TransMIT Project Division for medical statistics

c/o Justus-Liebig-University Giessen
Institute of Medical Informatics

Rudolf-Buchheim-Str. 6
D-35392 Giessen

Phone:

+49 (6 41) 99 413 62

Fax:

+49 (6 41) 99 413 69

Range of services

Support in planning clinical studies (phase II to IV) and in preparing of study protocols according to the GCP/ICH guidelines, e.g. sample size estimation, randomisation, development of statistical analysis plans (SAP), definition of the analysis sets, data analysis and drafting statistical reports.
Statistical design and analysis of research projects, e.g. laboratory studies and data mining.
Statistical design of surveys, development of questionnaires, collection and analysis of data.
Interpretation and processing of results.
Preparation of graphs and tables for publications.
Conducting meta analyses.
Statistical guidance and support in the design and analysis of PhD theses and habilitations in the medical area.
Teaching workshops on methods and skills in advanced data analysis.

The statistical analysis may include some of the following methods: Generalised linear models, multiple linear regression, binary logistic regression, survival analysis (Kaplan-Meier, Log Rank-Tests, Cox-Regression), principal component analysis, factor analysis, cluster analysis, discriminant analysis, ROC-curves for sensitivity and specificity. Graphical tools include bar plots, pie charts, line plots, scatter plot, box plots, Kaplan-Meier-curves.

Target groups

Research groups or persons who plan to conduct clinical or epidemiological studies or extensive laboratory experiments.
Research and development branches of pharmaceutical and biotechnological companies conducting clinical or epidemiological studies, or in demand of statistical training.
We meet your needs and provide the expertise!

Management

Dr. Jörn Pons-Kühnemann

c/o Justus Liebig University Giessen

Institute of Medical Informatics

Rudolf-Buchheim-Str. 6

D-35392 Giessen

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+49 (6 41) 99 - 4 13 62

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+49 (6 41) 99 - 4 13 69

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TransMIT-Projektbereich für medizinische Statistik

c/o Justus-Liebig-Universität Gießen
Institut für Medizinische Informatik

Rudolf-Buchheim-Str. 6
35392 Gießen

Telefon:

+49 (6 41) 99 413 62

Telefax:

+49 (6 41) 99 413 69

Der TransMIT-Projektbereich für medizinische Statistik bietet die statistische Planung und Analyse von klinischen bzw. epidemiologischen Studien und umfangreicheren Laborversuchen an. Ein weiterer Schwerpunkt ist die Beratung von forschenden Unternehmen aus dem Bereich der Pharmaindustrie und Biotechnologie, die klinische Studien durchführen wollen oder Schulungsbedarf haben.

Leistungsspektrum

Unterstützung bei der Planung klinischer Studien (Phase II bis IV) und der Erstellung der Studienprotokolle unter Berücksichtigung der entsprechenden GCP/ICH Richtlinien, z.B.: Fallzahlschätzung, Randomisation, Erstellung des SAP (statistical analysis plan), Festlegung der Analysekollektive, Datenanalyse und Erstellung des statistischen Abschlussberichts.
Statistische Planung und Analyse von Laborversuchen bis hin zum Data Mining.
Statistische Planung von Umfragen, Konzeption von Fragebögen, Erfassung und Auswertungen der Daten.
Interpretation und Aufbereitung von Resultaten.
Erstellung publikationsreifer Grafiken und Tabellen.
Erstellung von Metaanalysen.
Statistische Hilfestellung bei der Planung und Auswertungen von Promotionen und Habilitationen im medizinischen Bereich
Vermittlung der notwendigen Methoden-Kompetenz in anspruchsvollen Bereichen der Datenanalyse (Schulungen) Bei der statistischen Analyse der Daten werden je nach Problemstellung unter anderen folgende Methoden angewandt: Generalisierte lineare Modelle, multiple lineare Regressionsanalyse, binäre logistische Regressionsanalyse, Überlebensanalyse (Kaplan-Meier-Verfahren, Log Rank-Tests, Cox-Regression), Hauptkomponentenanalyse und Faktorenanalyse, Clusteranalyse, Diskriminanzanalyse, Erstellung von ROC-Kurven zu Berechnung der Sensitivität und Spezifität von Testgrößen, etc. Grafische Darstellung (Balkendiagramme, Kreisdiagramme, Liniendiagramme, Streudiagramme, Box-Plots, Kaplan-Meier-Kurve, etc.)

Zielgruppen

Forschergruppen oder einzelne Personen die klinische bzw. epidemiologische Studien durchführen wollen oder umfangreichere Laborversuche planen
Forschende Unternehmen aus dem Bereich der Pharmaindustrie und Biotechnologie, die klinische Studien durchführen wollen oder Schulungsbedarf haben.

Wir sprechen Ihre Sprache!

Leitung