View PDF Version - RePub - Erasmus Universiteit Rotterdam

More documents

Recommendations

Info

Dankwoord 254 Lieve Marion en Margriet, altijd gezellig om bij jullie langs te lopen. Zonder jullie expertise was ik nu nog bezig met de layout van dit proefschrift. Fijn dat jullie er altijd zijn om mij te helpen. Beste Nano, je bent de meest belangrijke man op de afdeling Epidemiologie en afdeling Biostatistiek. Tenslotte kan een auto niet rijden zonder motor. Dank dat je altijd tijd voor me nam. De gehele 'Dakpoli' van nu en vroeger, Jurriën, Milan, Roeland, Jilling, Gert, Robert, Daphne, Ad, 2xEdith, Paul en Annick, Jildou, Sarwa, Pieter, Jan Maarten, 2xFrank, Rachel, Hajo, Wim, Hans, mijn buren en mijn kamergenot Leon. Prettig om met plezier en energie met jullie te werken, geheel volgens de Rotterdamse traditie met de mouwen opgestroopt. Wanneer de AASLD-abstract deadlines naderen is het werktempo op zijn hoogst. Zwetend bereiken wij samen de eindstreep en genieten heerlijk uitgeput en op het congres van het gezamenlijk resultaat. CRB, met in het bijzonder Elke en Wanda. Dank jullie voor het leuk samenwerken in binnen- en buitenland de afgelopen jaren. Alle medewerkers op de afdeling Biostatistiek, met dank voor de goede collegialiteit die ik bij jullie mocht genieten. En natuurlijk de hotline promotiestress: Manon en Dorine. Bij elkaar vonden wij steun, motivatie en de relativerende humor die nodig zijn voor zo’n opgave. En wat mooi dat wij binnen een maand alle drie promoveren. Mijn paranimfen: beste Wim, op het werk kan ik altijd bij je terecht met statistische vragen waar ik niet uitkom. Ik hoop dat dit vandaag niet nodig is. Ik ben blij dat jij - als laatste der Mohikanen - mij vandaag wil bijstaan. Lieve Claudia, bedankt voor je steun, kritisch doorlezen en deels vertalen van het proefschrift, maar vooral ook voor de onmisbare afl eiding. Wij zien elkaar bij Jimmy Choo... Stellingen: Bert van den Assem, wie zich op het glibberige pad van de stellingen begeeft kan zich geen steviger toegestoken hand wensen dan die van jou om een uitglijder te voorkomen. Grazie per tutto. Mijn familie: Mei Ying en Fred, bedankt voor jullie medeleven en interesse. Min far og mor, Christel og Thomas, Jonas og Marcus tak for jeres støtte, kærlighed og tro på at jeg ville gøre alvor af dette. Katrine og Rasmus, mijn liefste en dierbaarste – jullie weten altijd mijn promotie- en werk-perikelen te relativeren. Het zijn wel barre tijden geweest, met een lege koelkast of heel laat avondeten – tak for jeres tålmodighed og støtte. Kys. Hans, mijn eeuwige vakantieliefde - niemand is meer enthousiast over dit proefschrift dan jij en samen hebben wij er hard voor gewerkt. Dank je dat je er altijd bent. Min elskede ♥ onze vakantie gaat voort…
CUR RICULUM VITAE Curriculum Vitae 255 Bettina Elisabeth Hansen was born in Gentofte in Denmark on the 25th of November 1964. After fi nishing secondary school at N. Zahles Gymnasium in Copenhagen in 1983, she started studying statistics at the Institute of Mathematical Statistics at the University of Copenhagen. During her study she worked as a research statistician at the Statistical Research Unit at the University of Copenhagen. From 1990 she moved to the Netherlands where she continued her study at the University of Delft at the department of Statistics. In 1991 she obtained her MSc degree in Statistics with Mathematics as secondary subject. From 1991-1995 she worked as a biostatistician at the department of Medical Statistics at the University of Leiden. In 1995 she started working at the Erasmus MC in Rotterdam as a biostatistician at the department of Gastroenterology & Hepatology and at the department of Epidemiology & Biostatistics. In 2000 she was registered as a VVS biostatistician. She started this PhD project in 2005 under the supervision of Prof.dr. Harry Janssen. She is married to Hans van Overhagen and has two children Katrine and Rasmus.
Page 1:
Statistical Models of Treatment Eff
Page 4 and 5:
ISBN: 978-90-8559-069-9 © Bettina
Page 6 and 7:
PROMOTIECOMMISSIE Promotor: Prof.dr
Page 9 and 10:
CONTENTS Chapter 1. Introduction 11
Page 13:
Cha pter 1 Introduction
Page 16 and 17:
Chapter 1 14 Epidemiology Worldwide
Page 18 and 19:
Chapter 1 16 Prediction models with
Page 20 and 21:
Chapter 1 18 standard method fails
Page 22 and 23:
Chapter 1 20 The extended non-linea
Page 24 and 25:
Chapter 1 22 References 1. Blumberg
Page 27:
Cha pter 2 Prediction of response t
Page 30 and 31:
Chapter 2.1 28 ABSTRACT The aim of
