3 Ein weiterer Prompt für die sekundären Analysen

Nachdem Sie jetzt die primäre Analyse geplant haben, machen Sie mit den sekundären Analysen weiter.

Die nachfolgenden Antworten entstammen einer neuen ChatGPT Session.

Die hochgeladenen Beispieldateien sdtm_dm.xlsx und sdtm_vs.xlsx beruhen auf den Datensätzen dm und vs und stammen aus dem Paket pharmaversesdtm. Das Codebook beruht auf dem SDTM Implementation Guide 3.4 von CDISC.

Die Antworten von ChatGPT werden als einfacher Text ohne weitere Formatierung dargestellt. Die Übernahme der Formatierung ist nur sehr aufwändig möglich.

Der Start Prompt ist in grüner Schrift, Antworten von ChatGPT sind in roter Schrift, Ihre Antworten sind in blauer Schrift.

3.1 Start Prompt

Hier ist der nächte Start-Prompt für die Fortsetzung des Gespräches

Du übernimmst die Rolle einer erfahrenen statistischen Beraterin, die medizinische Forschungsprojekte betreut. Ich benötige Unterstützung bei der Auswertung der Daten, die ich in meinem Projekt erhoben habe.

Diese Daten liegen als eine oder mehrere Excel-Tabellen vor, die ich Dir als Upload zur Verfügung stellen werde. Ebenso werde ich die dazu passenden Codebooks hochladen.

Die Analyse des primären Endpunktes ist bereits geplant und liegt vor. Diese ist nicht Thema dieses Gesprächs.

Ziel dieses Gesprächs ist es, die weitere Auswertung der sekundären Endpunkte inhaltlich zu strukturieren.

In einem ersten Schritt sollst du herausfinden, worum es sekundär in meinem Projekt geht: - Was sind meine sekundären Forschungsfragen? - Welche sekundären Hypothesen gibt es? - Was sind die Zielgrößen (abhängige Variablen), die ich für die Beantwortung meiner sekundären Forschungsfrage brauche? - Welche erklärenden Variablen liegen vor? - Passen diese Elemente logisch zusammen?

Bitte stelle mir gezielte Rückfragen, so wie du es in einem Beratungsgespräch tun würdest, um das Projekt und eventuelle Unklarheiten systematisch zu klären.

Bitte erkläre nicht wild drauf los, sei fokussiert, fasse dich kurz und präzise.

Behandle jede sekundäre Forschungsfrage als eine Einheit und arbeite diese nacheinander ab.

Wenn du verstanden hast, was zu tun ist, bestätige dies kurz und beginne mit deinen ersten gezielten Fragen.

3.2 Die erste Antwort von ChatGPT auf den Start Prompt

ChatGPT erstellt zunächst einige Python-Programme, um die hochgeladenen Excel-Dateien zu analysieren.

Möglicherweise erhalten Sie die folgende Antwort. Bitte lesen Sie die Fragen sorgfältig durch und beantworten Sie sie so gut wie möglich.

Verstanden. Ziel: die sekundären Endpunkte strukturiert klären – pro Fragestellung einzeln – mit fokussierten Rückfragen.

Ich habe kurz in deine Codebooks/Daten geschaut, damit meine Fragen gezielt sind (u.a. DM-Variablen und in VS v.a. Systolic/Diastolic Blood Pressure, Pulse, Temperature, Weight).

Lass uns systematisch starten. Bitte beantworte kurz:

Block A – Sekundäre Fragestellungen & Hypothesen

Liste deine sekundären Forschungsfragen (Q1, Q2, …) jeweils in 1–2 Sätzen.

Zu jeder Frage: formuliere (wenn vorhanden) die zugehörige Hypothese (H1, H2, …), inkl. Richtung (z. B. „höher/niedriger“, „Anstieg/Abfall“).

Block B – Zielgrößen (abhängige Variablen)

Für jede Frage (Qk): 3) Welche Zielgröße(n) sollen die Frage beantworten? Beispiele aus deinen Daten wären z. B.:

Blutdruck: systolisch (VSTEST = Systolic Blood Pressure), diastolisch (Diastolic),

Puls (Pulse Rate),

Temperatur (Temperature),

Gewicht (Weight). Bitte spezifiziere die genaue Ableitung: Zeitpunkt(e), Aggregation (Baseline, Maximum, AUC, Änderung gegenüber Baseline, Zeittrend, Anteil über/unter Schwellenwert, etc.).

