Ph.d.-forsvar ved Martin Nygård Johansen

Om ph.d.-afhandlingen
I denne afhandling udvikles en ny statistisk metode til analyse af ventetidsdata, som ofte er komplicerede af forskellige former for censurering, hvilket vil sige, at der ikke er en fast registreret ventetid for alle studiets individer. En særligt udfordrende type af data opstår, når man f.eks. følger en gruppe patienter over tid med planlagte ambulante kontroller, hvor man undersøger, hvorvidt en bestemt hændelse er opstået. Det særlige ved disse data er, at man kun kender status for den hændelse, man er interesseret i, på tidspunkterne for kontrollerne og altså ikke vil kunne fastslå, hvornår hændelsen præcist er opstået.
Ph.d.-projektet og den udviklede metode er opstået i forbindelse med analysen af et datasæt indsamlet på Aalborg Universitetshospital, hvor man har fulgt en gruppe patienter, som har fået indopereret en avanceret pacemaker, en ICD, som kan afgive stød til hjertet for at genoprette normal hjerterytme, hvis det er nødvendigt. Disse apparater har i nogle tilfælde vist en tilbøjelighed til at udvikle en fejl på ledningerne, som udsætter patienten for en risiko for fejlstød eller manglende stød. På disse data har vi undersøgt, hvordan risikoen for fejl på ledningerne hænger sammen med, hvor stramt ledningen er trukket fra ICD-boksen til hjertet. Dette datasæt analyseres i afhandlingen som illustration på metodens anvendelighed.
Desuden anvendes metoden på data fra et igangværende randomiseret forsøg på Aarhus Universitetshospital, hvor patienter med en pacemaker følges for episoder af atrieflimren. I dette datasæt har vi både oplysninger om de faktiske tidspunkter for hændelserne samt om de planlagte kontroller, og vi har dermed mulighed for at sammenligne den udviklede metode med de eksisterende metoder.
Den statistiske metode udviklet i projektet er anvendelig i en lang række forskningsmæssige sammenhænge, hvor man oplever den beskrevne datastruktur, og giver dermed forskere et nyt værktøj til statistisk at undersøge sammenhænge mellem forskellige faktorer og hændelser indenfor mange forskellige medicinske specialer.
Tid og sted
Ph.d.-forsvaret afholdes fredag den 26. marts 2021 kl. 13.00. På grund af covid-19 finder forsvaret sted online via Zoom. Tilmelding skal ske til: inst.klinisk.phd@dcm.aau.dk
Vejledere og bedømmelsesudvalg
Vejledere
- Professor Sam Riahi, MD, PhD
Department of Cardiology, Aalborg University Hospital - Associate professor Søren Lundbye-Christensen, MSc, PhD
Unit of Clinical Biostatistics, Aalborg University Hospital - Associate professor Jacob Moesgaard Larsen, MD, PhD
Department of Cardiology, Aalborg University Hospital
Bedømmelsesudvalg
- Professor Per Kragh Andersen, MSc, PhD, DrMedSci
Department of Public Health
University of Copenhagen, Denmark - Professor Paul C. Lambert, MSc, PhD
Department of Health Sciences
University of Leicester, UK - Professor Martin Bøgsted, MSc, PhD (formand for bedømmelsesudvalget)
Department of Clinical Medicine
Aalborg University, Denmark
Links
Martin Nygård Johansens forskning er publiceret i disse videnskabelige artikler:
- Regression models using parametric pseudo‐observations
- Regression models for interval censored data using parametric pseudo-observations
Læs desuden om forskningen i disse artikler:
Publiceret af
Kommunikationskonsulent