CAMO Projektstart-Meeting

Im Gesundheitswesen basiert die Zulassung neuer Behandlungen auf systematisch gesammelten Daten zur Wirksamkeit und Sicherheit medizinischer Interventionen (z.B. Arzneimittel). Typischerweise wird in einer klinischen Studie eine einzige Messgröße als „Primär-Endpunkt“ definiert – jene Messgröße, die für die Beurteilung der Wirksamkeit von primärer Bedeutung ist (z.B. der Gewichtsreduktion innerhalb eines bestimmten Zeitraums bei einer ernährungsbezogenen Behandlung). Häufig sind jedoch mehrere Größen von Interesse, um die gesamte Bandbreite der (positiven) Wirkungen einer Intervention gleichzeitig zu erfassen (z.B. Lebensqualität, Schmerz, etc.). Für solche statistischen Analysen gibt es bereits geeignete Methoden – die jedoch den Nachteil haben, dass sie evtl. unausgewogene Verteilungen von bestimmten Merkmalen (z. B. Alter, Geschlecht, Krankheitsmerkmale) zwischen Gruppen von Patient:innen in einer klinischen Studie nicht berücksichtigen.

Um die Entwicklung genau solcher Methoden der Datenanalyse geht es im Projekt „CAMO – Covariate adjustment for multivariate outcomes“ (https://www.fwf.ac.at/forschungsradar/10.55776/PIN9834224 ). Bei einem von Georg Zimmermann (LINK) organisierten Projektstart-Meeting haben sich die Kooperationspartner der Universitäten Hasselt, Leuven und Salzburg am 10./11.10. in Wien getroffen, um die nächsten Schritte festzulegen und Ziele zu definieren, insbesondere auch in Bezug auf die Relevanz für verwandte EU-Projekte im Bereich der „Seltenen Erkrankungen“ (https://erdera.org/, https://realised-ihi.eu/), in denen Dr. Zimmermanns Team ebenfalls eine wesentliche Rolle aufseiten der statistisch-methodischen Forschung innehat.