Rainer Muche Knihy

Das Werk schildert den Aufbau und die bisherigen Resultate der Göttinger Risiko-, Inzidenz- und Prävalenzstudie (GRIPS), eine prospektive Kohortenstudie mit 6000 Teilnehmern und einer bisher 5-jährigen Beobachtungsperiode. Untersucht wird, inwieweit koronare Risikofaktoren, insbesondere die Serumkonzentrationen von Lipiden, Lipoproteinen und Apo-Lipoproteinen, atherosklerotische Gefäßkrankheiten, Myokardinfarkt und koronare Herzkrankheit begünstigen. Im Unterschied zu anderen Prospektivstudien stützen sich die GRIPS-Auswertungen auf eine direkte Messung des LDL-Cholesterin anstelle der sonst üblichen, in Bezug auf Präzision und Richtigkeit ungenügenden Ermittlung dieser Kerngröße mittels Behelfsformeln (Friedewaldformel). Aus den Ergebnissen werden in nachvollziehbarer Weise Kriterien zur Bewertung von differenzierten Fettstoffwechselbefunden, zur Identifizierung von Personen mit Fettstoffwechselstörungen und dem daraus resultierenden erhöhten Risiko für Myokardinfarkt und koronare Herzkrankheit abgeleitet. Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung.- 2 Studienbeschreibung.- 2.1 Aufbau der Studie.- 2.2 Studienteilnehmer.- 2.3 Zielereignisse 1982 1986.- 2.3.1 Definition primärer Zielereignisse für Auswertungen zur Prädiktion des Atheroskleroserisikos bei Gefäßgesunden.- 2.3.2 Definition sekundärer Zielereignisse für Auswertungen zur Prädiktion des Atheroskleroserisikos bei Gefäßgesunden.- 2.3.3 Definition von Zielereignissen für Nebenauswertungen.- 2.4 Definition von Referenz- und Inzidenzgruppen für Auswertungen zur Prädiktion des Atheroskleroserisikos bei Gefäßgesunden; Definition der für sonstige Auswertungen herangezogenen Teilgruppen.- 2.4.1 Inzidenzgruppen für Auswertungen zur Prädiktion des Atheroskleroserisikos bei Gefäßgesunden.- 2.4.2 Referenzgruppe für die Auswertungen zur Prädiktion des Atheroskleroserisikos bei Gefäßgesunden.- 2.4.3 Stichprobenumfang und Zusammensetzung von Inzidenz- und Referenzgruppen für die Auswertungen zur Prädiktion des Atheroskleroserisikos bei Gefäßgesunden.- 2.4.4 Definition der in sonstige Auswertungen einbezogenen Teilkollektive.- 2.5 Geprüfte Variable.- 2.6 Laborverfahren.- 2.6.1 Blutgewinnung.- 2.6.2 Allgemeine klinische Chemie.- 2.6.3 Fettstoffwechselanalytik.- 2.6.4 Qualitätssicherung und Qualitätskontrolle der zur Fettstoffwechselanalytik eingesetzten Laborverfahren.- 2.7 Statistische Verfahren.- 3 Ergebnisse aus Daten der Ersterhebung (1982): Einfluß von Lebensgewohnheiten auf das Lipoproteinmuster.- 3.1 Relatives Körpergewicht.- 3.2 Alkoholkonsum.- 3.3 Zigarettenrauchen.- 3.4 Sportliche Freizeitaktivität.- 3.5 Kombinierter Einfluß mehrerer Lebensgewohnheiten.- 3.6 Lebensgewohnheiten und Lipoproteinbefund: Zusammenfassende Bewertung.- 4 Ergebnisse aus der prospektiven Beobachtungsphase (Januar 1982 bis Dezember 1986).- 4.1 Mortalitätsraten und Inzidenzen primärer Zielereignisse.- 4.1.1 Mortalitätsraten.- 4.1.2 Inzidenzen primärer Zielereignisse (atherosklerotische Ersterkrankungen).- 4.2 Mortalitätsraten im GRIPS-Studienkollektiv in Abhängigkeit von verschiedenen Prüfvariablen.- 4.3 Atherosklerotische Ersterkrankungen: Inzidenzen in Abhängigkeit von den Prüfvariablen (univariate Analysen).- 4.3.1 Koronare Manifestationsformen der Atherosklerose (koronare Herzkrankheiten, Myokardinfarkt).- 4.3.2 Schlaganfall.- 4.3.3 Periphere arterielle Verschlußkrankheiten (PAVK).- 4.3.4 Zusammenfassende Darstellung für alle Lokalisationsformen atherosklerotischer Folgekrankheiten (univariate Analysen).- 4.4 Myokardinfarkt (Erstereignisse): Inzidenzen in Abhängigkeit von den Prüfvariablen (multivariate Analysen).- 4.5 Ergänzende, aus Kooperationen mit Dritten hervorgegangene Resultate über Mortalität und Koronarrisiko.- 4.5.1 Psychosozialer Streß und Koronarrisiko: Direkte und indirekte Einflüsse.- 4.5.2 Vergleich der Prävalenz von Risikofaktoren und der Inzidenz atherosklerotischer Folgekrankheiten sowie der Gesamtmortalität im GRIPS-Studienkollektiv und in einer Gruppe gleichaltriger Männer aus Rotchina.- 4.6 Myokardinfarktrezidive: Inzidenzen in Abhängigkeit von den Prüfvariablen.- 5 Interpretation und Bewertung der aus GRIPS-Teilprojekt B hervorgegangenen Befunde; Schlußfolgerungen.- 5.1 Einfluß von Lebensgewohnheiten auf den Lipoproteinbefund.- 5.2 Zusammenhang zwischen Prüfvariablen und Gesamtmortalität.- 5.3 Risikofaktorprofile verschiedener atherosklerotischer Folgekrankheiten im Vergleich.- 5.4 Risikoprädiktoren für Rezidivereignisse bei Patienten mit durchgemachtem Myokardinfarkt.- 6 Entwicklung eines diagnostischen Konzeptes zur Erkennung von Personen mit erhöhtem Koronarrisiko.- 6.1 Aussage der aus GRIPS-Teilprojekt B hervorgegangenen Befunde.- 6.2 Einbeziehung ergänzender epidemiologischer und pathophysiologischer Befunde.- 6.3 Diagnostisches Konzept zur Früherkennung Koronargefährdeter.- 6.3.1 Allgemeine Untersuchung.- 6.3.2 Lipidscreening.- 6.3.3 Lipoproteinanalytik: Labormethodisches Vorgehen.- 6.3.4 Lipoproteinanalytik: Präventivmedizinische Bewertung zur Beurteilung des Koronarrisikos.- 6.3.5 Therapieentscheidung.- 6.3.6 Spezialanalytik.- 6.4 Vergleich des aus GRIPS hervorgegangenen diagnostischen Konzepts mit anderen Strategieformen zur Erkennung Koronargefährdeter bezüglich Richtlinien und Aussagekraft.- 6.4.1 Vergleich der Richtlinien verschiedener Strategiekonzepte.- 6.4.2 Vergleich der diagnostischen Aussagekraft verschiedener Strategiekonzepte.- 6.4.3 Erforderliche Maßnahmen zur Verbesserung der diagnostischen Aussagekraft des aus GRIPS hervorgegangenen Strategiekonzeptes zur Erkennung Koronargefährdeter.- 7 Zusammenfassung.- 7.1 Ergebnisse aus Daten der Ersterhebung.- 7.2 Ergebnisse aus prospektiven Daten I: Mortalitätsraten.- 7.3 Ergebnisse aus prospektiven Daten II: Mortalität in Abhängigkeit von Prüfvariablen.- 7.4 Ergebnisse aus prospektiven Daten III: Assoziationen zwischen Prüfvariablen und der Inzidenz atherosklerotischer Folgekrankheiten.- 7.5 Ergebnisse aus prospektiven Daten IV: Assoziationen zwischen den Prüfvariablen und der Inzidenz von Myokardinfarkt-Rezidiven.- 7.6 Wesentliche Konsequenzen.- Literatur.

