Jun.-Prof. Ditzhaus
Abgeschlossene Projekte
Modellierung und Quantifizierung von Effektgrößen für faktorielle Daten in der Überlebenszeitanalyse -Teil II
Laufzeit: 01.11.2022 bis 31.10.2025
Das Projekt wurde von Merle Munko an der OVGU weitergeführt und abgeschlossen.
Ziel dieses Vorhabens ist es, den erfolgreichen Weg der ersten Projektphase fortzusetzen und biostatistische Verfahren zur Effektquantifzierung in komplexen Designs mit 'time-to-event' Endpunkten (weiter) zu entwickeln. Diese sind motiviert durch interdisziplinäre Kooperationen der PIs mit medizinischen Kollegen von nationalen Universitätskliniken sowie auftretenden Problemen mit existierenden Verfahren aus der Literatur. Ein besonderer Fokus liegt deshalb auf gut interpretierbaren Estimands wie dem RMST (restricted mean survival time) sowie Situationen mit nichtproportionalen Hazards und/oder konkurrierenden Risiken wie sie bspw. in der Onkologie (insbesondere bei neuartigen Immuntherapien), bei bestimmten Autoimmunerkrankungen (wie multipler Sklerose) oder chronischen Atemwegserkrankungen (wie Asthma im Kindesalter) auftreten können.
Um für solche Settings vertrauensvolle biostatistische Inferenzmethoden (Punktschätzer, Konfidenzintervalle und -bereiche sowie Tests) zu entwickeln, werden auf methodischer Ebene bspw. permutations- und bootstrapbasierte Verfahren mit modernen Techniken der nichtparametrischen Statistik, des multiplen Testens und des maschinellen Lernens kombiniert. In ausgiebigen Simulationsstudien, gemeinsamen Analysen mit interdisziplinären Kooperationspartnern /innen sowie rekonstruierten Daten von aktuellen Studien wird die Methodik hinsichtlich Praktikabilität und Effizienz optimiert. Im Anschluss werden die Verfahren in R-Pakten und nutzerfreundlichen shiny-Apps einer breiten Maße von Biometrikern/innen zur flexiblen Analyse von komplexen 'time-to-event'-Daten zur Verfügung gestellt. Ausführliche Guidelines sowie eingängliche Zeitschriften-Artikel ermöglichen den einfachen und unmittelbaren Zugang zur Software.
Effiziente nichtparametrische Analyse von diagnostischen und prognostischen Biomarkern
Laufzeit: 01.04.2024 bis 31.03.2025
Das Projekt wird unter der Betreuung von Prof. Dr. Frank Konietschke fortgeführt und wurde bis März 2025 von Herrn Schomburg an der OVGU bearbeitet.
Diagnostische Studien zur Aussagekraft von Biomarkern sind ein sehr wichtiger Bestandteil der präklinischen, klinischen und translationalen Forschung. Allerdings basieren die aktuell verfügbaren Methoden primär auf der gesamten Fläche unter der ROC-Kurve (engl. Receiver Operating Characteristic) und geben somit jedem Punkt der ROC-Kurve das gleiche Gewicht. Dies führt in der Praxis jedoch teilweise zu irreführenden statistischen Aussagen, sodass diese Vorgehensweise nicht immer empfehlenswert ist. Dahingegen sind ROC-Methoden, die nur das medizinisch relevante ROC-Kurvensegment über Einschränkungen der Sensitivität und Spezifität berücksichtigen, sowie andere Gütemaße (z. B. Youden-Indizes) vielversprechender und statistisch informativer. Allerdings fehlen für
diese Kennzahlen statische Inferenzmethoden für generelle faktorielle Designs. Ziel dieses Projekt ist es diese Lücke zu schließen und die zugehörige Software zu implementieren. Der konkrete Arbeitsplan ist
hierbei motiviert durch diverse reale Studien sowie aufgekommene methodische Fallstricke aus der eigenen statistischen Beratung.
