Adaptives Design bezieht sich auf ein klinisches Studiendesign, das im Verlauf der Studie auf der Grundlage der gesammelten Daten Änderungen oder Anpassungen ermöglicht. Ziel ist es, die Studie effizienter, informativer und reaktionsfähiger zu gestalten.
Das adaptive Design hat das Potenzial, die Fehlerquote vom Typ II zu beeinflussen, die auch als Falsch-Negativ-Rate bezeichnet wird. Dabei handelt es sich um die Wahrscheinlichkeit, eine Nullhypothese nicht abzulehnen, wenn sie falsch ist (d. h. einen echten Behandlungseffekt nicht erkennen kann).
Die Auswirkung des adaptiven Designs auf die Fehlerquote vom Typ II hängt weitgehend von den spezifischen Anpassungen ab, die während des Versuchs durchgeführt werden. In einigen Fällen kann adaptives Design die Fehlerquote vom Typ II verringern, in anderen Fällen kann es sie erhöhen.
Wenn die Anpassungen im Versuchsdesign eine effizientere Neuschätzung der Stichprobengröße oder ein vorzeitiges Abbrechen wegen Sinnlosigkeit ermöglichen, kann die Fehlerquote vom Typ II reduziert werden. Durch eine effektivere Zuweisung von Ressourcen, wie z. B. die Reduzierung der Anzahl der benötigten Patienten oder die Beendigung unwirksamer Behandlungen, kann das adaptive Design die Fähigkeit zur korrekten Erkennung von Behandlungseffekten erhöhen und somit die Wahrscheinlichkeit von Fehlern vom Typ II verringern.
Wenn das adaptive Design jedoch mehrere Zwischenanalysen oder gruppensequenzielle Methoden umfasst, besteht möglicherweise ein erhöhtes Risiko für Fehler vom Typ II. In diesen Fällen kann eine mehrfache Betrachtung der Daten möglicherweise zu einer größeren Variabilität des geschätzten Behandlungseffekts führen, wodurch sich die Wahrscheinlichkeit erhöht, dass ein tatsächlicher Effekt aufgrund von Zufall nicht erkannt wird.
Insgesamt hängt der Einfluss des adaptiven Designs auf die Fehlerquote vom Typ II von den spezifischen Anpassungen und der sorgfältigen Entscheidungsfindung bei der Planung und Umsetzung des adaptiven Versuchsdesigns ab.
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