dc.contributor.advisor |
Eigentler, Thomas (Prof. Dr.) |
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dc.contributor.author |
Assi geb. Jradi, Zeinab |
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dc.date.accessioned |
2022-03-04T09:06:26Z |
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dc.date.available |
2022-03-04T09:06:26Z |
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dc.date.issued |
2022-03-04 |
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dc.identifier.uri |
http://hdl.handle.net/10900/125177 |
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dc.identifier.uri |
http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:21-dspace-1251777 |
de_DE |
dc.identifier.uri |
http://dx.doi.org/10.15496/publikation-66540 |
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dc.description.abstract |
Hintergrund: Bei Patienten mit fortgeschrittenem Melanom gilt die Analyse des
Vorhandenseins einer BRAF-Mutation als obligatorisch, bevor eine teure
Behandlung mit BRAF/MEK-Inhibitoren eingeleitet wird. Manchmal ist es jedoch
schwierig, eine solche Analyse durchzuführen, wenn kein archivierbares
Tumorgewebe vorhanden ist und frisches Gewebe entnommen werden muss.
Methoden: Wir sammelten den klinischen und mutationsbedingten Status von
1170 Patienten mit fortgeschrittenem Melanom und etablierten drei verschiedene
prädiktive Modelle (binäre logistische Regression, Klassifikations- und
Regressionsbäume, zufälliger Wald), um den BRAF-Status vorherzusagen.
Ergebnisse: 514 von 1170 Patienten (44%) trugen eine BRAF-Mutation. Alle
Modelle zeigten Alter und histologischen Subtyp des Melanoms als die beiden
wichtigsten prädiktiven Variablen. Die Genauigkeit lag zwischen 0,65-0,71 und
war damit am besten im zufälligen Waldmodell. Die Empfindlichkeit lag bei 0,76-
0,84, wiederum am besten im Zufallswaldmodell. Die Spezifität war in allen
Modellen im Bereich von 0,51-0,55 gering.
Fazit: Mit Hilfe modernster statistischer Modelle konnten wir BRAF-Mutationen
nicht in einem akzeptablen Umfang vorhersagen. Die Analyse des
Mutationsstatus durch Sequenzierung oder Immunhistochemie ist weiterhin als
Standard der Versorgung anzusehen. |
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.ddc |
310 |
de_DE |
dc.subject.ddc |
570 |
de_DE |
dc.subject.ddc |
610 |
de_DE |
dc.subject.other |
Fortgeschrittenes Melanom |
de_DE |
dc.subject.other |
BRAF |
de_DE |
dc.subject.other |
Prädiktive Modelle |
de_DE |
dc.subject.other |
binäre logistische Regression |
de_DE |
dc.subject.other |
Klassifikations- und Regressionsbäume |
de_DE |
dc.subject.other |
Random Forest |
de_DE |
dc.subject.other |
Random Forest |
en |
dc.subject.other |
classification and regression trees |
en |
dc.subject.other |
predictive models |
en |
dc.subject.other |
BRAF |
en |
dc.subject.other |
advanced melanoma |
en |
dc.subject.other |
binary logistic regression |
en |
dc.title |
Verteilung und Frequenz von BRAF Mutationen bei Patienten mit fortgeschrittenem Melanom in Süddeutschland |
de_DE |
dc.title |
Distribution and frequencies of BRAF mutations in patients with advanced melanoma in Southern Germany |
en |
dc.type |
PhDThesis |
de_DE |
dcterms.dateAccepted |
2021-04-14 |
|
utue.publikation.fachbereich |
Medizin |
de_DE |
utue.publikation.fakultaet |
4 Medizinische Fakultät |
de_DE |
utue.publikation.source |
Eigentler T, Assi Z, Hassel JC, et al. Which melanoma patient carries a BRAF mutation? A comparison of predictive models. Oncotarget. 2016;7(24):36130- 36137. doi:10.18632/oncotarget.9143 |
de_DE |
utue.publikation.noppn |
yes |
de_DE |