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Die Prognose von Kindern mit im Kleinkindesalter diagnostizierten Störungen der Sprachentwicklung
(2005)
In der vorliegenden Studie wurde an 41 Patienten im Alter von vier bis elf Jahren mit expressiver Sprachentwicklungsstörung eine detaillierte Fragebogenerhebung des sprachlichen, intellektuellen und motorischen Entwicklungsstandes vorgenommen. Gut die Hälfte dieser Kinder (51,2%), die definierten Risikogruppen zugeordnet wurden, nahm im Verlauf der Studie an einer eingehenden Nachuntersuchung teil. Dabei wurde anhand standardisierter Tests erneut eine Ermittlung der Intelligenz sowie sprachlicher und neuromotorischer Fähigkeiten und Fertigkeiten vorgenommen. Geschlechtsspezifische Unterschiede zwischen den Leistungen von Jungen und Mädchen zeigten sich dabei nicht. Prä- und perinatale Risikofaktoren ließen sich nicht unmittelbar mit schlechteren Leistungen in den Untersuchungen in Verbindung bringen. Frühgeburtlichkeit als möglicher Risikofaktor stellt jedoch vor allem in Kombination mit weiteren Risikofaktoren einen ungünstigeren Verlauf dar. Manifeste Epilepsien stellen anhand der erhobenen Daten keinen ungünstigen Einfluss auf den Verlauf der Sprachentwicklungsstörung dar. Ausgenommen davon sind sicher epilepsiebedingte Sprachstörungen, wie z. B. Landau-Kleffner-Syndrom. Wie bereits in anderen Studien belegt, zeigte sich auch in dieser Studie, dass zwischen orofacialen Problemen im Sinne minimaler neurologischer Auffälligkeiten und der Prognose sprachentwicklungsgestörter Kinder kein Zusammenhang besteht. Veränderungen im psychosozialen Umfeld der Kinder stellen einen Risikofaktor für Sprachentwicklungsstörungen dar. Das Vorliegen weiterer Risikofaktoren wirkt sich ungünstig auf die Leistungen aus. Ein Einfluss der psychosozialen Umstände auf die Prognose der Sprachentwicklungsstörung ist vorhanden, kann jedoch nur in einem multivarianten Kontext interpretiert werden. Der Nachweis neuromotorischer Defizite bei Kindern mit Sprachentwicklungsstörungen erwies sich auch in dieser Studie als prognostisch ungünstiges Zeichen. Eine Persistenz motorischer Auffälligkeiten bei diesen Patienten konnte belegt werden. Wie auch in anderen Studien zeigt sich, dass Patienten mit Sprachentwicklungsstörungen häufiger persistierende kognitive Defizite aufweisen. Es konnte ein Zusammenhang zwischen dem Auftreten psychischer und emotionaler Auffälligkeiten und Sprachentwicklungsstörungen gezeigt werden. Eine abschließende Aussage über die schulischen Leistungen sprachentwicklungsgestörter Kinder erlauben die erhobenen Daten nicht. Sie zeigen jedoch einen deutlichen Trend für ein erhöhtes Risiko schlechterer schulischer Leistungen an. Ein positiver Effekt therapeutischer Maßnahmen auf die Entwicklung sprachentwicklungsgestörter Kinder lässt sich nicht belegen. Die Aussage über die Prognose der Patienten wird durch die hohe Komorbidität weiterer Entwicklungsstörungen und somit den Bedarf unterschiedlichster Therapieformen erschwert. Kinder mit primär ausgeprägteren Symptomen haben insgesamt mehr und früher Therapie- und Fördermaßnahmen erhalten, bleiben aber unterdurchschnittlich.
Ziel:
Abschätzung der Risiken des Rezidivs des differenzierten Schilddrüsenkarzinoms, der Karzinom-bedingten Mortalität und der Karzinom-bedingten Reduktion der Lebenserwartung in Abhängigkeit von der Anzahl der zum Erreichen eines krankheitsfreien Zustands benötigten I-131-Therapien (Radioiodtherapien) und der für die Krankheitsfreiheit benötigten kumulativen Aktivität.
Methoden:
Analyse anhand von in der Würzburger Schilddrüsenkarzinom-Datenbank erfassten Verlaufsdaten unter Berücksichtigung eigener zusätzlicher Erhebungen zum follow-up.von 896 Patienten, die nach einer oder mehreren Radioiodtherapien im Therapieverlauf Erkrankungsfreiheit erreichten (negative TSH-stimulierte Thyreoglobulin-Messung in Kombination mit einer negativen I-131-Ganzkörperszintigraphie).