2025
Begutachteter Zeitschriftenartikel
Multiple comparison procedures for simultaneous inference in functional MANOVA
Munko, Merle; Ditzhaus, Marc; Pauly, Markus; Smaga, Łukasz
In: Electronic journal of statistics - Ithaca, NY : Cornell University Library, Bd. 19 (2025), Heft 1, S. 2637-2732
Early and late buzzards - comparing different approaches for quantile‐based multiple testing in heavy‐tailed wildlife research data
Baumeister, Marléne; Munko, Merle; Gladow, Kai-Philipp; Ditzhaus, Marc; Chakarov, Nayden; Pauly, Markus
In: Biometrical journal - Berlin : Wiley-VCH, Bd. 67 (2025), Heft 4, Artikel e70065, insges. 19 S.
Multiple tests for restricted mean time lost with competing risks data
Munko, Merle; Dobler, Dennis; Ditzhaus, Marc
In: Biometrics - [Oxford] : Oxford University Press, Bd. 81 (2025), Heft 3, Artikel ujaf086, insges. 10 S.
2024
Begutachteter Zeitschriftenartikel
Quantile-based MANOVA - a new tool for inferring multivariate data in factorial designs
Baumeister, Marléne; Ditzhaus, Marc; Pauly, Markus
In: Journal of multivariate analysis - Orlando, Fla. : Acad. Press, Bd. 199 (2024), Artikel 105246, insges. 17 S.
2023
Begutachteter Zeitschriftenartikel
Studentized permutation method for comparing two restricted mean survival times with small sample from randomized trials
Ditzhaus, Marc; Yu, Menggang; Xu, Jingyue
In: Statistics in medicine - Chichester [u.a.] : Wiley, Bd. 42 (2023), Heft 13, S. 2226-2240
A comparative study to alternatives to the log-rank test
Dormuth, Ina; Liu, Tiantian; Xu, Jingyue; Pauly, Markus; Ditzhaus, Marc
In: Contemporary clinical trials - Amsterdam [u.a.] : Elsevier Science, Bd. 128 (2023), Artikel 107165
Hypothesis testing for matched pairs with missing data by maximum mean discrepancy - an application to continuous glucose monitoring
Matabuena, Marcos; Félix, Paulo; Ditzhaus, Marc; Vidal, Juan; Gude, Francisco
In: The American statistician - Abingdon : Taylor & Francis, Bd. 77 (2023), Heft 4, S. 357-369
AML consolidation therapy - timing matters
Reimann, Adrian-Manuel; Schalk, Enrico; Jost, Felix; Mougiakakos, Dimitrios; Weber, Daniela; Döhner, Hartmut; Recher, Christian; Dumas, Pierre-Yves; Ditzhaus, Marc; Fischer, Thomas; Sager, Sebastian
In: Journal of cancer research and clinical oncology - Berlin : Springer, Bd. 149 (2023), Heft 15, S. 13811-13821
2022
Nicht begutachteter Zeitschriftenartikel
Hypothesis testing for matched pairs with missing data by maximum mean discrepancy - an application to continuous glucose monitoring
Matabuena, Marcos; Félix, Paulo; Ditzhaus, Marc; Vidal, Juan; Gude, Francisco
In: De.arxiv.org - [S.l.]: Arxiv.org . - 2022, insges. 16 S.
A comparative study to alternatives to the log-rank test
Dormuth, Ina; Liu, Tiantian; Xu, Jin; Pauly, Markus; Ditzhaus, Marc
In: De.arxiv.org - [S.l.]: Arxiv.org . - 2022, insges. 33 S.
A Multiple kernel testing procedure for non-proportional hazards in factorial designs
Ditzhaus, Marc; Fernández, Tamara; Rivera, Nicolás
In: De.arxiv.org - [S.l.]: Arxiv.org . - 2022, insges. 44 S.
- Keine Daten im Forschungsportal hinterlegt.
2022- | W1 assistant professor (with tenure track to W2), Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg |
2021-2022 | Akademischer Rat auf Zeit (˜ Lecturer), TU Dortmund University |
2019-2021 | PostDoc, TU Dortmund University |
2018-2019 | PostDoc, University of Ulm |
2017 | PhD, Mathematics, Heinrich-Heine-University of Duesseldorf |
2014-2018 | Research assistant, Heinrich-Heine-University of Duesseldorf |