
Titel: | Validierung bestehender Erstbiopsie-Nomogramme zur Vorhersage eines Prostatakarzinoms | Sprache: | Deutsch | Autor*in: | Hopp, Julia Marie | GND-Schlagwörter: | ProstatakrebsGND Nomogramm ProstatabiopsieGND |
Erscheinungsdatum: | 2008 | Tag der mündlichen Prüfung: | 2008-11-04 | Zusammenfassung: | In der vorliegenden Arbeit wurde erstmalig ein Direktvergleich zwischen verschiedenen statistischen Erstbiopsie-Modellen zur Vorhersage des PCa-Risikos anhand einer großen externen Patientenkohorte durchgeführt. Es handelte sich dabei um zwei Nomogramme (Garzotto, Hudson et al. 2003; Karakiewicz, Benayoun et al. 2005), eine CART-Analyse (Garzotto, Beer et al. 2005) und ein ANN (Stephan, Cammann et al. 2002). Es zeigte sich, dass Erstbiopsie-Vorhersagemodelle, die anhand einer Sextantenbiopsie entwickelt wurden, in der Ära der 8-, 10- oder noch umfassenderen Biopsieschemata nicht mehr so korrekt vorhersagen wie früher und in ihrer prädiktiven Genauigkeit abfallen. Zusätzlich konnte gezeigt werden, dass Nomogramme innerhalb der verschiedenen statistischen Erstbiopsie-Vorhersagemodelle das Risiko einer PCa-Diagnose am zuverlässigsten vorhersagen und darin CART-Analysen sowie ANN überlegen sind. Somit objektivieren unsere Ergebnisse den Stellenwert der viel untersuchten statistischen Ansätze für die Prostataerstbiopsie. Bisher herrschte unter Klinikern ein großes Maß an Verunsicherung, wenn es um die Frage ging, welches etablierte Erstbiopsie-Vorhersagemodell aus der Vielzahl der zur Verfügung stehenden zu benutzen sei. Unsere Ergebnisse bedeuten für die Kliniker, dass sie auf der Grundlage unserer Untersuchungen beruhigt und sicher das für sie und ihre Patienten am besten geeignete Erstbiopsie-Vorhersagemodell auswählen können. |
URL: | https://ediss.sub.uni-hamburg.de/handle/ediss/2324 | URN: | urn:nbn:de:gbv:18-38934 | Dokumenttyp: | Dissertation | Betreuer*in: | Graefen, Markus (Prof. Dr.) |
Enthalten in den Sammlungen: | Elektronische Dissertationen und Habilitationen |
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Datei | Beschreibung | Prüfsumme | Größe | Format | |
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Hat_Julia_selbst_geaendert.pdf | be369ed1606c8c4c49b39ea475b80070 | 969.3 kB | Adobe PDF | Öffnen/Anzeigen |
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