Ergebnisse:
Die erfassbare Nachsorgedauer betrug in Median 9.0 Jahre (Spannbreite 0.1-31.8 Jahre). Rezidiv-Raten nach 5 und 10 Jahren und am Ende der Nachsorge betrugen 1,0±0,3%, 4,0±0,7% und 6,2±1,1%. Die Schilddrüsenkarzinom-bedingte Sterberate betrug jeweils 0,1±0,1%, 0,5±0,3% und 3,4±1,1%.
Mit einer zunehmenden Anzahl von benötigten Radioiodtherapien nahm die Rezidivrate zu (p=0.001). Die Schilddrüsenkarzinom-bedingte Sterblichkeitsrate ist ab 4 benötigten Radioiodtherapien erhöht. Bei Patienten, die nach einer Radioiodtherapie krankheitsfrei waren, finden sich zwischen Niedrig- und Hochrisikopatienten keine Unterschiede bezüglich Rezidiv- und Sterblichkeitsrate. Bei Patienten, die zwei Radioiodtherapien benötigten, waren Rezidiv- und Sterblichkeitsrate der Hochrisikopatienten erhöht.
Bezüglich der kumulativ benötigten Aktivität zeigten sich nur bei Patienten, die eine kumulative Aktivität von über 22,2 GBq benötigten, erhöhte Rezidiv- und Sterberaten.
Im vorliegenden Studienkollektiv mit einer inhärent guten Prognose zeigte sich eine uneingeschränkte Lebenserwartung unabhängig von der benötigen Anzahl der Radioiodtherapien oder der benötigten kumulativen Aktivität.
Fazit:
Falls mehr als eine Radioiodtherapie oder eine hohe kumulative I-131 Aktivität benötigt wird, um einen krankheitsfreien Zustand zu erreichen, muss mit einer Rezidiv- und Schilddrüsenkarzinom-bedingten Sterblichkeits-Rate gerechnet werden, vor allem bei Hochrisikopatienten.
Die DNA-Durchflusszytometrie ist eine anerkannte Methode zur Erfassung genetischer Abweichungen und Änderungen der Proliferationsfraktion von Tumorzellen. Die Aufarbeitung von Tumorzellen mit vorhandenen Begleitpopulationen bewirkt allerdings bei der Einfachfärbung der DNA eine Ungenauigkeit der Zellzyklusanalyse. In dieser Arbeit wurde der Einfluss der Begleitpopulationen auf die Analyse von Ploidie und Zellzyklus mit Hilfe der DNA-Zytokeratin-Doppelfärbung am Mammakarzinom untersucht. Zum anderen wird auf Zusammenhänge zwischen p53, Proliferation und Ploidie von Mammakarzinomen eingegangen. Von 28 untersuchten Fällen waren 26 für die DNA-Zytokeratin-Doppelfärbung komplett auswertbar. Bei 9 dieser 26 ausgewerteten Fälle konnte immunhistochemisch p53 nachgewiesen werden. Die Zellen wurden aus Gefriermaterial mechanisch vereinzelt und mit Propidium Jodid und FITC-konjugiertem anti-Zytokeratin-Antikörper bzw. anti-p53-Antikörper gefärbt. Die Messungen wurden mit einem FACScan durchgeführt. Die Auswertung erfolgte mit Hilfe der Multicycle Software AV. Die Auswertung der Zytokeratin-Doppelfärbung ergab im Vergleich zur Einfachfärbung einen Anstieg sowohl des Anteiles aneuploider Tumoren als auch des mittleren DNA-Index. Die Proliferationsrate, insbesondere die S-Phasen-Fraktion erhöhte sich ebenfalls signifikant. Die vergleichenden Zellzyklusanalysen der Zytokeratin-positiven und der p53-positiven Tumorzellen zeigte eine geringere Proliferationsfraktion der p53-positiven Zellen, verglichen mit den p53-negativen Tumorzellen. Der überwiegende Anteil der p53-positiven Zellen zeigte eine Aneuploidie. Weiterhin ergaben sich in dieser Untersuchung Hinweise auf eine Zellzyklusabhängige Expression des p53-Proteins. Durch die Nutzung der Doppelfärbung für DNA und Zytokeratin in der Durchflusszytometrie gelingt die exaktere Wiedergabe der Biologie von Tumoren. Es ist zu erwarten, dass dies die prognostische Aussagekraft der DNA-flowzytometrischen Parameter Ploidie und Proliferationsfraktion erhöht.
