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Composite endpoints are widely used as primary endpoints in clinical trials. Designing trials with time-to-event endpoints can be particularly challenging because the proportional hazard assumption usually does not hold when using a composite endpoint, even when the premise remains true for their components. Consequently, the conventional formulae for sample size calculation do not longer apply. We present the R package CompAREdesign by means of which the key elements of trial designs, such as the sample size and effect sizes, can be computed based on the information on the composite endpoint components. CompAREdesign provides the functions to assess the sensitivity and robustness of design calculations to variations in initial values and assumptions. Furthermore, we describe other features of the package, such as functions for the design of trials with binary composite endpoints, and functions to simulate trials with composite endpoints under a wide range of scenarios. This work was supported by the Ministerio de Economía y Competitividad (Spain) under Grant PID2019- 104830RB-I00 and the Departament d’Empresa i Coneixement de la Generalitat de Catalunya (Spain) under Grant 2017 SGR 622 (GRBIO). Marta Bofill Roig is a member of the EU Patient Centric Clinical Trial Platforms (EU-PEARL). This Joint Undertaking receives support from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation program and EFPIA and Children’s Tumor Foundation, Global Alliance for TB Drug Development nonprofit organization, Springworks Therapeutics Inc. This publication reflects the authors’ views. Neither IMI nor the European Union, EFPIA, nor any Associated Partners are responsible for any use that may be made of the information contained herein.

Treballs Finals de Grau en Estadística UB-UPC, Facultat d'Economia i Empresa (UB) i Facultat de Matemàtiques i Estadística (UPC), Curs: 2021-2022, Tutor: Martí Casals Toquero i Jordi Cortés Martínez, L’estadística en les ciències de l’esport ha despertat un gran interès als darrers anys. Per fer front a qüestions en aquest àmbit es demanen cada vegada més científics de dades. Aquests perfils passen sovint molt de temps analitzant les dades sense tenir habilitats de pensament estadístic i computacional que poden ser rellevants en la fase de disseny d’un estudi. La metodologia PPDAC (Problem – Plan – Data – Analysis – Conclusion) creada al 1999 és una estructura cíclica que ajuda a resoldre problemes i prendre decisions a nivell quantitatiu en qualsevol àmbit de la ciència. El present treball presenta un nou instrument dividit en les cinc parts del PPDAC amb 60 preguntes construïdes a partir d’articles científics d’educació estadística. Per comprovar les possibilitats d’aquest instrument s’exposen dos exemples amb dades reals del camp de l’esport que puguin servir de model a investigadors per conèixer quines preguntes poden ser d’utilitat en el disseny, anàlisi i comunicació d’un estudi científic.

Treballs Finals de Grau en Estadística UB-UPC, Facultat d'Economia i Empresa (UB) i Facultat de Matemàtiques i Estadística (UPC), Curs: 2020-2021, Tutor: Jordi Cortés Martínez i María Hernández Pérez, The objective of this end-to-degree project is to find the factors related to the growth of cerebral infarction after mechanical thrombectomy in patients who have suffered a stroke. Different types of statistical modelling (general linear models, generalized linear models and mixed models) are used to evaluate the association between those factors and the infarct growth. The sample of the study is composed of 98 stroke patients undergone mechanical thrombectomy. Measurements of infarct volumes are taken from the neuroimages obtained in Magnetic Resonance Imaging (MRI) scans, which are performed in three different time points: pre-procedure on arrival at the hospital, immediately after the procedure and after five days., El objetivo de este trabajo de final de grado es conocer los factores relacionados con el crecimiento del infarto cerebral tras una trombectomía mecánica en pacientes que han sufrido un ictus. Diferentes tipos de modelos estadísticos (modelos lineales generales, modelos lineales generalizados y modelos mixtos) se usan para evaluar la asociación entre estos factores y el crecimiento del infarto. La base de datos utilizada tiene 98 pacientes que han sufrido un ictus y, consecuentemente, se les ha realizado una trombectomía mecánica. Las medidas de los diferentes tamaños del infarto se extraen de las neuroimágenes obtenidas mediante resonancias magnéticas, que se realizan en tres intervalos de tiempo distintos: pre-procedimiento a la llegada al hospital, justo después de la realización de la trombectomía mecánica y al cabo de 5 días.

Treballs Finals de Grau en Estadística UB-UPC, Facultat d'Economia i Empresa (UB) i Facultat de Matemàtiques i Estadística (UPC), Curs: 2020-2021, Tutor: Martí Casals Toquero i Jordi Cortés Martínez, Este trabajo muestra una aplicación de la estadística al mundo del deporte. En una primera parte, se ha realizado una revisión sistemática de los paquetes de R relacionados con el deporte, para observar el impacto de esta disciplina en la estadística, su crecimiento y evolución. En una segunda parte, se han aplicado técnicas de clusterización a un conjunto de datos de jugadoras de baloncesto profesionales usando métricas avanzadas para ilustrar una de las posibles aplicaciones de la estadística en este campo. Finalmente, se ha empleado un paquete de R para mostrar el potencial exploratorio de este paquete en la visualización de datos.