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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
 BibTeX