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Establishment of a clinical algorithm for the diagnosis of P. falciparum malaria in children from an endemic area using a Classification and Regression Tree (CART) model

dc.contributor.advisorMay, Jürgen Prof. Dr.
dc.contributor.authorVinnemeier, Christof David
dc.date.accessioned2015-01-20T10:06:24Z
dc.date.available2015-01-28T23:50:11Z
dc.date.issued2015-01-20
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11858/00-1735-0000-001F-00E4-1
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.53846/goediss-4869
dc.description.abstractDie Weltgesundheitsorganisation WHO schätzte die Zahl der an Malaria erkrankten Menschen im Jahr 2009 auf weltweit 225 Millionen. Auf dem afrikanischen Kontinent betrafen 85% der durch Malaria verursachten Todesfälle Kinder unter fünf Jahren. Obwohl die Inzidenzen der P. falciparum-Malaria in einigen Teilen des subsaharischen Afrika sinken und andere Erkrankungen mit ähnlichen Symptomen wie denen der Malaria an Bedeutung gewinnen, ist eine vorsorgliche medikamentöse Behandlung im Verdachtsfall weiterhin üblich. Ziel dieser Arbeit ist die Generierung eines auf das Lebensalter bezogenen klinischen Algorithmus, der mit einfachen klinischen Symptomen die Diagnose einer P. falciparum - Parasitämie ermöglicht. Die Studie wurde in einem ländlichen Krankenhaus in der Ashanti-Region in Ghana durchgeführt, welche über das ganze Jahr hinweg holoendemisch für Malaria ist. Insgesamt wurden 5447 ambulante Besuche von 3641 Patienten im Alter zwischen 2-60 Monaten analysiert. Alle Kinder wurden von einem Pädiater klinisch untersucht und es wurden ein kleines Blutbild sowie ein Malariaausstrich (‘Dicker Tropfen’) angefertigt. Mit Hilfe einesClassification and Regression Tree (CART) wurde ein klinischer Entscheidungsbaum für die Prädiktion einer Plasmodium-Parasitämie generiert und prädiktive Werte für alle erfassten Symptome berechnet. Eine Parasitämie wurde bei Kindern im Alter von 2-12 Monaten mit einer Prävalenz von 13.8% und bei Kindern im Alter zwischen 12 und 60 Monatenmit einer Prävalenz von 30.6% gefunden. Das CART-Modell ergab altersabhängige Unterschiede in der Fähigkeit der Variablen eine Parasitämie vorherzusagen. Während sich bei Kindern im Alter zwischen 2 und 12 Monaten die „palmare Blässe“ als das wichtigste Symptom herausstellte, gewannen die Variablen „Fieber in der Anamnese“ und „erhöhte Körpertemperatur ≥ 37.5°C“ bei Kindern im Alter zwischen 12 und 60 Monaten an Bedeutung. Die Variable „palmare Blässe“ war bei Kindern jedes Alters signifikant (p<0.001) mit niedrigeren Hämoglobinwerten assoziiert. Im Vergleich zum Algorithmus des Integrated Management of Childhood Illness (IMCI) hatte das CART-Modell eine deutlich höhere Spezifität sowie einen höheren positiven prädiktiven Wert für die Vorhersage einer Parasitämie. Die Anwendung von altersbezogenen Algorithmen erhöht die Spezifität der Vorhersage einer P. falciparum - Parasitämie. Selbst in einer Population mit einer hohen Prävalenz an Anämie ermöglicht der prädiktive Wert der „palmaren Blässe“ eine Erkennung von signifikant geringeren Hb-Werten. Die Bedeutung der „palmaren Blässe“ sollte daher in der Schulung von Gesundheitshelfern hervorgehoben werden. Mangels ausreichender Sensitivität kann allerdings weder auf Basis des besten Algorithmus noch mit „palmarer Blässe“ als einzelnem klinischem Zeichen eine Therapieentscheidung getroffen werden. Sie sind daher kein Ersatz für eine vorsorgliche medikamentöse Behandlung und einen Erregernachweis.de
dc.language.isoengde
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/
dc.subject.ddc610de
dc.titleEstablishment of a clinical algorithm for the diagnosis of P. falciparum malaria in children from an endemic area using a Classification and Regression Tree (CART) modelde
dc.typedoctoralThesisde
dc.contributor.refereeGroß, Uwe Prof. Dr.
