In dieser Arbeit wird ein statistisches Bayes-Verfahren mit dem Ziel der Fallzahlreduzierung in einer neu geplanten klinischen Studie untersucht. Hierzu wird ein meta-analytisch prädiktiver Bayes-Ansatz angewandt um Ergebnisse aus historischen Studien an Erwachsenen und Kindern zu extrapolieren. Mittels bayesianischer Metaanalysen wird die a-posteriori prädiktive Verteilung eines zukünftigen Studieneffekts aus historischen Daten bestimmt. Diese wird in eine Anzahl Patienten umgerechnet, die in einer neuen Studie eingespart werden können. Im Rahmen der hierarchischen Modelle wird untersucht, welche hyper a-priori Verteilungen für die Interstudienvarianz geeignet sind. Anhand reeller Beispiele wird die Effektivität der Methodik untersucht. Besonders wird die Situation bei Vorliegen von wenigen früheren Studien analysiert. In Simulationen wird die Mindestanzahl historischer Studien bestimmt, ab der die Anwendung dieser Methode bzw. die Extrapolation historischer Resultate sinnvoll ist.