%0 Journal Article %K Resistenzmuster %K MHK %K Abhängigkeitsstruktur %K multivariate Analyse %B Berliner und Münchener Tierärztliche Wochenschrift %C Hannover %D 2014 %G German %I Schlütersche Verlagsgesellschaft mbH & Co. KG %P 349-358 %R 10.2376/0005-9366-127-349 %T Statistische Verfahren zur Beschreibung von phänotypischen Empfindlichkeitsdaten %V 127 %1 {"oldId":82178,"title":"Statistische Verfahren zur Beschreibung von ph\u00e4notypischen Empfindlichkeitsdaten","topline":"Open Access BMTW | Themenheft Antibiotikaresistenzen","teaserText":"Statistical methods for description of phenotypic susceptibility data","content":"

Zusammenfassung<\/span>
Diese Arbeit gibt eine \u00dcbersicht \u00fcber statistische Verfahren zur Deskription von Empfindlichkeitsdaten. Die Datengrundlage f\u00fcr Resistenzstudien stellen h\u00e4ufig minimale Hemmkonzentrationen (MHKs), gemessen f\u00fcr verschiedene antimikrobielle Wirkstoffe, dar. Aus Sicht der statistischen Methodenlehre sind (semi-) quantitative MHK-Werte ordinal skaliert und sollten daher auch mit f\u00fcr ordinale Daten geeigneten statistischen Verfahren ausgewertet werden. Zur Beschreibung der Resistenzlage pro Wirkstoff bietet sich zun\u00e4chst die H\u00e4ufigkeitsverteilung der MHK-Werte an. Resistenzmuster k\u00f6nnen anhand von H\u00e4ufigkeiten der Resistenzprofile beschrieben werden. Genauere Einblicke in Auftreten und Ver\u00e4nderungen von gleichzeitiger Resistenz gegen\u00fcber verschiedenen Wirkstoffen liefert die systematische Analyse der Abh\u00e4ngigkeitsstruktur. Des Weiteren k\u00f6nnen Unterschiede zwischen Resistenzprofilen durch Anwendung geeigneter Distanzma\u00dfe quantifiziert werden und g\u00e4ngige Verfahren der multivariaten Statistik zur Deskription und komplexeren Analyse von Empfindlichkeitsdaten herangezogen werden. Um Ergebnisse verschiedener Studien vergleichbarer zu machen, ist es w\u00fcnschenswert, so viel Informationsgehalt wie m\u00f6glich darzustellen und dabei eine einheitliche Struktur zu verfolgen. <\/p>

Schl\u00fcsselw\u00f6rter<\/span>
Resistenzmuster, MHK, Abh\u00e4ngigkeitsstruktur, multivariate Analyse <\/p>

Summary<\/span>
This paper summarizes statistical methods to describe susceptibility data. A frequent data basis in resistance studies are minimum inhibitory concentrations (MICs), measured for different antimicrobial agents. In the statistical context these (semi) quantitative MIC values are ordinal scaled. Therefore, they should be analysed with statistical tools appropriate for ordinal data. The resistance situation for each antimicrobial agent is often described using frequency distributions of MIC values. Resistance patterns can be described by frequencies of resistance profiles. More detailed insights into appearance and changes of simultaneous resistance against different agents are provided by a systematic analysis of dependency structure in susceptibility data. Furthermore, the calculation of differences between resistance profiles using appropriate distance measures enables the application of common methods of multivariate statistic for description and more complex analysis of susceptibility data. To improve the comparability of study results, it is desirable to present as much information as possible in a uniform way. <\/p>

Keywords<\/span>
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Summary<\/strong>
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