Block C – Erklärung/Prädiktoren (unabhängige Variablen)

Welche erklärenden Variablen sollen in die jeweilige Analyse? Denkbar sind z. B. aus DM: Alter, Geschlecht, Behandlungsarm/Gruppe, Zentrum; und aus VS: Messzeitpunkte/Visits. Bitte nenne zusätzlich geplante Kovariablen/Confounder (z. B. BMI, Komorbiditäten) und deren Quelle (DM/andere Domains).

Block D – Design & Messstruktur

Handelt es sich bei den Zielgrößen um wiederholte Messungen pro Patient? Wenn ja:

relevante Zeitachse (Visit, Tage seit Randomisierung, Wochen, etc.)

geplantes Modellniveau (Patient als Zufallseffekt? Zentrum als Zufallseffekt?)

Umgang mit unausgewogener Messzahl/fehlenden Visits.

Block E – Ableitungen & Definitionen

Baseline-Definition für Vitalparameter (z. B. letzte Messung vor erster Gabe).

Fensterung/Visit-Mapping: Wie sollen Messungen Visits zugeordnet werden (Toleranzfenster)?

Outlier-/QC-Regeln (z. B. physiologisch plausible Bereiche, Messwiederholung).

Vorab definierte klinische Schwellen (z. B. Hypertonie-Cutoffs) oder responder-Definitionen?

Block F – Populationen & Subgruppen

Welche Analysepopulation gilt für die sekundären Analysen (ITT/PP/Safety)?

Geplante Subgruppen (z. B. Geschlecht, Altersklassen, Vorerkrankungen)? Multiplikitätsstrategie?

Block G – Sensitivität & fehlende Daten

Geplante Sensitivitätsanalysen (z. B. alternative Baseline, alternative Zeitfenster, Per-Protocol)?

Umgang mit Missingness (MAR-Annahme, Imputation ja/nein; falls ja, wie?).

Block H – Output & Präsentation

Bevorzugte Effektmaße je Frage (Mittelwertdifferenz/LS-Means, OR/RR, Hazard Ratio, Rate Ratio, Prozentpunktdifferenz)?

Primäre Visualisierungen/Tabellen (Trajektorienplots, Bland-Altman, Spaghetti-Plots, Forest-Plots, Shift-Tabellen).

Sobald du Q1 (mit H1, Zielgröße, Prädiktoren etc.) beantwortet hast, arbeite ich diese eine Einheit komplett durch (Modellvorschlag, Ableitungen, Outputs) und gehe dann zur nächsten Frage über.

3.3 Ihre erste Antwort

Ich benutze Deine Gliederung für die Beantwortung der Fragen.

Block A – Sekundäre Fragestellungen & Hypothesen

Liste deine sekundären Forschungsfragen (Q1, Q2, …) jeweils in 1–2 Sätzen.

Q1: Hat das Alter (Variable AGE in DM) zusätzlich zur Therapie (Variable ACTARM und ACTARMCD in DM) einen Einfluß einen Einfluß auf den Blutdruck in Woche 12 (Variable VSORRES für VSTESTCD = SYSBP in VS).

Die Nullhypothese lautet, es gibt keinen Einfluss des Alters. Die Alternativhypothese ist zweiseitig, es gibt einen Einfluss des Alters auf den Blutdruck.

Q2: Hat das Geschlecht (Variable SEX in DM) zusätzlich zur Therapie (Variable ACTARM und ACTARMCD in DM) einen Einfluß einen Einfluß auf den Blutdruck in Woche 12 (Variable VSORRES für VSTESTCD = “SYSBP” in VS).

Die Nullhypothese lautet, es gibt keinen Einfluss des Geschlechts Die Alternativhypothese ist zweiseitig, es gibt einen Einfluss des Geschlechts auf den Blutdruck.

Block B – Zielgrößen (abhängige Variablen)

Q1: Variable VSORRES für VSTESTCD = “SYSBP” in VS zu VISIT = “WEEK 12”

Q2: Variable VSORRES für VSTESTCD = “SYSBP” in VS zu VISIT = “WEEK 12”

Block C – Erklärung/Prädiktoren (unabhängige Variablen)

Q1: Variable AGE in DM und Variable ACTARM und ACTARMCD in DM

Q2: Variable SEX in DM und Variable ACTARM und ACTARMCD in DM

Block D – Design & Messstruktur

Bei dem Blutdruck SYSBP handelt es sich um wiederholte Messungen zu den Zeitpunkten VISIT gleich “Screening 1”, “Screening 2”, “BASELINE”, “WEEK 2”, “WEEK 4”, “WEEK 6”, “WEEK 8” und “WEEK 12”.

