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- Originaltitel:
- Data scientific approaches to contemporary clinical risk tool construction
- Übersetzter Titel:
- Datenbasierte Ansätze für moderne klinische Risikovorhersagen
- Autor:
- Tolksdorf, Johanna Elisabeth
- Jahr:
- 2019
- Dokumenttyp:
- Dissertation
- Fakultät/School:
- Fakultät Wissenschaftszentrum Weihenstephan
- Betreuer:
- Ankerst, Donna P. (Prof., Ph.D.)
- Gutachter:
- Ankerst, Donna P. (Prof., Ph.D.); Gelfond, Jonathan (Prof., Ph.D.)
- Sprache:
- en
- Fachgebiet:
- BIO Biowissenschaften; MAT Mathematik
- Stichworte:
- biostatistics, risk prediction, prostate cancer
- Übersetzte Stichworte:
- Biostatistik, Risikovorhersage, Prostatakrebs
- TU-Systematik:
- BIO 110d; MAT 620d
- Kurzfassung:
- 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.
- Übersetzte Kurzfassung:
- 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
- Eingereicht am:
- 24.06.2019
- Mündliche Prüfung:
- 16.12.2019
- Dateigröße:
- 11771281 bytes
- Seiten:
- 199
- Urn (Zitierfähige URL):
- https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20191216-1487626-1-2
- Letzte Änderung:
- 24.06.2020
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