Statistische Grundlagen klinischer Prüfungen

Die Essentials für die Planung & Auswertung klinischer Studien

  • Statistische Denkweisen verständlich erklärt
  • Fallbeispiele aus der Arbeitspraxis, die in Erinnerung bleiben
  • Exzellente Referenten
  • Offiziell zertifiziert nach ISO 9001 und ISO 21001

Online-Seminar

Ab 2.090,00 € zzgl. MwSt.
Leistungen & Ablauf

Buchungsdetails

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Leistungen & Ablauf

Möchten Sie wissen, wie man klinische Prüfungen statistisch valide plant und deren Ergebnisse statistisch sauber auswertet und interpretiert? Wollen Sie die Vielzahl biometrischen Fachbegriffe verstehen und so von Beginn an in Ihrem Studienteam mit allen auf Augenhöhe kommunizieren? Dann sollten Sie dieses Seminar besuchen!

Ihre Referierenden

Dr. Herbert Noack

Dr. Herbert Noack

Scientific Consultancy & Data Science, Mannheim

Data Science Experte mit mehr als 30-jähriger Erfahrung in der pharmazeutischen Industrie (Hoechst, Aventis, Boehringer-Ingelheim).
Herr Dr. Noack hat…

Dr. Hendrik Schmidt

Dr. Hendrik Schmidt

Boehringer Ingelheim Pharma GmbH & Co. KG,
Biberach an der Riß

Global Head of Biostatistics and Data Sciences, Cardiovascular, Renal and Metabolic Diseases;
Herr Dr. Schmidt hat mehr als 15 Jahre…

Das erwartet Sie

  • Einführung in die Statistik: Wichtige Fachbegriffe und Zusammenhänge
  • Statistisch valide planen: Studiendesign- und Kontrollgruppenwahl, Fallzahlschätzung
  • Statistische Schätz- und Testverfahren sinnvoll anwenden
  • Auswertungsprinzipien und statistischer Analyseplan
  • Darstellung der Ergebnisse in Studienbericht und Publikationen
  • Die Herausforderungen bei Subgruppen- und Meta-Analysen

Wer sollte teilnehmen

Dieses Seminar ist für Mitarbeiter*innen in den Abteilungen Medical, Clinical und Regulatory Affairs konzipiert, welche
#die mathematisch-statistischen Denkweisen, die der Planung und Auswertung klinischer Prüfungen zu Grunde liegen, verstehen und

  • die Anwendung der statistischen Verfahren in klinischen Prüfungen lernen wollen.

Ziel der Veranstaltung

Das Seminar bietet Ihnen einen fundierten Überblick über die Grundzüge der Biometrie in der Klinischen Forschung inklusive des dazugehörigen regulatorischen Rahmens.
Die beiden Referenten legen großen Wert darauf, die statistischen Methoden zur Planung, Durchführung und Auswertung klinischer Prüfungen sowie die Interpretation der Studienergebnisse anwenderorientiert und für "statistische Laien" anschaulich zu vermitteln. Sie besprechen mit Ihnen zahlreiche praktische Beispiele - Sie erhalten so das nötige biometrische Hintergrundverständnis, aber auch nützliche Tipps für Ihre Arbeit rund um klinischen Prüfungen.
Nach dem Besuch des Seminars haben Sie ein besseres Verständnis für die statistische Materie gewonnen, was Ihnen sowohl bei der Studienplanung und -auswertung als auch der Auslegung der Studienergebnisse hilft. Sie kennen wichtige biometrische Fachbegriffe, verstehen die Zusammenhänge und sind so in der Lage, die Zusammenarbeit mit Ihrer Biometrie-Abteilung, aber auch Ihre Kommunikation mit Behörden zu optimieren.

Ihr Nutzen

  • Sie lernen die wichtigsten statistischen Fachbegriffe in kompakten Lerneinheiten kennen.
  • Sie verstehen die Zusammenhänge und können so mit den Fachpersonen der Abteilung Statistik auf Augenhöhe kommunizieren.
  • Sie wissen, welche biometrischen Aspekte bei der Studienplanung und -durchführung eine wichtige Rolle spielen, um Ihre klinischen Prüfungen von Beginn an realistisch und statistisch valide zu erstellen.
  • Sie können die statistische Auswertung und Interpretation der Studienergebnisse nachvollziehen.

Profitieren Sie zudem von unserem "Kleines Lexikon der Statistik in klinischen Prüfungen". Die wichtigsten Fachbegriffe rund um biometrische Aspekte in klinischen Prüfungen alphabetisch sortiert sowie kurz und bündig erklärt. Einfach herunterladen!

