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Statistik Blog

Pharmakodynamik: Wirkmechanismen und klinische Relevanz

Pharmakodynamik beschreibt, was ein Arzneimittel im Körper bewirkt. Während die Pharmakokinetik erklärt, wie ein Wirkstoff aufgenommen, verteilt, metabolisiert und ausgeschieden wird, beantwortet die Pharmakodynamik die Frage, welche Effekte ein Wirkstoff auslöst, sobald er sein Ziel erreicht. Sie untersucht, wie Arzneimittel an Rezeptoren, Enzyme, Ionenkanäle oder Transportproteine binden und welche biologischen Reaktionen daraus entstehen. Dieser Artikel […]

Pharmakokinetik: Definition, Prozesse und Bedeutung

Pharmakokinetik beschreibt, was der Körper mit einem Wirkstoff macht. Sie analysiert, wie schnell und in welchem Ausmaß ein Medikament aufgenommen, verteilt, verstoffwechselt und ausgeschieden wird. Gemeinsam bestimmen diese Prozesse, wie stark und wie lange ein Arzneimittel wirkt. Die Pharmakokinetik bildet damit eine zentrale Grundlage für sichere Dosierungen, klinische Studien und die individualisierte Therapie. Was bedeutet […]

Continual Reassessment Method in klinischen Studien: Modellbasierte Dosisfindung

Die Dosisfindung gehört zu den anspruchsvollsten Aufgaben der frühen Medikamentenentwicklung. In Phase I Studien müssen Forschende abschätzen, bei welcher Dosis ein neuer Wirkstoff sicher genug, aber gleichzeitig therapeutisch vielversprechend ist. Diese Entscheidungen basieren meist auf kleinen Stichproben, was die Unsicherheit erhöht und präzise statistische Ansätze erforderlich macht. Klassische Designs wie das 3+3 Verfahren nutzen feste […]

3+3 Design zur Dosisfindung in klinischen Studien

In frühen klinischen Studien spielt die richtige Dosierung eines neuen Wirkstoffs eine entscheidende Rolle. Bevor Forschende die Wirksamkeit prüfen können, müssen sie verstehen, welche Dosis gut verträglich ist und ab wann unerwünschte Nebenwirkungen auftreten. Für diese Phase-I-Studien hat sich ein Verfahren etabliert, das seit Jahrzehnten als Standard gilt: das 3+3-Design. Dieses klassische Schema für klinische […]

Studiendesigns in der Medizin: Monozentrisch vs Multizentrisch

Studiendesigns bestimmen maßgeblich, wie zuverlässig medizinische Forschungsergebnisse sind. Sie beeinflussen die Rekrutierung von Patientinnen und Patienten, die Qualität der Datenerhebung, die Aussagekraft statistischer Auswertungen und die Übertragbarkeit der Ergebnisse auf die klinische Praxis. Eine zentrale Entscheidung betrifft die Frage, ob eine Untersuchung als monozentrische Studie an einem einzelnen Zentrum oder als multizentrische Studie an mehreren […]

BOIN Design: Modernes Verfahren zur Dosisfindung in klinischen Studien

In der frühen klinischen Entwicklung neuer Medikamente steht eine zentrale Frage im Vordergrund: Welche Dosis ist sicher und zugleich wirksam genug, um in weiteren Studienphasen getestet zu werden? Phase-I-Studien verfolgen genau dieses Ziel, denn in dieser Phase verabreichen Forschende Patientinnen und Patienten erstmals ein neues Medikament, meist in kleinen Gruppen. Das Hauptziel besteht darin, die […]

Fehlerbalken und Konfidenzintervalle in R visualisieren

Eine fundierte Datenanalyse geht über Mittelwerte und Häufigkeiten hinaus. Ebenso wichtig ist es jedoch, die Variabilität von Daten sichtbar zu machen. Denn egal ob es um Cholesterinspiegel, Patientenzufriedenheit oder die Lebenserwartung geht: Ohne zusätzliche Informationen über Streuung und Unsicherheit bleibt das Gesamtbild unvollständig. Ein Beispiel: Zwei Länder haben im selben Jahr eine ähnliche durchschnittliche Lebenserwartung. […]

Randomisierte kontrollierte Studien in der klinischen Forschung

Randomisierte kontrollierte Studien – im Englischen Randomised Controlled Trials (RCT) – gelten als Goldstandard in der medizinischen Forschung. Der Begriff “randomisiert” verweist auf die zufällige Zuteilung der Studienteilnehmenden zu verschiedenen Gruppen bzw. Versuchsbedingungen, ein Prozess, der als Randomisierung bezeichnet wird. “Kontrolliert” bedeutet, dass es neben der Interventionsgruppe auch eine Kontrollgruppe gibt, die ein Placebo oder […]

Antworttendenzen in Umfragen: Ursachen und Lösungen

Antworttendenzen in Befragungen gehören zu den häufigsten systematischen Verzerrungen. Sie können die Validität und Aussagekraft von Ergebnissen erheblich beeinträchtigen und stellen in der empirischen Forschung, der Marktforschung sowie in den Sozialwissenschaften eine zentrale methodische Herausforderung dar. Solche Tendenzen treten auf, wenn Befragte nicht entsprechend ihrer tatsächlichen Einstellungen oder Verhaltensweisen antworten, sondern von anderen Faktoren beeinflusst […]

Hierarchisches Testen gegen Alphafehler-Kumulierung

In der medizinischen Forschung werden häufig mehrere Hypothesen innerhalb einer Studie geprüft, etwa bei verschiedenen Fragestellungen oder Subgruppen. Dieses multiple Testen erhöht das Risiko, zufällig signifikante Ergebnisse zu erhalten. Die Folge ist eine sogenannte Alphafehler-Kumulierung, bei der die Gesamtwahrscheinlichkeit für einen Fehler 1. Art steigt. Klassische Verfahren wie die Bonferroni-Korrektur setzen genau dort an, bleiben […]

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