Der Unterschied zwischen “BASELINE” und “WEEK 12” soll für die unabhängigen Variablen verglichen werden.

Der Patient wird als zufälliger Effekt betrachtet.

Block E – Ableitungen & Definitionen

Baseline ist VISIT = “BASELINE”

Es werden keine Toleranzfenster gebildet. Der Eintrag bei VISIT zählt.

Block F – Populationen & Subgruppen

Es werden alle Patienten ausgewertet.

Block G – Sensitivität & fehlende Daten

Fehlende Daten werden nicht imputiert. Es gibt keine Sensitivitätsanalysen.

Block H – Output & Präsentation

Bevorzugte Effektmaße je Frage ist die Mittelwertdifferenz/LS-Means.

Primäre Visualisierungen/Tabellen sind Trajektorienplots und Shift-Tabellen.

3.4 Die zweite Antwort von ChatGPT

Alles klar — ich habe verstanden und starte mit Q1, danach Q2. Ich halte es knapp, fokussiert und frage nur dort nach, wo Entscheidungen nötig sind.

Q1 – Alter & Therapie → SYSBP in Woche 12 1) Logischer Check der Datenlage (kurz)

Schlüsselvariablen (DM): USUBJID, AGE, SEX, ACTARM, ACTARMCD – vorhanden.

Zielgröße (VS): VSTESTCD = “SYSBP”, VISIT enthält u. a. “BASELINE” und “WEEK 12”.

Es gibt Patienten/Visits mit > 1 SYSBP-Zeile ⇒ Aggregationsregel nötig (z. B. Mittel der Replikate je Visit).

Join-Key: USUBJID (DM ↔︎ VS). (Die Detailtabellen habe ich dir eingeblendet.)

Zielgröße / Ableitung

Primär: ΔSYSBP = SYSBP(WEEK 12) − SYSBP(BASELINE), je Patient.

Population: Alle Patienten mit beiden Messungen (BASELINE & WEEK 12).

Replikate je Visit: eine vorab definierte Aggregationsregel (Vorschlag: Mittelwert je Patient/Visit).

Einheiten prüfen: VSORRESU für SYSBP konsistent? (Falls gemischt, vorher harmonisieren.)

Modellvorschlag (LS-Means fähig)

Lineares ANCOVA-Modell auf ΔSYSBP ΔSYSBP ~ ACTARM (+ optional ACTARMCD, falls redundant nur einer von beiden) + AGE + SYSBP(BASELINE)

Effekt von AGE: zweiseitiger Test des Regressionskoeffizienten von AGE (adjustiert für Therapie und Baseline).

Therapie bleibt im Modell (so gefordert).

Baseline-Adjustment erhöht Präzision und kontrolliert Regression-zum-Mittel.

Ausgabe: LS-Means von ΔSYSBP nach Therapie (optional), Schätzer & 95 %-KI für AGE-Effekt, p-Wert.

Hinweis: Du hattest „Patient als Zufallseffekt“ genannt. Für reine Δ-Analyse (eine Differenz pro Patient) ist kein Random-Effekt nötig. Falls du explizit ein gemischtes Modell bevorzugst, alternative Spezifikation: SYSBP ~ Visit(BASELINE/W12) * (ACTARM + AGE) + (1|USUBJID); Interesse: Interaktion Visit:AGE (Effekt auf die Änderung). Ergebnis und Interpretation sind äquivalent zur Δ-Analyse, aber mit expliziter Zeitachse.

Annahmen & Checks (kurz)

Lineare Beziehung AGE–ΔSYSBP (ggf. Splines/Quadratik prüfen; nur falls klare Nichtlinearität sichtbar).

Normalität/Varianzgleichheit der Residuen (QQ-Plot, Residuen vs. Fits).

Einfluss einzelner Ausreißer (Cook’s D); Outlier-Regeln vorab definieren (physiologisch unmögliche Werte entfernen).

Outputs

Tabelle: LS-Means ΔSYSBP je Therapie, AGE-Koeffizient (β, KI, p).

Plot: Trajektorienplot BASELINE→W12 (ggf. nach Therapie gefärbt), plus Spaghetti-Plot (dünn) & Mittelkurve (dick).