MS Excel ist das am häufigsten eingesetzte Tabellenkalkulationsprogramm zur Datenverarbeitung in Tabellenform. Für statistische Analysen ist Excel allerdings weniger geeignet. Seit 2009 gibt es jedoch „ RExcel “ als Add-In, mit dem die Statistiksoftware R und deren menügesteuerte Oberfläche ( R-Commander ) eingebunden werden können. Statistische Verfahren in R können so von Excel aus aufgerufen werden. Das vorliegende Buch eignet sich zum Selbststudium: Nach einer Einführung in die Benutzung der RExcel - und R-Commander -Oberflächen werden in einem Beispieldatensatz Deskriptive Statistik, Korrelation/Regression, statistische Tests, Überlebenszeitanalyse und Fallzahlplanung durch Screen-Shots nachvollziehbar dargestellt. Eine Anleitung zur kostenlosen Installation von RExcel sowie praktische Tipps zur Nutzung vervollständigen dieses Buch. Die Nutzung von RExcel wird auf der Basis der beiden Excel-Versionen 2003 und 2007 dargestellt.

Im medizinischen Kontext ist eine Prognose eine Vorhersage über den zukünftigen Verlauf einer Krankheit, die auf Informationen über den Patienten zum Zeitpunkt der Prognose basiert. Ärzte nutzen Prognosen als Entscheidungshilfe, um Patienten und Angehörige zu informieren und um diagnostische sowie therapeutische Entscheidungen zu unterstützen. Eine genaue Prognose ermöglicht eine bessere Ressourcenzuteilung im Gesundheitswesen und hilft bei der Definition von Risikogruppen. Typischerweise basieren Prognosen auf der Erfahrung der Ärzte und einer Zusammenfassung aller relevanten Informationen. Bei der Formalisierung durch mathematische Modelle ist ein multifaktorieller Ansatz erforderlich. Die vorliegende Schrift konzentriert sich auf die Entwicklung und Validierung von Prognosemodellen, insbesondere der logistischen Regression, zur Vorhersage dichotomer Ereignisse. Die Ziele umfassen die Identifikation praktischer Probleme in der Prognosemodellierung, die Ableitung eines Modellierungsansatzes, die Vermeidung wesentlicher Fehler und die Bereitstellung notwendiger Werkzeuge zur Verbesserung der biometrischen Praxis. Wichtige Probleme der Modellbildung wie nicht spezifizierte Variablen, Multikollinearität, Überanpassung und fehlende Validierung werden behandelt. Die Publikation schlägt einen spezifischen Weg für die Modellentwicklung und -validierung vor und bietet SAS-Makros zur Unterstützung dieser Prozesse an. Dadurch wird di

Eine topaktuelle Einführung in die Benutzeroberfläche des weltweit eingesetzten SAS-Statistik-Softwarepaketes ANALYST. Ein reales Beispiel aus der Medizinstatistik zeigt in detaillierten Bildschirmabbildungen die Nutzung und die Auswertungsmöglichkeiten. Das Buch berücksichtigt die wichtigsten statistischen Verfahren, orientiert an der Pflichtvorlesung im Medizinstudium „Biomathematik für Humanmediziner“. Mit ausführlicher Beschreibung der deskriptiven und grafischen Verfahren sowie Anleitungen für die wichtigsten Ein- und Zweistichprobentests.