The purpose of confidence and prediction intervals is to provide an interval estimation for an unknown distribution parameter or the future value of a phenomenon. In many applications, prior knowledge about the distribution parameter is available, but rarely made use of, unless in a Bayesian framework. This thesis provides exact frequentist confidence intervals of minimal volume exploiting prior information. The scheme is applied to distribution parameters of the binomial and the Poisson distribution. The Bayesian approach to obtain intervals on a distribution parameter in form of credibility intervals is considered, with particular emphasis on the binomial distribution. An application of interval estimation is found in auditing, where two-sided intervals of Stringer type are meant to contain the mean of a zero-inflated population. In the context of time series analysis, covariates are supposed to improve the prediction of future values. Exponential smoothing with covariates as an extension of the popular forecasting method exponential smoothing is considered in this thesis. A double-seasonality version of it is applied to forecast hourly electricity load under the use of meteorological covariates. Different kinds of prediction intervals for exponential smoothing with covariates are formulated.
These days, we are living in a digitalized world. Both our professional and private lives are pervaded by various IT services, which are typically operated using distributed computing systems (e.g., cloud environments). Due to the high level of digitalization, the operators of such systems are confronted with fast-paced and changing requirements. In particular, cloud environments have to cope with load fluctuations and respective rapid and unexpected changes in the computing resource demands. To face this challenge, so-called auto-scalers, such as the threshold-based mechanism in Amazon Web Services EC2, can be employed to enable elastic scaling of the computing resources. However, despite this opportunity, business-critical applications are still run with highly overprovisioned resources to guarantee a stable and reliable service operation. This strategy is pursued due to the lack of trust in auto-scalers and the concern that inaccurate or delayed adaptations may result in financial losses.
To adapt the resource capacity in time, the future resource demands must be "foreseen", as reacting to changes once they are observed introduces an inherent delay. In other words, accurate forecasting methods are required to adapt systems proactively. A powerful approach in this context is time series forecasting, which is also applied in many other domains. The core idea is to examine past values and predict how these values will evolve as time progresses. According to the "No-Free-Lunch Theorem", there is no algorithm that performs best for all scenarios. Therefore, selecting a suitable forecasting method for a given use case is a crucial task. Simply put, each method has its benefits and drawbacks, depending on the specific use case. The choice of the forecasting method is usually based on expert knowledge, which cannot be fully automated, or on trial-and-error. In both cases, this is expensive and prone to error.
Although auto-scaling and time series forecasting are established research fields, existing approaches cannot fully address the mentioned challenges: (i) In our survey on time series forecasting, we found that publications on time series forecasting typically consider only a small set of (mostly related) methods and evaluate their performance on a small number of time series with only a few error measures while providing no information on the execution time of the studied methods. Therefore, such articles cannot be used to guide the choice of an appropriate method for a particular use case; (ii) Existing open-source hybrid forecasting methods that take advantage of at least two methods to tackle the "No-Free-Lunch Theorem" are computationally intensive, poorly automated, designed for a particular data set, or they lack a predictable time-to-result. Methods exhibiting a high variance in the time-to-result cannot be applied for time-critical scenarios (e.g., auto-scaling), while methods tailored to a specific data set introduce restrictions on the possible use cases (e.g., forecasting only annual time series); (iii) Auto-scalers typically scale an application either proactively or reactively. Even though some hybrid auto-scalers exist, they lack sophisticated solutions to combine reactive and proactive scaling. For instance, resources are only released proactively while resource allocation is entirely done in a reactive manner (inherently delayed); (iv) The majority of existing mechanisms do not take the provider's pricing scheme into account while scaling an application in a public cloud environment, which often results in excessive charged costs. Even though some cost-aware auto-scalers have been proposed, they only consider the current resource demands, neglecting their development over time. For example, resources are often shut down prematurely, even though they might be required again soon.
