000K  utf8
1100  $c2017
1500  ger
2050  urn:nbn:de:gbv:8-diss-205655
3000  Knoth, Joerdis Brigitta
4000  Hinweise auf genetische Ursachen kindlicher EEG-Muster durch die statistische Analyse von Familienstammbäumen$hChristian-Albrechts-Universität zu Kiel  [Knoth, Joerdis Brigitta]
4030  Kiel$nChristian-Albrechts-Universität zu Kiel
4209  Die Daten des Familienarchivs der Klinik für Neuropädiatrie Kiel wurden genutzt, um der Frage der Segregation der EEG-Phänotypen generalisierten spike-wave, fokale sharp-waves, photoparoxysmale Reaktion, Theta-Rhythmen und Alpha-EEG mit statistischen Methoden nachzugehen. Es wurden Familien in die Studie eingeschlossen, bei denen bei mindestens zwei Familienmitglieder im EEG eines der fünf EEG-Phänotypen nachgewiesen werden konnte und die Daten mittels statistischer Methoden, Permutationsanalyse bzw. logistischer Regression, untersucht. Die untersuchten EEG-Muster gelten gemeinsam als Endophänotypen für epileptische Anfälle und stellen für viele Epilepsie-Syndrome wie z. B. die gutartige Rolando-Epilepsie oder die kindliche Absence-Epilepsie wesentliche Bestandteile bei der Diagnosestellung dar. Zusammenfassend kann gesagt werden, dass in dieser Arbeit mit einer strengen zweistufigen Analyse die familiäre Häufung von generalisierten spike-waves, fokalen sharp waves und der photoparoxysmalen Antwort demonstriert werden konnte. Die familiäre Häufung dieser EEG-Merkmale unterstreicht die Wahrscheinlichkeit zugrunde liegender genetischer Faktoren und stellt somit einen zusätzlichen, unabhängigen Beweis für einen genetischen Beitrag dieser EEG-Muster zur Verfügung.
4950  https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:gbv:8-diss-205655$xR$3Volltext$534
4961  https://macau.uni-kiel.de/receive/diss_mods_00020565
5051  610
5550  EEG-Muster
5550  kindliche Epilespien
5550  logistische Regression
5550  Permutatuonsanalyse