Page 32 and 33:
Chapter 2.1 30 been hepatitis B sur
Page 34 and 35:
Chapter 2.1 32 HBV DNA decline The
Page 36 and 37:
Chapter 2.1 34 Figure 2 continued.
Page 38 and 39:
Chapter 2.1 36 Figure 4. Estimated
Page 40 and 41:
Chapter 2.1 38 DNA was observed in
Page 42:
Chapter 2.1 40 15. Kao JH. Role of
Page 46 and 47:
Chapter 2.2 44 ABSTRACT Background:
Page 48 and 49:
Chapter 2.2 46 low baseline HBV DNA
Page 50 and 51:
Chapter 2.2 48 patient subgroups wa
Page 52 and 53:
Chapter 2.2 50 p=0.002). Previous I
Page 54 and 55:
Chapter 2.2 52 Application of the m
Page 56 and 57:
Chapter 2.2 54 PEG-IFN, the proport
Page 58 and 59:
Chapter 2.2 56 References 1. Lavanc
Page 60 and 61:
Chapter 2.2 58 26. Bonino F, Lau GK
Page 63 and 64:
Chap ter 2.3 Prediction of the resp
Page 65 and 66:
INTRODUCTION Dynamic prediction of
Page 67 and 68:
Statistical analysis Dynamic predic
Page 69 and 70:
Dynamic prediction of response to P
Page 71 and 72:
Page 73 and 74:
Page 75 and 76:
Page 77 and 78:
References Dynamic prediction of re
Page 81 and 82:
Cha pter 2.4 Dynamic prediction of
Page 83 and 84:
INTRODUCTION Dynamic prediction of
Page 85 and 86:
For the indirect approach we rewrit
Page 87 and 88:
logit pi,j = logit Pr(Ri =1|visit =
Page 89 and 90:
Dynamic prediction of response usin
Page 91 and 92:
Page 93 and 94:
Page 95 and 96:
Page 97 and 98:
Page 99 and 100:
Page 101 and 102:
Table 1. Results of different stopp
Page 103 and 104:
Page 105:
Page 108 and 109:
Chapter 2.5 106 ABSTRACT Peginterfe
Page 110 and 111:
Chapter 2.5 108 and placebo daily.
Page 112 and 113:
Chapter 2.5 110 for patients with a
Page 114 and 115:
Chapter 2.5 112 Mean HBV DNA declin
Page 116 and 117:
Chapter 2.5 114 peginterferon and n
Page 118 and 119:
Chapter 2.5 116 hepatocellular carc
Page 120 and 121:
Chapter 2.5 118 13. Werle-Lapostoll
Page 122:
Chapter 2.5 120 Greece - G Germanid
Page 127 and 128:
Chap ter 3.1 Long-term clinical out
Page 129 and 130:
INTRODUCTION Glycyrrhizin for IFN-n
Page 131 and 132:
Statistics Glycyrrhizin for IFN-non
Page 133 and 134:
Glycyrrhizin for IFN-non responders
Page 135 and 136:
Table 2. Time dependent Cox regress
Page 137 and 138:
Page 139 and 140:
Page 143 and 144:
Cha pter 3.2 Discriminant analysis
Page 145 and 146:
Introduction Discriminant analysis
Page 147 and 148:
Discriminant analysis using a MLMM
Page 149 and 150:
Estimation Discriminant analysis us
Page 151 and 152:
Page 153 and 154:
where wi,k(y i, θ) = (k =1,...,K).
Page 155 and 156:
Page 157 and 158:
Page 159 and 160:
Page 161 and 162:
Page 163 and 164:
Page 165 and 166:
Page 167 and 168:
Page 169 and 170:
Page 171 and 172:
Appendix Discriminant analysis usin
Page 175:
Cha pter 4 Statistical models of ea
Page 178 and 179:
Chapter 4.1 176 ABSTRACT Nucleoside
Page 180 and 181:
Chapter 4.1 178 at day 1 at t =0 an
Page 182 and 183:
Chapter 4.1 180 Table 1. Baseline c
Page 184 and 185:
Chapter 4.1 182 Figure 1.
Page 186 and 187:
Chapter 4.1 184 Figure 1. Viral dec
Page 188 and 189:
Chapter 4.1 186 suppression in seru
Page 190 and 191:
Chapter 4.1 188 13. Seifer M, Hamat
Page 193 and 194:
Cha pter 4.2 Viral dynamics during
Page 195 and 196:
INTRODUCTION Viral dynamics during
Page 197 and 198:
Viral dynamics during tenofovir the
Page 199 and 200:
Page 201 and 202:
log HBV DNA (copies/mL) 10.0 9.0 8.
Page 203 and 204:
Page 205 and 206: Viral dynamics during tenofovir the
Page 207 and 208: Viral dynamics during tenofovir the
Page 211 and 212: Chap ter 4.3 Modelling of early vir
Page 213 and 214: INTRODUCTION HBV viral kinetics dur
Page 215 and 216: HBV viral kinetics during PEG-IFN 2
Page 229: HBV viral kinetics during PEG-IFN 2
Page 233 and 234: SUMMARY AND CONCLUSION Summary and
Page 235 and 236: Summary and conclusion 233 The mode
Page 237 and 238: Summary and conclusion 235 The infe
Page 239: Summary and conclusion 237 Early st
Page 243 and 244: SAMENVATTING EN CONCLUSIE Samenvatt
Page 245 and 246: Samenvatting en conclusie 243 Er we
Page 247 and 248: Samenvatting en conclusie 245 Data
Page 249 and 250: Samenvatting en conclusie 247 Behan
Page 253: Dan kwoord
Page 259 and 260: BIBLI OGRAPHY Bibliography 257 1. K
Page 261 and 262: Bibliography 259 Interferon-ribavir
Page 263 and 264: Bibliography 261 Long term clinical
Page 265 and 266: Bibliography 263 Flares in chronic
Page 267 and 268: Bibliography 265 Genetic characteri
Page 269: Bibliography 267 106. Reijnders JG,
show all

View PDF Version - RePub - Erasmus Universiteit Rotterdam

Create successful ePaper yourself

Delete template?

Save as template?