Programm

1. Tag: 09:00 - 13:00 Uhr
2. Tag: 09:00 - 17:00 Uhr
3. Tag: 09:00 - 13:00 Uhr

Tag 1

Die statistische Schlussweise
  • Einführung: Statistik von Anfang an
  • Der Statistiker in der Klin. Forschung
  • Data Science, Data Storytelling
  • Binomial- und Normalverteilung
  • Deskriptive Statistik, stat. Kennzahlen
  • Wahrscheinlichkeitsverteilungen
  • Punktschätzer und Konfidenzintervall
  • Hypothesen, Fehler 1. und 2. Art
  • Signifikanztests
  • Studienplanung: Fallzahlschätzung
  • Praxis: t-Test und Fallzahlschätzung

Bias und Streuung
  • Arten und Vermeidung von Bias
  • Endpunkt-Validierungs-Komitee und Data-Monitoring Commitee

Statistisch valide planen
  • Richtlinien: ICH, GCP, CHMP, FDA, EMA
  • ICH-E9 Addendum
  • Studienziele: Überlegenheit, Äquivalenz /Nicht-Unterlegenheit oder klinisch relevante Differenz
  • Studiendesign
  • Wahl der Kontrollgruppe und der Endpunkte
  • Multiples Testen
  • Zwischenauswertungen; gruppensequentielle und adaptive Studien
  • Statistisches im Studienprotokoll

Die statistische Schlussweise

  • Einführung: Statistik von Anfang an
  • Der Statistiker in der Klin. Forschung
  • Data Science, Data Storytelling
  • Binomial- und Normalverteilung
  • Deskriptive Statistik, stat. Kennzahlen
  • Wahrscheinlichkeitsverteilungen
  • Punktschätzer und Konfidenzintervall
  • Hypothesen, Fehler 1. und 2. Art
  • Signifikanztests
  • Studienplanung: Fallzahlschätzung
  • Praxis: t-Test und Fallzahlschätzung

Bias und Streuung

  • Arten und Vermeidung von Bias
  • Endpunkt-Validierungs-Komitee und Data-Monitoring Commitee

Statistisch valide planen

  • Richtlinien: ICH, GCP, CHMP, FDA, EMA
  • ICH-E9 Addendum
  • Studienziele: Überlegenheit, Äquivalenz /Nicht-Unterlegenheit oder klinisch relevante Differenz
  • Studiendesign
  • Wahl der Kontrollgruppe und der Endpunkte
  • Multiples Testen
  • Zwischenauswertungen; gruppensequentielle und adaptive Studien
  • Statistisches im Studienprotokoll

Tag 2

Statistische Verfahren
  • Praxis: 4-Felder und Mehrfelder-Tafeln, Fisher-Test und Chi-Quadrat-Test
  • Parametrische Testverfahren für normalverteilte Daten (Varianzanalyse, Lineares Modell)
  • Nicht-parametrische Rang-Verfahren (Wilcoxon- und Mann-Whitney-Test)
  • Survival-Analyse (Kaplan-Meier Kurven)

Auswertungsprinzipien
  • Konfirmatorische und explorative Analyse
  • "FAS/Intention to treat" und "Per Protocol"
  • Robustheit der Ergebnisse: Sensitivitätsanalysen
  • Der statistische Analyseplan

Darstellung der Ergebnisse
  • Darstellung im Studienbericht
  • Publikationen: Consort-Statement
  • Kritik publizierter Studien

Statistische Verfahren

  • Praxis: 4-Felder und Mehrfelder-Tafeln, Fisher-Test und Chi-Quadrat-Test
  • Parametrische Testverfahren für normalverteilte Daten (Varianzanalyse, Lineares Modell)
  • Nicht-parametrische Rang-Verfahren (Wilcoxon- und Mann-Whitney-Test)
  • Survival-Analyse (Kaplan-Meier Kurven)

Auswertungsprinzipien

  • Konfirmatorische und explorative Analyse
  • "FAS/Intention to treat" und "Per Protocol"
  • Robustheit der Ergebnisse: Sensitivitätsanalysen
  • Der statistische Analyseplan

Darstellung der Ergebnisse

  • Darstellung im Studienbericht
  • Publikationen: Consort-Statement
  • Kritik publizierter Studien

Tag 3

Subgruppen-Analysen
  • Definition
  • Schwierigkeiten und Fallen
  • Heterogenität und Multiplizität
  • Tipps zur Publikation von Subgruppenanalysen

Meta-Analysen
  • Zusammenfassung mehrerer Studien
  • Was Meta-Analyse kann und was nicht

Subgruppen-Analysen

  • Definition
  • Schwierigkeiten und Fallen
  • Heterogenität und Multiplizität
  • Tipps zur Publikation von Subgruppenanalysen

Meta-Analysen

  • Zusammenfassung mehrerer Studien
  • Was Meta-Analyse kann und was nicht

Weitere Infos

Qualifikation zum Clinical Data Specialist

Dieses Seminar ist ein Teil des Qualifikationslehrgangs zum Clinical Data Specialist.



