Funktionelle Bildgebungsverfahren in der Differenzierung zwischen dem Vegetativen Zustand und dem Minimalen Bewusstseinszustand: Eine systematische Analyse und Metaanalyse

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dc.contributor.advisor Kotchoubey, Boris (Prof. Dr.)
dc.contributor.author Spiegelsberger, Benedikt
dc.date.accessioned 2020-07-07T05:29:11Z
dc.date.available 2020-07-07T05:29:11Z
dc.date.issued 2020-07-07
dc.identifier.other 170381522X de_DE
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10900/102252
dc.identifier.uri http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:21-dspace-1022520 de_DE
dc.identifier.uri http://dx.doi.org/10.15496/publikation-43631
dc.description.abstract Eine verlässliche Methode zur Unterscheidung und Diagnostik von Patienten in einem minimalen (MCS) oder vegetativen Zustand (VS; Synonyme: Wachkoma; Unresponsive Wakefulness Syndrom) steht bis heute nicht zur Verfügung. Das Hauptziel dieser Arbeit war es eine quantitative Darstellung der Sachlage auf dem Gebiet der Anwendung funktioneller bildgebender Verfahren zur Differenzierung der Bewusstseinszustände von Patienten, die nicht mehr in der Lage sind, in einer wie auch immer gearteten Weise mit ihrer Umgebung in Kontakt zu treten, aufzuzeigen. Hierzu wurden aus der Pubmed-Datenbank im Zeitraum von 01.10.2016 bis zum 15.6.2018 eine Gesamtanzahl von 25 relevanten Artikeln, welche die entsprechenden statistischen Daten zur Unterscheidung der VS- von MCS-Patienten anhand funktioneller bildgebender Verfahren aufwiesen, ermittelt. Die betrachteten Studien untersuchten im Mittel eine Anzahl von 31 Patienten und wiesen in Summe eine Gesamtanzahl an 796 Patienten auf. Für die an das systematische Review angeschlossene Metaanalyse ergab sich aus den 25 Studien eine gesamte Anzahl von 53 zu analysierenden Datensätzen. Vor der Kalkulation der Metaanalyse wurde eine ausführliche Qualitätsbeurteilung, nach den Richtlinien von QUADAS-2 erhoben. Hierbei zeigte sich allgemein eine Schwäche der Studienqualität in dem gesamten hier betrachteten Forschungsgebiet, sodass sich im Durchschnitt für die Biaswerte lediglich ein Wert von 3,2 ergab (der Wert 0 entspricht den stärksten Bias, der Wert 8 bedeutet eine biasfreie Studie). Die Gründe hierfür liegen hauptsächlich in der fehlenden Verblindung der Untersucher, in der Methode der Patientenauswahl und in der Darstellung der untersuchten abhängigen Variablen. In die angeschlossene Metaanalyse wurden nach der Einteilung der Studien entsprechend der Untersuchungsmethoden nach Aktiv-, Passiv- und Resting-State-Methode nur solche Studien mit einem Biaswert größer als oder gleich 3 aufgenommen. Hierbei konnte nachgewiesen werden, dass sich die Resting-State-Methode mit einer gepoolten Gesamteffektstärke von d = 0,78 (Konfidenzintervall von 0,54 bis 1,02) als die verlässlichste bei der Unterscheidung der Bewusstseinszustände des VS und MCS herausstellte. Im Gegenteil dazu ist die Aktive-State-Methode die am wenigsten aussagekräftige. Das abschließende Ergebnis der Methode der passiven Stimulation bleibt mit einem nur knapp an der Signifikanzgrenze liegenden Effekt unklar, sodass empfohlen werden kann weitere Studien auf diesem Gebiet abzuwarten. Die Ergänzung der bereits erprobten, standardisierten klinischen Untersuchungs-verfahren um solche zukunftweisenden bildgebenden Verfahren wird die Diagnostik im Bereich der Disorders of Consciousness (DoC) deutlich erleichtern und verbessern. Vor allem zur Sicherung der Diagnose in zweifelhaften Situationen sollte, wie die vorliegende Arbeit nahelegt, zukünftig stets eine zusätzliche funktionelle Bildgebung etabliert werden. de_DE
dc.language.iso de de_DE
dc.publisher Universität Tübingen de_DE
dc.rights ubt-podok de_DE
dc.rights.uri http://tobias-lib.uni-tuebingen.de/doku/lic_mit_pod.php?la=de de_DE
dc.rights.uri http://tobias-lib.uni-tuebingen.de/doku/lic_mit_pod.php?la=en en
dc.subject.classification Statistische Analyse , Metaanalyse , Bewusstsein de_DE
dc.subject.ddc 610 de_DE
dc.title Funktionelle Bildgebungsverfahren in der Differenzierung zwischen dem Vegetativen Zustand und dem Minimalen Bewusstseinszustand: Eine systematische Analyse und Metaanalyse de_DE
dc.type PhDThesis de_DE
dcterms.dateAccepted 2020-06-18
utue.publikation.fachbereich Zahnmedizin de_DE
utue.publikation.fakultaet 4 Medizinische Fakultät de_DE

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