Dokument: Konkordanzanalyse und Evaluation prädiktiver Algorithmen im Ersttrimesterscreening für die spät-einsetzende Präeklampsie
| Titel: | Konkordanzanalyse und Evaluation prädiktiver Algorithmen im Ersttrimesterscreening für die spät-einsetzende Präeklampsie | |||||||
| Weiterer Titel: | Concordance-analysis and evaluation of different diagnostic algorithms used in first trimester screening for late-onset preeclampsia | |||||||
| URL für Lesezeichen: | https://docserv.uni-duesseldorf.de/servlets/DocumentServlet?id=58094 | |||||||
| URN (NBN): | urn:nbn:de:hbz:061-20211125-083514-2 | |||||||
| Kollektion: | Dissertationen | |||||||
| Sprache: | Deutsch | |||||||
| Dokumententyp: | Wissenschaftliche Abschlussarbeiten » Dissertation | |||||||
| Medientyp: | Text | |||||||
| Autor: | Schaller, Sabrina [Autor] | |||||||
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| Beitragende: | PD. Dr. rer. nat. Verde, Pablo Emilio [Beitragender] Dr. med. Knippel, Alexander Johannes [Beitragender] Prof. Dr. Kozlowski, Peter [Gutachter] Prof. Dr. Höhn, Thomas [Gutachter] | |||||||
| Stichwörter: | First trimester screening; preeclampsia; screening for preeclampsia; concordanceanalysis; Germany | |||||||
| Dewey Dezimal-Klassifikation: | 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften » 610 Medizin und Gesundheit | |||||||
| Beschreibungen: | Methodik: Retrospektive Kohortenstudie zur Untersuchung von Risikoalgorithmen für die spät- einsetzende Präeklampsie im Rahmen des Ersttrimesterscreenings in einem deutschen Pränatalzentrum. Drei zuvor entwickelte Algorithmen, die anamnestische Faktoren (Apriori) und biophysikalische Marker einschließen, wurden unter Verwendung von Entdeckungsraten (DR) anhand einer festen FPR 10% und einem festem Cutoff >1:100 untersucht. In den Fällen einer spät-einsetzenden Präeklampsie haben wir zusätzlich eine Konkordanzanalyse durchgeführt, um die Wirkung von Einflussfaktoren auf diskordante Testergebnisse zu untersuchen und mögliche Schwachstellen der Algorithmen aufzudecken. Dazu modellierten wir die Wahrscheinlichkeit von Diskordanzen in Abhängigkeit von den Einflussfaktoren mit Hilfe einer logistischen Regression, basierend auf einem Bayes'schen Ansatz. Ergebnisse: Es wurden 6.113 Schwangerschaften untersucht, wovon 700 ausgeschlossen wurden und 5.413 Schwangerschaften in unserer Studie analysiert wurden. 98 (1,8%) Patientinnen entwickelten eine Präeklampsie (79 spät-einsetzende, 19 früh-einsetzende). Der Apriori-Algorithmus erreicht eine DR von 34,2%, durch Hinzunahme der biophysikalischen Marker (MAP und UtA-PI) verbessert sich die DR auf bis zu 57,0% (FPR von 10%). In der Konkordanzanalyse des Apriori-Algorithmus und der Algorithmen, welche zusätzlich biophysikalische Marker enthalten, erhöht der Einflussfaktor BMI<25 die Wahrscheinlichkeit von Diskordanzen signifikant. Zudem ist in der Subgruppe der spät-einsetzenden Präeklampsien mit BMI<25 die DR bei den Algorithmen, welche zusätzlich biophysikalische Marker, höher als beim Apriori Algorithmus allein. Wenn beide verglichenen Algorithmen biophysikalische Marker enthalten, verringert der Einflussfaktor MAP die Wahrscheinlichkeit von Diskordanzen. Alle anderen getesteten Einflussfaktoren haben keine statistisch signifikante Auswirkung auf Diskordanzen. Schlussfolgerung: Normalgewichtige Patienten profitieren mehr von der Integration der biophysikalischen Marker MAP und UtA-PI in die Risikokalkulation einer spät-einsetzenden Präeklampsie als übergewichtige/adipöse Patienten.Methods: Retrospective cohort study investigating risk algorithms of late-onset preeclampsia during first trimester screening in a German prenatal center. Three previously developed algorithms including anamnestic factors (Apriori) and biophysical markers were investigated by using detection rates (DR) with fixed FPR 10% and fixed cutoff >1:100. Furthermore, we set up a concordance-analysis in late-onset preeclampsia cases to examine the effect of influencing factors on discordant test results to detect potential weaknesses of the algorithms. Therefore, we modeled the probability of discordances as a function of the influencing factors based on a logistic regression, that was fitted using a Bayesian approach. Results: 6,113 pregnancies were considered, whereof 700 have been excluded and 5,413 pregnancies were analyzed in our study. 98 (1.8%) patients developed preeclampsia (79 late-onset cases, 19 early-onset cases). The Apriori-algorithm reaches a DR of 34.2%, by adding biophysical markers (MAP and UtA-PI) the DR improves to 57.0% (FPR of 10%). In the concordance-analysis of the Apriori algorithm and the algorithms that include biophysical markers, influencing factor BMI<25 increases the chance of discordances significantly. Additional, in the subgroup of late-onset preeclampsia cases with BMI<25 the DR is higher in the algorithms that include biophysical markers than in Apriori algorithm alone. If both compared algorithms include the biophysical markers, influencing factor MAP decreases the chance of discordances significantly. All other tested influencing factors do not have a statistically significant effect on discordances Conclusion: Normal-weight patients benefit more from the integration of biophysical markers (MAP and UtA-PI) into risk calculation for late-onset preeclampsia than overweight/obese patients. | |||||||
| Quelle: | Sabrina Schaller, Alexander Johannes Knippel, Pablo Emilio Verde & Peter
Kozlowski (2020): Concordance-analysis and evaluation of different diagnostic algorithms used in first trimester screening for late-onset preeclampsia, Hypertension in Pregnancy | |||||||
| Rechtliche Vermerke: | Es besteht ein Publishing Agreement mit dem Journal Hypertension in Pregnancy, in welchem das includierte Paper veröffentlicht wurde. Ich bitte Sie, dieses auch noch einmal gegenzulesen, ob die geforderten Veröffentlichungen (Sonderdrucke etc.) rechtlich möglich sind. Wird entweder hochgeladen falls möglich oder als Print mit dem Veröffentlichungsvertrag geschickt. | |||||||
| Lizenz: |  Urheberrechtsschutz | |||||||
| Bezug: | Paper published online: 18 Apr 2020 | |||||||
| Fachbereich / Einrichtung: | Medizinische Fakultät | |||||||
| Dokument erstellt am: | 25.11.2021 | |||||||
| Dateien geändert am: | 25.11.2021 | |||||||
| Promotionsantrag am: | 30.04.2021 | |||||||
| Datum der Promotion: | 04.11.2021 |