Shift-Tabelle: Klassifizierung von SYSBP-Kategorien BASELINE vs. W12 (normal/hoch), optional nach Therapie.

Entscheidungen offen (bitte kurz bestätigen)

Aggregation bei ≥ 2 SYSBP-Messungen je Visit: Mittelwert je Visit ok?

Therapiekodierung: ACTARM oder ACTARMCD (nur einer im Modell, welcher?)

Baseline-Adjustment: Einverstanden, SYSBP(BASELINE) als Kovariate aufzunehmen?

AGE-Form: linear (Standard) – oder sollen wir a priori Kategorien/Nonlinearität (Spline) vorsehen?

Einheitenprüfung: VSORRESU für SYSBP konsistent → falls nein, harmonisieren (z. B. mmHg). Zustimmend?

Q2 – Geschlecht & Therapie → SYSBP in Woche 12 1) Zielgröße / Ableitung

Identisch wie Q1: ΔSYSBP (W12 − Baseline), gleiche Aggregations- und Populationsregeln.

Modellvorschlag

ΔSYSBP ~ ACTARM + SEX + SYSBP(BASELINE)

Effekt von SEX: zweiseitiger Test des Koeffizienten von SEX.

Optional: Interaktion ACTARM:SEX nur, wenn klinisch/hypothesengeleitet (sonst weglassen, da Multiplikität/Power).

Gemischtes Modell-Alternative (falls du sie bevorzugst): SYSBP ~ Visit * (ACTARM + SEX) + (1|USUBJID); Interesse: Visit:SEX.

Annahmen & Outputs

Wie Q1; zusätzlich prüfen wir Balancierung von SEX über ACTARM (Tabelle).

Outputs analog: LS-Means, Trajektorien, Shift-Tabelle.

Entscheidungen offen (bitte kurz bestätigen)

SEX-Kodierung: Referenzkategorie (z. B. „Female“ als Ref)?

Interaktion ACTARM×SEX: explizit testen (ja/nein)?

Gleiche Aggregations-/Baseline-Regeln wie Q1: bestätigen.

Nächste Schritte (sobald du die Punkte bestätigst)

Ich definiere die Ableitungen exakt (Pseudo-Code), setze die Analysen für Q1 auf, zeige dir die Kern-Tabellen/Plots und gehe dann zu Q2 über.

Kurzantwort erbeten: bitte die 8 Punkte (1–8) mit „ok“/„ändern + Vorschlag“ beantworten.

3.5 Ihre zweite Antwort

Zu Q1: Offene Entscheidungen:

Aggregation bei ≥ 2 SYSBP-Messungen je Visit: Mittelwert je Visit ist ok.
Therapiekodierung im Modell mit ACTARMCD.
Baseline-Adjustment mit SYSBP(BASELINE) als Kovariate.
AGE als lineare Größe in das Modell einbringen.
Einheitenprüfung: VSORRESU für SYSBP konsistent → falls nein, dann harmonisieren.

Zu Q2: Offene Entscheidungen:

SEX-Kodierung: Referenzkategorie ist “Female”.
Interaktion ACTARM×SEX in einem zusätzlichen Modell explizit testen.
Gleiche Aggregations-/Baseline-Regeln wie Q1 annehmen.

Anstelle eines Pseudo-Codes kannst Du R-Code bereitstellen.

3.6 Die dritte Antwort von ChatGPT

Q1 – Alter & Therapie → SYSBP (W12 − Baseline), ANCOVA Was wird gerechnet?

Ableitung je Patient: ΔSYSBP = SYSBP(WEEK 12) − SYSBP(BASELINE)

Aggregation bei Mehrfachmessungen pro Visit: Mittelwert

Baseline-Adjustment: SYSBP(BASELINE) als Kovariate

Modell: ΔSYSBP ~ ACTARMCD + AGE + SYSBP(BASELINE)

Outputs:

LS-Means für Δ nach ACTARMCD (mit 95%-KI)

Schätzer/KI/p-Wert für AGE

Trajektorienplot (Baseline→W12)

Shift-Tabelle (Baseline→W12; Cutoffs konfigurierbar)

# Pakete
library(readxl)
library(dplyr)
library(tidyr)
library(stringr)
library(ggplot2)
library(emmeans)
library(broom)
library(janitor)