dc.date.examination2015-01-21
dc.description.abstractengFor the year 2009, the World Health Organization (WHO) estimated 225 million cases of malaria worldwide. Fifty-eight percent of all deaths on the African continent due to malaria were children under 5 years of age. As malaria incidences are reported to decline over the last years other conditions causing similar symptoms as clinical malaria are gaining in relevance. While laboratory equipment is often missing in resource poor settings presumptive treatment is still common, but the diagnosis of malaria is usually based on the personal experience of the treating health professional. This study aimed to generate an age-derived clinical algorithm with simple signs and symptoms for the diagnosis of P. falciparum parasitaemia. The study was conducted in a rural hospital in the Ashanti Region, Ghana, which is holoendemic for malaria throughout the year. In total, 5447 visits of 3641 patients between 2-60 months of age who attended the outpatient department (OPD) were analyzed. All children were clinically examined by a paediatrician and a full blood count and thick smear were done. A Classification and Regression Tree (CART) model was used to generate a clinical algorithm to predict malarial parasitaemia and predictive values of all symptoms were calculated. Malarial parasitaemia was detected in children between 2-12 months and between 12-60 months of age with a prevalence of 13.8% and 30.6%, respectively. The CART revealed age-dependent differences in the ability of the variables to predict parasitaemia. While palmar pallor was the most important symptom in children between 2-12 months, a report of fever and an elevated body temperature of ≥ 37.5°C gained in relevance in children between 12-60 months. The variable palmar pallor was significantly (p<0.001) associated with lower haemoglobin levels in children of all ages. Compared to the Integrated Management of Childhood Illness (IMCI) algorithm the CART had higher specificity and positive predictive values for a malarial parasitaemia. Use of age-derived algorithms can increase the specificity of the prediction for P.falciparum parasitaemia. The predictive value of palmar pallor is able to indicate significant lower haemoglobin - levels even in a population with a high prevalence of anaemia and should be therefore underlined in health worker training. Due to a lack of sensitivity neither the best algorithm nor palmar pallor as a sign are eligible for decision-making and cannot replace presumptive treatment of laboratory diagnosis.de
dc.contributor.coRefereeFriede, Tim Prof. Dr.
dc.subject.gerMalariade
dc.subject.gerAfricade
dc.subject.gerCARTde
dc.subject.gerClassification and Regression Treede
dc.subject.gerAnaemiade
dc.subject.gerTropical Medicinede
dc.subject.gerInfectious diseases epidemiologyde
dc.subject.gerfeverde
dc.subject.gerpalmar pallorde
dc.subject.engMalariade
dc.subject.engCARTde
dc.subject.engEntscheidungsbaumde
dc.subject.engAnämiede
dc.subject.engKinder Afrikade
dc.subject.engAfrikade
dc.subject.engFieberde
dc.subject.engPlasmodium falciparumde
dc.subject.engTropenmedizinde
dc.subject.engInfektionsepidemiologiede
dc.identifier.urnurn:nbn:de:gbv:7-11858/00-1735-0000-001F-00E4-1-1
dc.affiliation.instituteMedizinische Fakultätde
dc.subject.gokfullMedizin (PPN619874732)de
dc.subject.gokfullMedizinische Mikrobiologie / Medizinische Virologie / Medizinische Mykologie / Infektionskrankheiten / Hygiene / Impfung / Parasitologie / Tropenmedizin - Allgemein- und Gesamtdarstellungen (PPN619875356)de
dc.description.embargoed2015-01-28
dc.identifier.ppn815825730


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