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Original title:
Data scientific approaches to contemporary clinical risk tool construction
Translated title:
Datenbasierte Ansätze für moderne klinische Risikovorhersagen
Author:
Tolksdorf, Johanna Elisabeth
Year:
2019
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
Fakultät Wissenschaftszentrum Weihenstephan
Advisor:
Ankerst, Donna P. (Prof., Ph.D.)
Referee:
Ankerst, Donna P. (Prof., Ph.D.); Gelfond, Jonathan (Prof., Ph.D.)
Language:
en
Subject group:
BIO Biowissenschaften; MAT Mathematik
Keywords:
biostatistics, risk prediction, prostate cancer
Translated keywords:
Biostatistik, Risikovorhersage, Prostatakrebs
TUM classification:
BIO 110d; MAT 620d
Abstract:
In this thesis the use of data scientific approaches in the life sciences is illustrated by means of contemporary prostate cancer risk models. Validation techniques are introduced and analytical confidence intervals for selected methods derived. In addition, diverse regression approaches to incorporate heterogeneous cohorts, an update of an online available risk calculator and machine learning methods are analyzed and compared.
Translated abstract:
In der vorliegenden Arbeit wird der Einsatz von datenbasierten Ansätzen in den Lebenswissenschaften anhand von zeitgemäßen Risikomodellen für Prostatakrebs dargestellt. Validierungstechniken werden eingeführt und analytische Konfidenzintervalle für ausgewählte Methoden hergeleitet. Des Weiteren werden verschiedene Regressionsansätze zur Integration von heterogenen Kohorten, eine Aktualisierung eines online verfügbaren Risikorechners und Methoden des maschinellen Lernens analysiert und verglichen...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1487626
Date of submission:
24.06.2019
Oral examination:
16.12.2019
File size:
11771281 bytes
Pages:
199
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20191216-1487626-1-2
Last change:
24.06.2020
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