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Retinal Vessel Analysis (RVA) in the context of subarachnoid hemorrhage: A proof of concept study
(2016)
Background
Timely detection of impending delayed cerebral ischemia after subarachnoid hemorrhage (SAH) is essential to improve outcome, but poses a diagnostic challenge. Retinal vessels as an embryological part of the intracranial vasculature are easily accessible for analysis and may hold the key to a new and non-invasive monitoring technique. This investigation aims to determine the feasibility of standardized retinal vessel analysis (RVA) in the context of SAH.
Methods
In a prospective pilot study, we performed RVA in six patients awake and cooperative with SAH in the acute phase (day 2–14) and eight patients at the time of follow-up (mean 4.6±1.7months after SAH), and included 33 age-matched healthy controls. Data was acquired using a manoeuvrable Dynamic Vessel Analyzer (Imedos Systems UG, Jena) for examination of retinal vessel dimension and neurovascular coupling.
Results
Image quality was satisfactory in the majority of cases (93.3%). In the acute phase after SAH, retinal arteries were significantly dilated when compared to the control group (124.2±4.3MU vs 110.9±11.4MU, p<0.01), a difference that persisted to a lesser extent in the later stage of the disease (122.7±17.2MU, p<0.05). Testing for neurovascular coupling showed a trend towards impaired primary vasodilation and secondary vasoconstriction (p = 0.08, p = 0.09 resp.) initially and partial recovery at the time of follow-up, indicating a relative improvement in a time-dependent fashion.
Conclusion
RVA is technically feasible in patients with SAH and can detect fluctuations in vessel diameter and autoregulation even in less severely affected patients. Preliminary data suggests potential for RVA as a new and non-invasive tool for advanced SAH monitoring, but clinical relevance and prognostic value will have to be determined in a larger cohort.
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.