To address the mentioned challenges and the shortcomings of existing work, this thesis presents three contributions: (i) The first contribution-a forecasting benchmark-addresses the problem of limited comparability between existing forecasting methods; (ii) The second contribution-Telescope-provides an automated hybrid time series forecasting method addressing the challenge posed by the "No-Free-Lunch Theorem"; (iii) The third contribution-Chamulteon-provides a novel hybrid auto-scaler for coordinated scaling of applications comprising multiple services, leveraging Telescope to forecast the workload intensity as a basis for proactive resource provisioning. In the following, the three contributions of the thesis are summarized:
Contribution I - Forecasting Benchmark
To establish a level playing field for evaluating the performance of forecasting methods in a broad setting, we propose a novel benchmark that automatically evaluates and ranks forecasting methods based on their performance in a diverse set of evaluation scenarios. The benchmark comprises four different use cases, each covering 100 heterogeneous time series taken from different domains. The data set was assembled from publicly available time series and was designed to exhibit much higher diversity than existing forecasting competitions. Besides proposing a new data set, we introduce two new measures that describe different aspects of a forecast. We applied the developed benchmark to evaluate Telescope.
Contribution II - Telescope
To provide a generic forecasting method, we introduce a novel machine learning-based forecasting approach that automatically retrieves relevant information from a given time series. More precisely, Telescope automatically extracts intrinsic time series features and then decomposes the time series into components, building a forecasting model for each of them. Each component is forecast by applying a different method and then the final forecast is assembled from the forecast components by employing a regression-based machine learning algorithm. In more than 1300 hours of experiments benchmarking 15 competing methods (including approaches from Uber and Facebook) on 400 time series, Telescope outperformed all methods, exhibiting the best forecast accuracy coupled with a low and reliable time-to-result. Compared to the competing methods that exhibited, on average, a forecast error (more precisely, the symmetric mean absolute forecast error) of 29%, Telescope exhibited an error of 20% while being 2556 times faster. In particular, the methods from Uber and Facebook exhibited an error of 48% and 36%, and were 7334 and 19 times slower than Telescope, respectively.
Contribution III - Chamulteon
To enable reliable auto-scaling, we present a hybrid auto-scaler that combines proactive and reactive techniques to scale distributed cloud applications comprising multiple services in a coordinated and cost-effective manner. More precisely, proactive adaptations are planned based on forecasts of Telescope, while reactive adaptations are triggered based on actual observations of the monitored load intensity. To solve occurring conflicts between reactive and proactive adaptations, a complex conflict resolution algorithm is implemented. Moreover, when deployed in public cloud environments, Chamulteon reviews adaptations with respect to the cloud provider's pricing scheme in order to minimize the charged costs. In more than 400 hours of experiments evaluating five competing auto-scaling mechanisms in scenarios covering five different workloads, four different applications, and three different cloud environments, Chamulteon exhibited the best auto-scaling performance and reliability while at the same time reducing the charged costs. The competing methods provided insufficient resources for (on average) 31% of the experimental time; in contrast, Chamulteon cut this time to 8% and the SLO (service level objective) violations from 18% to 6% while using up to 15% less resources and reducing the charged costs by up to 45%.
The contributions of this thesis can be seen as major milestones in the domain of time series forecasting and cloud resource management. (i) This thesis is the first to present a forecasting benchmark that covers a variety of different domains with a high diversity between the analyzed time series. Based on the provided data set and the automatic evaluation procedure, the proposed benchmark contributes to enhance the comparability of forecasting methods. The benchmarking results for different forecasting methods enable the selection of the most appropriate forecasting method for a given use case. (ii) Telescope provides the first generic and fully automated time series forecasting approach that delivers both accurate and reliable forecasts while making no assumptions about the analyzed time series. Hence, it eliminates the need for expensive, time-consuming, and error-prone procedures, such as trial-and-error searches or consulting an expert. This opens up new possibilities especially in time-critical scenarios, where Telescope can provide accurate forecasts with a short and reliable time-to-result.
Although Telescope was applied for this thesis in the field of cloud computing, there is absolutely no limitation regarding the applicability of Telescope in other domains, as demonstrated in the evaluation. Moreover, Telescope, which was made available on GitHub, is already used in a number of interdisciplinary data science projects, for instance, predictive maintenance in an Industry 4.0 context, heart failure prediction in medicine, or as a component of predictive models of beehive development. (iii) In the context of cloud resource management, Chamulteon is a major milestone for increasing the trust in cloud auto-scalers. The complex resolution algorithm enables reliable and accurate scaling behavior that reduces losses caused by excessive resource allocation or SLO violations. In other words, Chamulteon provides reliable online adaptations minimizing charged costs while at the same time maximizing user experience.