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After menopause, decreased levels of estrogen and progesterone remodel the collagen of the soft tissues thereby reducing their stiffness. Stress urinary incontinence is associated with involuntary urine leakage due to pathological movement of the pelvic organs resulting from lax suspension system, fasciae, and ligaments. This study compares the changes in the orientation and position of the female pelvic organs due to weakened fasciae, ligaments, and their combined laxity. A mixture theory weighted by respective volume fraction of elastin-collagen fibre compound (5%), adipose tissue (85%), and smooth muscle (5%) is adopted to characterize the mechanical behaviour of the fascia. The load carrying response (other than the functional response to the pelvic organs) of each fascia component, pelvic organs, muscles, and ligaments are assumed to be isotropic, hyperelastic, and incompressible. Finite element simulations are conducted during Valsalva manoeuvre with weakened tissues modelled by reduced tissue stiffness. A significant dislocation of the urethrovesical junction is observed due to weakness of the fascia (13.89 mm) compared to the ligaments (5.47 mm). The dynamics of the pelvic floor observed in this study during Valsalva manoeuvre is associated with urethral-bladder hypermobility, greater levator plate angulation, and positive Q-tip test which are observed in incontinent females.
Hintergrund
Die Anwendung und das Verständnis von Statistik sind sehr wichtig für die biomedizinische Forschung und für die klinische Praxis. Dies gilt insbesondere auch zur Abschätzung der Möglichkeiten unterschiedlichster Diagnostik- und Therapieoptionen beim Glaukom. Die scheinbare Komplexität der Statistik, die zum Teil dem „gesunden Menschenverstand“ zu widersprechen scheint, zusammen mit der nur vorsichtigen Akzeptanz der Statistik bei vielen Medizinern können zu bewussten und unbewussten Manipulationen bei der Datendarstellung und -interpretation führen.
Ziel der Arbeit
Ziel ist die verständliche Darstellung einiger typischer Fehler in der medizinisch-statistischen Datenbehandlung.
Material und Methoden
Anhand hypothetischer Beispiele aus der Glaukomdiagnostik erfolgen die Darstellung der Wirkung eines hypotensiven Medikamentes sowie die Beurteilung der Ergebnisse eines diagnostischen Tests. Es werden die typischsten statistischen Einsatzbereiche und Irrtumsquellen ausführlich und verständlich analysiert
Ergebnisse
Mechanismen von Datenmanipulation und falscher Dateninterpretation werden aufgeklärt. Typische Irrtumsquellen bei der statistischen Auswertung und Datendarstellung werden dabei erläutert.
Schlussfolgerungen
Die erläuterten praktischen Beispiele zeigen die Notwendigkeit, die Grundlagen der Statistik zu verstehen und korrekt anwenden zu können. Fehlendes Grundlagenwissen und Halbwissen der medizinischen Statistik können zu folgenschweren Missverständnissen und falschen Entscheidungen in der medizinischen Forschung, aber auch in der klinischen Praxis führen.