen. Wir ermutigen Sie insbesondere, nicht nur eigene Forschungsergebnisse, sondern auch die Ergebnisse von Kolleginnen und Kollegen oder jungen Promovierenden einzureichen. Auch Publikationen aus den vergangenen Jahren sind gern gesehen.
September: Mayer, I., Josse, J., & Traumabase Group. (2023). Generalizing treatment effects with incomplete covariates: Identifying assumptions and multiple imputation algorithms. Biometrical Journal, 65(5), 2100294.
August: - Sommerpause -
Juli: Hoffmann, S., Lemster, S., Collins, G., Hapfelmeier, A., Heinze, G., Mayr, A., ... & Boulesteix, A. L. (2026). When to Adjust for Multiple Testing: A Unifying Guiding Principle. Biometrical Journal, 68(4), e70148.
Juni: Carriero, A., de Hond, A. A., Moons, K. G., & van Smeden, M. (2026). Preliminary appraisal of machine learning based prediction models. Journal of Clinical Epidemiology, 112256.
Weitere Informationen
AG-Newsletter
Möchten Sie in den E-Mail-Verteiler aufgenommen werden oder mehr Informationen zu unserer AG? Bitte wenden Sie sich an Alexandra David.
Tätigkeitsbericht
Tätigkeit vom 1. Januar 2025 bis 31. Dezember 2025
„Paper des Monats“-Initiative
Auch dieses Jahr haben wir die Initiative „Paper des Monats“ fortgesetzt. 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 70. GMDS Jahrestagung (Jena)
Am 8. September 2025 haben wir im Rahmen der GMDS-Jahrestagung in Jena den Workshop „Analyse von Messwiederholungen – ein praktischer Methodenvergleich“ veranstaltet. Rund 70 Teilnehmende nutzten die Gelegenheit, gemeinsam mit uns aktuelle Methoden zur Analyse longitudinaler Daten kennenzulernen. Im ersten Teil führte uns Dr. Susanne Sehner praxisnah in Mixed Models for Repeated Measures (MMRM) ein. Hierbei wurden typische Herausforderungen beim Modellaufbau, der Interpretation und der Berücksichtigung zeitabhängiger Kovariablen diskutiert. Im zweiten Teil zeigte uns Dr. Alexandra Lauer, wie das Estimands Framework nach ICH E9 Addendum dabei helfen kann, Behandlungseffekte auch im Umgang mit intercurrent events robust zu schätzen. Wir danken den Referentinnen herzlich für die anschauliche und methodisch fundierte Vermittlung der Inhalte, die Theorie und Praxis eng miteinander verknüpft hat.
GMDS Herbstworkshop (Bielefeld)
Auch in diesem Jahr haben wir gemeinsam mit den Arbeitsgruppen „Statistische Methoden in der Medizin“ (IBS-DR), „Statistische Methoden in der Epidemiologie“ (IBS-DR, DGEpi, DGSMP), „Epidemiologische Methoden“ (DGEpi, GMDS, DGSMP) sowie der Querschnittsinitiative „Causal Inference“ (DGEpi) unseren traditionellen Herbstworkshop organisiert. Er fand am 20. und 21. November 2025 in Bielefeld statt und widmete sich dem Thema „From Evidence Synthesis to Precision Medicine: An Interdisciplinary Perspective“. In verschiedenen Sessions haben wir uns unter anderem mit Methoden der Präzisionsmedizin und Ansätzen zur Evidenzsynthese und Meta-Analyse beschäftigt. Wie immer bot der Workshop reichlich Gelegenheit für Diskussionen und den Austausch zwischen Nachwuchs- und etablierten Forschenden.