@PhdThesis{diss_mods_00020565,
  author = 	{Knoth, Joerdis Brigitta},
  title = 	{Hinweise auf genetische Ursachen kindlicher EEG-Muster durch die statistische Analyse von Familienstammb{\"a}umen},
  year = 	{2017},
  publisher = 	{Christian-Albrechts-Universit{\"a}t zu Kiel},
  address = 	{Kiel},
  keywords = 	{EEG-Muster; kindliche Epilespien; Permutatuonsanalyse; logistische Regression},
  abstract = 	{Die Daten des Familienarchivs der Klinik f{\"u}r Neurop{\"a}diatrie Kiel wurden genutzt, um der Frage der Segregation der EEG-Ph{\"a}notypen generalisierten spike-wave, fokale sharp-waves, photoparoxysmale Reaktion, Theta-Rhythmen und Alpha-EEG mit statistischen Methoden nachzugehen. Es wurden Familien in die Studie eingeschlossen, bei denen bei mindestens zwei Familienmitglieder im EEG eines der f{\"u}nf EEG-Ph{\"a}notypen nachgewiesen werden konnte und die Daten mittels statistischer Methoden, Permutationsanalyse bzw. logistischer Regression, untersucht. Die untersuchten EEG-Muster gelten gemeinsam als Endoph{\"a}notypen f{\"u}r epileptische Anf{\"a}lle und stellen f{\"u}r viele Epilepsie-Syndrome wie z. B. die gutartige Rolando-Epilepsie oder die kindliche Absence-Epilepsie wesentliche Bestandteile bei der Diagnosestellung dar.
Zusammenfassend kann gesagt werden, dass in dieser Arbeit mit einer strengen zweistufigen Analyse die famili{\"a}re H{\"a}ufung von generalisierten spike-waves, fokalen sharp waves und der photoparoxysmalen Antwort demonstriert werden konnte. 
Die famili{\"a}re H{\"a}ufung dieser EEG-Merkmale unterstreicht die Wahrscheinlichkeit zugrunde liegender genetischer Faktoren und stellt somit einen zus{\"a}tzlichen, unabh{\"a}ngigen Beweis f{\"u}r einen genetischen Beitrag dieser EEG-Muster zur Verf{\"u}gung.},
  url = 	{https://macau.uni-kiel.de/receive/diss_mods_00020565},
  file = 	{:https://macau.uni-kiel.de/servlets/MCRFileNodeServlet/dissertation_derivate_00007012/Knoth_Doktorarbeit.pdf:PDF},
  language = 	{de}
}