@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} }