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Purpose: It was demonstrated previously that retinal pulse wave velocity (rPWV) as a measure of retinal arterial stiffness is increased in aged anamnestically healthy volunteers compared with young healthy subjects. Using novel methodology of rPWV assessment this finding was confirmed and investigated whether it might relate to the increased blood pressure usually accompanying the aging process, rather than to the aging itself.
Methods: A total of 12 young 25.5-year-old (24.0–28.8) [median(1st quartile–3rd quartile)] and 12 senior 68.5-year-old (63.8–71.8) anamnestically healthy volunteers; and 12 senior 63.0-year-old (60.8–65.0) validated healthy volunteers and 12 young 33.0-year-old (29.5–35.0) hypertensive patients were examined. Time-dependent alterations of vessel diameter were assessed by the Dynamic Vessel Analyzer in a retinal artery of each subject. The data were filtered and processed using mathematical signal analysis and rPWVs were calculated.
Results: rPWV amounted to 1200 (990-1470) RU (relative units)/s in the hypertensive group and to 1040 (700-2230) RU/s in anamnestically healthy seniors. These differed significantly from rPWVs in young healthy group (410 [280–500] RU/s) and in validated healthy seniors (400 [320–510] RU/s). rPWV associated with age and mean arterial pressure (MAP) in the pooled cohort excluded validated healthy seniors. In a regression model these associations remain when alternately adjusted for MAP and age. When including validated healthy seniors in the pooled cohort only association with MAP remains.
Conclusions: Both aging (with not excluded cardiovascular risk factors) and mild hypertension are associated with elevated rPWV. rPWV increases to a similar extent both in young mildly hypertensive subjects and in aged anamnestically healthy persons. Healthy aging is not associated with increased rPWV.
Air-pulse corneal applanation signal curve parameters for the characterisation of keratoconus
(2011)
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.