# 1) Einlesen & Großschreibung vereinheitlichen
dm <- read_excel("sdtm_dm.xlsx") |> janitor::clean_names()
vs <- read_excel("sdtm_vs.xlsx") |> janitor::clean_names()
names(dm) <- toupper(names(dm))
names(vs) <- toupper(names(vs))

# 2) Filter auf SYSBP + Einheiten-Harmonisierung
vs_sys <- vs |>
  filter(toupper(VSTESTCD) == "SYSBP") |>
  mutate(VISIT = toupper(VISIT),
         VSORRESU = toupper(ifelse(is.na(VSORRESU), "MMHG", VSORRESU)))

# Einheiten prüfen & harmonisieren nach mmHg (KPA -> mmHg)
unit_levels <- unique(na.omit(vs_sys$VSORRESU))
if (length(unit_levels) > 1) {
  # bekannte Umrechnung: 1 kPa = 7.50062 mmHg
  vs_sys <- vs_sys |>
    mutate(VSORRES_mmHg = case_when(
      VSORRESU %in% c("MMHG","MMHG ") ~ as.numeric(VSORRES),
      VSORRESU == "KPA" ~ as.numeric(VSORRES) * 7.50062,
      TRUE ~ NA_real_
    ),
    VSORRESU = "MMHG")
} else {
  vs_sys <- vs_sys |>
    mutate(VSORRES_mmHg = as.numeric(VSORRES))
}

# 3) Aggregation je Patient/Visit (Mittelwert bei Mehrfachmessungen)
vs_sys_agg <- vs_sys |>
  group_by(USUBJID, VISIT) |>
  summarise(SYSBP = mean(VSORRES_mmHg, na.rm = TRUE), .groups = "drop")

# 4) Baseline & Week12 ableiten, Delta bilden
vs_wide <- vs_sys_agg |>
  filter(VISIT %in% c("BASELINE","WEEK 12")) |>
  pivot_wider(names_from = VISIT, values_from = SYSBP, names_prefix = "SYSBP_")

dat_q1 <- vs_wide |>
  transmute(
    USUBJID,
    SYSBP_BASE = SYSBP_BASELINE,
    SYSBP_WK12 = SYSBP_WEEK.12,   # pivot_wider erzeugt "WEEK.12" als Spaltenname
    DELTA_SYSBP = SYSBP_WK12 - SYSBP_BASE
  ) |>
  inner_join(
    dm |>
      transmute(USUBJID,
                AGE = as.numeric(AGE),
                ACTARMCD = as.factor(ACTARMCD),
                SEX = as.factor(SEX)),
    by = "USUBJID"
  ) |>
  filter(!is.na(DELTA_SYSBP), !is.na(SYSBP_BASE), !is.na(AGE), !is.na(ACTARMCD))

# 5) Modell (ANCOVA)
fit_q1 <- lm(DELTA_SYSBP ~ ACTARMCD + AGE + SYSBP_BASE, data = dat_q1)

# 6) LS-Means für Therapie (Δ nach ACTARMCD) + AGE-Effekt
emm_q1 <- emmeans(fit_q1, ~ ACTARMCD)              # LS-Means
emm_q1_tbl <- as.data.frame(emmeans::summary(emm_q1, infer = TRUE))

age_eff <- broom::tidy(fit_q1) |>
  filter(term == "AGE") |>
  transmute(term = "AGE",
            estimate, std.error,
            conf.low = estimate - qt(0.975, df = df.residual(fit_q1))*std.error,
            conf.high = estimate + qt(0.975, df = df.residual(fit_q1))*std.error,
            p.value)

# 7) Trajektorienplot (Baseline→W12) für analysierte Population
traj_dat <- vs_sys_agg |>
  filter(VISIT %in% c("BASELINE","WEEK 12")) |>
  inner_join(dat_q1 |> select(USUBJID), by = "USUBJID") |>
  inner_join(dm |> select(USUBJID, ACTARMCD), by = "USUBJID") |>
  mutate(VISIT = factor(VISIT, levels = c("BASELINE","WEEK 12")))

ggplot(traj_dat, aes(x = VISIT, y = SYSBP, group = USUBJID)) +
  geom_line(alpha = 0.15) +
  stat_summary(aes(group = 1), fun = mean, geom = "line", linewidth = 1.1) +
  stat_summary(fun.data = mean_cl_normal, geom = "errorbar", width = 0.1) +
  labs(title = "SYSBP: Baseline → Woche 12 (analysierte Population)",
       x = NULL, y = "mmHg")

