Prädiktionsmodelle

Biomarker für Diagnose und Prognose von neurologischen Erkrankungen

Wir beantworten klinische Forschungsfragen, indem wir die besten verfügbaren Methoden und Studiendesigns identifizieren und anwenden (z. B. zur Kontrolle von Verzerrungen und Störfaktoren). Durch langjährige Zusammenarbeit mit Partnern aus Universitätskliniken und Forschungsinstituten in Norddeutschland identifizieren wir relevante Forschungsfragen, um letztendlich die Diagnose- und Behandlungsergebnisse für den einzelnen Patienten zu verbessern. In der Medizin werden nämlich zahlreiche Entscheidungen, oft im Rahmen der gemeinsamen Entscheidungsfindung, auf der Grundlage einer geschätzten Wahrscheinlichkeit, dass bei einer Person eine bestimmte Krankheit oder ein bestimmter Zustand vorliegt (diagnostisches Setting) oder ein bestimmtes Ereignis in der Zukunft eintreten wird (prognostisches Setting), getroffen [siehe TRIPOD-Statement: doi.org/10.7326/M14-0698]. Wir wenden moderne statistische Konzepte (z. B. maschinelles Lernen) und Regressionsmethoden bei medizinischen Vorhersageproblemen an, zum Beispiel:

  • Vorhersagemodelle für SIRS, Sepsis und damit verbundene Organdysfunktionen in der pädiatrischen Intensivpflege (Projekt "ELISE")
  • Längsschnittliche Verläufe von Immunmonitoring-Parametern als Prognosemodelle nach pädiatrischer Lebertransplantation (Projekt "ChilSFree")
  • Verwendung von aus dem Gehirn stammenden, peripheren Biomarkern in diagnostischen und prognostischen Situationen
  • Vorhersagemodelle für schwere Komplikationen nach einem akuten ischämischen Schlaganfall
  • Klinisches Vorhersagemodell für MRSA-Keime bei Krankenhausaufnahme in Südostniedersachsen

Projektübersicht

Ansprechpartner: Nicole Rübsamen
Projektleitung am IESM: Nicole Rübsamen
Projektbeteiligte: Klaus Berger, André Karch, Stephanie Pape, Denys Shay
Projektpartner: Franc Llorens, Inga Zerr (Universitätsklinikum Göttingen), Jens Kuhle (Universitätsspital Basel), Annette Peters (Helmholtz Zentrum München)
Finanzierung: Eigenmittel
Stand: laufend

Publikationen

  • Rübsamen N, Willemse EAJ, Leppert D, Wiendl H, Nauck M, Karch A, Kuhle J, Berger K. A method to combine neurofilament light measurements from blood serum and plasma in clinical and population-based studies. Frontiers in Neurology. 2022;13:894119.
  • Bonkhoff AK, Rübsamen N, Grefkes C, Rost NS, Berger K, Karch A. Development and validation of prediction models for severe complications after acute ischemic stroke: a study based on the Stroke Registry of Northwestern Germany. Journal of the American Heart Association. 2022;11(6):e023175.
  • Rübsamen N*, Pape S*, Konigorski S, Zapf A, Rücker G, Karch A. Diagnostic accuracy of cerebrospinal fluid biomarkers for the differential diagnosis of sporadic Creutzfeldt-Jakob disease: a (network) meta-analysis. European Journal of Neurology. 2022;29(5):1366–1376.
  • Rübsamen N, Maceski A, Leppert D, Benkert P, Kuhle J, Wiendl H, Peters A, Karch A, Berger K. Serum neurofilament light and tau as prognostic markers for all-cause mortality in the elderly general population—an analysis from the MEMO study. BMC Medicine. 2021;19(1):38.
  • Raschpichler G, Raupach-Rosin H, Akmatov M, Castell S, Rübsamen N, Feier B, Szkopek S, Bautsch W, Mikolajczyk R, Karch A. Development and external validation of a clinical prediction model for MRSA carriage at hospital admission in Southeast Lower Saxony, Germany. Scientific Reports. 2020;10(1):17998.
  • Llorens F*, Rübsamen N*, Hermann P, Schmitz M, Villar-Piqué A, Goebel S, Karch A, Zerr I. A prognostic model for overall survival in sporadic Creutzfeldt-Jakob disease. Alzheimer’s & Dementia. 2020;16(10):1438–1447.
  • Karch A, Rübsamen N. The challenge of handling heterogeneity in the accuracy of dementia diagnosis. Epidemiology. 2020;31(1):134–135.