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False spectra formation in the differential two-channel scheme of the laser Doppler flowmeter
(2018)
Noise in the differential two-channel scheme of a classic laser Doppler flowmetry (LDF) instrument was studied. Formation of false spectral components in the output signal due to beating of electrical signals in the differential amplifier was found out. The improved block-diagram of the flowmeter was developed allowing to reduce the noise.
Dynamic retinal vessel analysis (DVA) provides a non-invasive way to assess microvascular function in patients and potentially to improve predictions of individual cardiovascular (CV) risk. The aim of our study was to use untargeted machine learning on DVA in order to improve CV mortality prediction and identify corresponding response alterations.
Purpose: Image analysis by the retinal vessel analyzer (RVA) observes retinal vessels in their dynamic state online noninvasively along a chosen vessel segment. It has been found that high-frequency diameter changes in the retinal artery blood column along the vessel increase significantly in anamnestically healthy volunteers with increasing age and in patients with glaucoma during vascular dilation. This study was undertaken to investigate whether longitudinal sections of the retinal artery blood column are altered in systemic hypertension.
Methods: Retinal arteries of 15 untreated patients with essential arterial hypertension (age, 50.9 ± 11.9 years) and of 15 age-matched anamnestically healthy volunteers were examined by RVA. After baseline assessment, a monochromatic luminance flicker (530–600 nm; 12.5 Hz; 20 s) was applied to evoke retinal vasodilation. Differences in amplitude and frequency of spatial artery blood column diameter change along segments (longitudinal arterial profiles) of 1 mm in length were measured and analyzed using Fourier transformation.
Results: In the control group, average reduced power spectra (ARPS) of longitudinal arterial profiles did not differ when arteries changed from constriction to dilation. In the systemic hypertension group, ARPS during constriction, baseline, and restoration were identical and differed from ARPS during dilation (P < 0.05). Longitudinal arterial profiles in both groups showed significant dissimilitude at baseline and restoration (P < 0.05).
Conclusions: The retinal artery blood column demonstrates microstructural alterations in systemic hypertension and is less irregular along the vessel axis during vessel dilation. These microstructural changes may be an indication of alterations in vessel wall rigidity, vascular endothelial function, and smooth muscle cells in this disease, leading to impaired perfusion and regulation.
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.