Dr. Thomas Asendorf

Leitung der AG Biometrie & Studiendokumentation


Telefon: 0551-39-63026

E-Mail: thomas.Asendorf@med.uni-goettingen.de

Ort: von-Siebold-Straße 3, EG, 0.C.128

Porträt von Dr. Thomas Asendorf, Institut für Medizinische Statistik

Kurzer Lebenslauf

[02/2021]

Promotion, Georg-August-Universität Göttingen, Universitätsmedizin Göttingen

[Seit 04/2018]
Leitung der Arbeitsgruppe 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.

    Publikationen

    Vorträge

    1. Adaptive Designs Workshop 2018, Bremen: Blinded Sample Size Reestimation for Time Dependent Negative Binomial Counts: An example in MS and considerations of small samples. 
    2. Adaptive Designs Workshop 2017, Cambridge: Blinded Sample Size Reestimationfor Time Dependent Negative Binomial Counts with Time Trends. 
    3. Symposium on Blinded Sample Size Reestimation in Clinical Trials 2016, Göttingen: Blinded sample size reestimation for longitudinal count data,
    4. DagStat 2016, Göttingen: Blinded Sample Size Reestimation for Time Dependent Negative Binomial Counts. 
    5. Adaptive Designs Workshop 2016, Padua: Blinded Sample Size Reestimation for Time Dependent Negative Binomial Counts with Incomplete Follow-up. 
    6. Symposium on Blinded Sample Size Reestimation in Clinical Trials 2015, Göttingen: Sample Size Reestimation for Longitudinal Count Data.
    7. Biometrisches Kolloquium 2015, Dortmund: Blinded Sample Size Reestimation fo rTime Dependent Negative Binomial Observations.
    8. Adaptive Designs Workshop 2015, Köln: Blinded Sample Size Reestimation for Time Dependent Negative Binomial Observations. 
    9. Sample Size Reestimation Workshop 2014, Göttingen: Longitudinal count data with negative binomial marginal distribution. 
    10. Biometrisches Kolloquium 2014, Bremen: Non-Parametric Multiple Contrast Tests with Covariates.
    11. Adaptive Designs Workshop 2014, Basel: Sample Size Re-estimation for Poisson Counts in Randomized Controlled Clinical Trials.
    12. KSFE 2014, Göttingen: Non-Parametric Multiple Contrast Tests with Covariates. 
    13. Sample Size Reestimation Workshop 2013, Göttingen: In fluence of a Poisson-LogNormal Mixture Distribution on Sample Size Reestimation in Clinical Trials with Count Data. 
    14. DAGStat 2013, Freiburg: Permutation based Confidence Intervals for the Area under the ROC Curve. 
    15. ICSI 2013, Hannover: Non-Parametric Multiple Contrast Tests with Covariates.

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