Das Konzept:

Sie absolvieren das e-Learning "GCP und Data Science in klinischen Studien" und nehmen anschließend an zwei Weiterbildungen im Live-Online-Format teil, welche Sie gemäß Ihren Interessen aus mehreren Optionen auswählen können. Damit qualifizieren Sie sich zum Clinical Data Specialist und bekommen dies durch das FORUM Institut zertifiziert.



Weitere Informationen im Details finden Sie HIER.

Kompetenz-Check

Sind Sie bereit, Ihr Wissen im Bereich Statistik in klinischen Studien auf die Probe zu stellen? Unser interaktiver Kompetenz-Check bietet Ihnen die perfekte Gelegenheit Ihre Kenntnisse zu testen.

Klicken Sie auf das Bild, um zum Learning Snack zu gelangen.



Downloads

Prospekt

Alle Details und Inhalte auf einen Blick.

Kleines Lexikon der Statistik - die wichtigesten Fachbegriffe erklärt

Weitere Informationen


Das Seminarkonzept

Das Seminar erstreckt sich über zwei halbe und einen ganzen Tag. Die kleinen Lerneinheiten fördern den Lernerfolg. Zudem haben Sie so die Gelegenheit, jederzeit zu den Themenblöcken Fragen zu stellen und individuelle Schwerpunkte im Seminar zu setzen.


Optionaler, kostenloser Techniktest (Pre-Meeting)

Unseren Learning Space kennenlernen und Sicherheit gewinnen: Sie können kostenlos an einem unserer PreMeetings teilnehmen, eine Anmeldung ist nicht erforderlich. Termine und Zugangsdaten zu unseren PreMeetings finden Sie in Ihrem Kundenkonto. Ein PreMeeting bietet die Möglichkeit, unseren Learning Space besser kennen zu lernen. Es ist ein unverbindliches Angebot für alle Kunden und keine Voraussetzung für Ihre Teilnahme.

Inhouse-Angebote - Präsenz und Online

Dieses Seminar führen wir auch exklusiv für Ihr Unternehmen durch - individuell zugeschnitten auf Ihre Anforderungen, terminlich flexibel und wahlweise als Präsenz- oder Online-Format. Sprechen Sie uns an und wir erstellen Ihnen ein massgeschneidertes Angebot.

Angebot anfordern

Kundenstimmen

Was zufriedene Teilnehmer sagen

"Es war ein großartiger Überblick über die statistischen Methoden klinischer Forschung, die durch viele Beispiele und die Möglichkeit, jederzeit Rückfragen zu stellen, verständlich gemacht wurden. Danke dafür!"

"Absolut empfehlenswert, wenn man ein gutes Verständnis der statistischen Methoden klinischer Studien haben möchte, aber nicht selbst an Auswertungen beteiligt ist. Dafür müsste man sich sicher intensiver mit den statistischen Methoden auseinandersetzen."

"Sehr lohnenswert."

Thomas Haese

"Gelungene Auffrischung und Erweiterung meiner Statistikkenntnisse."

Susanne Jänig UCB Biosciences GmbH

"Abdeckung eines breiten Themenspektrums. Praktische Anwendungsbeispiele."

"Die Veranstaltung hat ein breites Spektrum an Themen abgedeckt,die gut verständlich waren. Die Dozenten waren sehr professionell und haben die Inhalte klar und verständlich vermittelt."

"Meine Erwartungen war, dass der Kurs weniger "statistisch" und mehr "alltagsbezogener" für Nicht-Statistiker wäre. Ich bin sehr positiv überrascht, dass doch so viele detaillierte und wertvolle Informationen geteilt wurden (seien es Beispiele oder Anwendungsbeispiele im Alltag)."

"Im Hinblick auf die Grundlagen zur Statistik, Auswertemöglichkeiten und Hintergründe und für mich als Nicht-Statistiker wie ich zu welchen Annahmen im Studienprotokoll komme wurden meine Erwartungen erfüllt."

"Ein hochwertiges Seminar mit hervorragenden Referenten."

Julia Friedrich Shire - Baxalta Deutschland GmbH

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Regine Görner

Regine Görner
Dr. Verena Klüver
r.goerner@forum-institut.de
v.kluever@forum-institut.de