Dr. Thomas Asendorf
Leitung der Servicegruppe Biometrie, Datenmanagement und Informatik in klinischen Studien
Telefon: +49 551 3963026
Telefax: +49 551 3965605
E-Mail: thomas.Asendorf(at)med.uni-goettingen.de
Ort: Humboldtallee 32, 1. OG, 132
Kurzer Lebenslauf
[02/2021]
Promotion, Georg-August-Universität Göttingen, Universitätsmedizin Göttingen
[Seit 04/2018]
Leitung der Servicegruppe Biometrie, Studiendokumentation und Informatik in klinischen Studien, Institut für Medizinische Statistik.
[01/2018 - 03/2018]
Wissenschaftlicher Mitarbeiter im Verbundprojekt: „KMU-innovativ-13: Validierung eines cfDNA-basierten diagnostischen Tests zur frühzeitigen Erkennung von Transplantatschädigungen bei Nierentransplantationen“, Institut für Medizinische Statistik.
[09/2013 - 12/2017]
Wissenschaftlicher Mitarbeiter im DFG Projekt: „Blinded sample size reestimation in clinical trials with recurrent event data and time-dependent event rates“, Institut für Medizinische Statistik.
[04/2013 - 09/2013]
Wissenschaftlicher Mitarbeiter im DFG Projekt: „Simultane Konfidenzintervalle für nichtparametrische Effekte in faktoriellen Modellen“, Institut für Medizinische Statistik.
[10/2008 - 09/2013]
Studium der Mathematik an der Georg-August-Universität Göttingen, Abschluss: Master of Science (M.Sc.) mit Schwerpunkt Mathematische Stochastik.
[10/2010 - 03/2013]
Studentische Hilfskraft in den Lehrveranstaltungen Grundlagen der Stochastik, Angewandte Statistik, Maß- und Wahrscheinlichkeitstheorie, Diskrete Stochastik an der Georg-August-Universität Göttingen.
Forschungsinteressen
Statistik in der Medizin, Fallzahlplanung, adaptive Designs, nicht-parametrische statistische Verfahren
Prüfungsarbeiten
Dissertation (Georg-August-Universität Göttingen, Universitätsmedizin Göttingen, 2021): Blinded Sample Size Re-estimation for Longitudinal Overdispersed Count Data in Randomized Clinical Trials with an Application in Multiple Sclerosis.
Master of Science (Georg-August-Universität Göttingen, 2013): Adjusting for Covariates in Non-Parametric Simultaneous Inference.
Bachelor of Science (Georg-August-Universität Göttingen, 2011): Global Tests for structured high dimensional Repeated Measures in a two-factorial Model under the Assumption of equal Covariance Matrices and multivariate Normal Distribution.
Vorträge
- Adaptive Designs Workshop 2018, Bremen: Blinded Sample Size Reestimation for Time Dependent Negative Binomial Counts: An example in MS and considerations of small samples.
- Adaptive Designs Workshop 2017, Cambridge: Blinded Sample Size Reestimationfor Time Dependent Negative Binomial Counts with Time Trends.
- Symposium on Blinded Sample Size Reestimation in Clinical Trials 2016, Göttingen: Blinded sample size reestimation for longitudinal count data,
- DagStat 2016, Göttingen: Blinded Sample Size Reestimation for Time Dependent Negative Binomial Counts.
- Adaptive Designs Workshop 2016, Padua: Blinded Sample Size Reestimation for Time Dependent Negative Binomial Counts with Incomplete Follow-up.
- Symposium on Blinded Sample Size Reestimation in Clinical Trials 2015, Göttingen: Sample Size Reestimation for Longitudinal Count Data.
- Biometrisches Kolloquium 2015, Dortmund: Blinded Sample Size Reestimation fo rTime Dependent Negative Binomial Observations.
- Adaptive Designs Workshop 2015, Köln: Blinded Sample Size Reestimation for Time Dependent Negative Binomial Observations.
- Sample Size Reestimation Workshop 2014, Göttingen: Longitudinal count data with negative binomial marginal distribution.
- Biometrisches Kolloquium 2014, Bremen: Non-Parametric Multiple Contrast Tests with Covariates.
- Adaptive Designs Workshop 2014, Basel: Sample Size Re-estimation for Poisson Counts in Randomized Controlled Clinical Trials.
- KSFE 2014, Göttingen: Non-Parametric Multiple Contrast Tests with Covariates.
- Sample Size Reestimation Workshop 2013, Göttingen: In fluence of a Poisson-LogNormal Mixture Distribution on Sample Size Reestimation in Clinical Trials with Count Data.
- DAGStat 2013, Freiburg: Permutation based Confidence Intervals for the Area under the ROC Curve.
- ICSI 2013, Hannover: Non-Parametric Multiple Contrast Tests with Covariates.