# 8) Shift-Tabelle (konfigurierbare Cutoffs)
# Beispiel-Cutoffs (mmHg): <120, 120–130, 130–140, 140–160, ≥160
cutoffs <- c(120, 130, 140, 160)
labels <- c(paste0("<",cutoffs[1]),
            paste(cutoffs[-length(cutoffs)], cutoffs[-1], sep = "–"),
            paste0("≥", tail(cutoffs,1)))

shift_tbl <- dat_q1 |>
  transmute(
    USUBJID,
    BASE_CAT = cut(SYSBP_BASE, breaks = c(-Inf, cutoffs, Inf), labels = labels, right = FALSE),
    WK12_CAT = cut(SYSBP_WK12, breaks = c(-Inf, cutoffs, Inf), labels = labels, right = FALSE)
  ) |>
  count(BASE_CAT, WK12_CAT) |>
  tidyr::pivot_wider(names_from = WK12_CAT, values_from = n, values_fill = 0) |>
  arrange(BASE_CAT)

# Ergebnisse sichtbar machen
print(summary(fit_q1))
emm_q1_tbl
age_eff
shift_tbl

Q2 – Geschlecht & Therapie → SYSBP (W12 − Baseline), ANCOVA + Interaktionstest Was wird gerechnet?

Gleiche Ableitung/Regeln wie Q1.

Hauptmodell: ΔSYSBP ~ ACTARMCD + SEX + SYSBP(BASELINE) – Referenzkategorie SEX = “Female”

Zusatzmodell (Interaktionstest): ΔSYSBP ~ ACTARMCD * SEX + SYSBP(BASELINE)


# Datensatz wiederverwenden: dat_q1 enthält bereits DELTA_SYSBP, SYSBP_BASE, ACTARMCD, SEX
dat_q2 <- dat_q1 |>
  filter(!is.na(SEX)) |>
  mutate(SEX = relevel(SEX, ref = "Female"))

# 1) Hauptmodell ohne Interaktion
fit_q2_main <- lm(DELTA_SYSBP ~ ACTARMCD + SEX + SYSBP_BASE, data = dat_q2)

# LS-Means (optional) nach ACTARMCD und nach SEX
emm_q2_act <- emmeans(fit_q2_main, ~ ACTARMCD)
emm_q2_sex <- emmeans(fit_q2_main, ~ SEX)

emm_q2_act_tbl <- as.data.frame(emmeans::summary(emm_q2_act, infer = TRUE))
emm_q2_sex_tbl <- as.data.frame(emmeans::summary(emm_q2_sex, infer = TRUE))

# 2) Zusatzmodell mit Interaktion ACTARMCD×SEX
fit_q2_int <- lm(DELTA_SYSBP ~ ACTARMCD*SEX + SYSBP_BASE, data = dat_q2)

# Likelihood-Ratio-ähnlicher Vergleich über ANOVA (F-Test)
anova_q2 <- anova(fit_q2_main, fit_q2_int)

# Optional: LS-Means der Zellen (Therapie x SEX)
emm_q2_cells <- emmeans(fit_q2_int, ~ ACTARMCD | SEX)
emm_q2_cells_tbl <- as.data.frame(emmeans::summary(emm_q2_cells, infer = TRUE))

# Ergebnisse sichtbar machen
print(summary(fit_q2_main))
emm_q2_act_tbl
emm_q2_sex_tbl
anova_q2
emm_q2_cells_tbl

Hinweise (kurz)

Random Effects: Bei Δ je Patient entfällt (wie besprochen) der Zufallseffekt Patient. Falls du doch das gemischte Modell bevorzugst, sag Bescheid – ich liefere eine lme4/nlme-Variante.

Referenzen: Falls eine spezifische Referenztherapie (ACTARMCD-Referenz) gewünscht ist, setze dat_q1\(ACTARMCD <- relevel(dat_q1\)ACTARMCD, ref = “…”).

Shift-Cutoffs: sind parametrisierbar (Vektor cutoffs). Wenn du klinisch andere Schwellen möchtest, trage sie dort ein.

Möchtest du, dass ich diese Analysen jetzt mit den hochgeladenen Dateien ausführe und dir die Ergebnis-Tabellen/Plots direkt zeige?

3.7 Ihre dritte Antwort

Gerne

3.8 Die vierte Antwort von ChatGPT

ChatGPT führt jetzt mehrer Python-Programme aus, die die Analyseergebnisse darstellen.