Plugga på frågor som inte kunde svara Flashcards
Vilken lymfom förekommer vanligast i hjärnan?
Sekundära lymfom, dvs de sprider sig till hjärnan från andra organ
Vilka viktiga grupper av CNS tumörer finns?
- Diffust infiltrerande astrocytära och oligodendrogliala tumörer
- Ependymala tumörer
- Tumörer i kranial och paraspinala nerver (schwannom)
- Meningiom
- Lymfom
- Metastaser
Vilka type av B-cellslymfom känner du till samt vad kännetecknar dessa?
- Storcelligt B-cellslymfom - vanligaste Non Hodgkin Lymfom (NHL), snabbt progress men svarar bra på cellgifter, BCL2 övertryck
- Follikulärt lymfom - drabbar äldre, långsamt förlopp, utgår från germinal centra, övertryck BCL2
- Marginalzonslymfom (MZ) - Ses ofta i mag-tarmkanalen, långsamt förlopp, kronisk stimulering av immunsystem pga t.ex. H.pylori
- Mantelcellslymfom (MC) - aggressivt förlopp, ovnligt, kromosomtranslokation som involverar CDK1
- Burkittlymfom - MYC övertryck, högaggressivt men kan svara på cellgifter, unga botas ofta
Vilket histologi har celler vid lymfom?
Smårundcelliga former
Vilka thyroideatumörer utgår inte från follikelepitel eller C-celler?
Sarkom och maligna lymfom
Vilka testistumörstyper är vanligast hos äldre män?
Lymfommanifestation eller spermatocytiskt seminom (tumör i testikeln)
Vilken typ av mutation uppstår vid lymfom?
Translokation som leder till fusion av gener
Förstorade lymfknutor orsakas av?
- Lymfom
- Metastas
- Lymfadenit (lymfkörtelinflammation)
Vilken malign tumör kan lymfom härma utseendemessigt?
Sarkom
Vilka i huvudsak två olika typer av lymfom finns?
- Lågmalign variant
- små celler
- låg proliferation
- hämmad apoptos
- sällan bot
- oftast äldre
- kan transformera till högmalign lymfom
- Högmalign variant
- Stora celler
- Hög proliferation
- Muterad tillväxtgen
- Ibland hot
- snabbt förlopp
- oftast generella symptom
Vilka drabbas av Hodgkin lymfom?
Båbe unga och vuxna
Varför B-cells lymfom är EBV drivna?
För att EBV lägger sig i B-celler
Vad är ett lymfom?
En neoplasi som utgår från lymfnoder och associerad vävnad.
Vad är diffust storcelligt B-cellslymfom (DLBCL)?
Även kallat Richter syndrom. Detta är en följdsjukdom till Kronisk lymfatisk leukemi (KLL)
Vad kännetecknas Burkitts lymfom av?
Av såkallade stämplade celler
När man ska konstruera referensfördelningar (och referensintervall) kan man basera dem helt och hållet på skattade percentiler eller genom att anta att data är t ex normalfördelat. För att belysa metoderna har jag simulerat 99 observationer från en normalfördelning med väntevärde 100 och standardavvikelse 10. Skattat medelvärde blev 99.08 och standardavvikelse 10.22.
Använd båda metoderna (med normalfördelningen ska man använda x¯ ± 1.645s för att få 5% percentilen och 95% percentilen och x¯ ± 2.326s för att få 1% percentilen och 99% percentilen) För att få fram percentilerna ur datamängden tar du 5:e värdet nedifrån och uppifrån eftersom vi har 99 observationer som delar upp data i 100 delar för att få 5% och 95% percentilerna, samt lägsta och högsta värde för att få 1% och 99% percentilerna. Beräkna också median ur data. Jämför med de sanna värdena 100 ± 1.645 · 10, 100 ± 2.326 · 10 och 100 och konstatera att det blir hyfsat lika, men att det oftast blir bättre skattningar med antagandet om normalfördelning än om vi skattar med hjälp av de empiriska percentilerna. Så gäller det generellt om vi har begränsade datamängder och data är hyfsat normalfördelade. Om den sanna fördelningen avviker från normalfördelningen och vi har stora datamängder är det däremot att föredra att skatta referensfördelningen och dess percentiler direkt från data, snarare än att gå via normalfördelningsanatgandet.
De utfall som ger 12 eller lägre rangsummor:
- AAAABBBB R=1+2+3+4=10
- AAABABBB R=1+2+3+5=11
- AAABBABB R=1+2+3+6=12
- AABAABBB R=1+2+4+5=12
Alltså bli p-värdet 4/70 = 0.057
Två studenter som nyligen lärt sig statistik lekte med data från en engelsk studie med 2763 patienter. De studerade glukos som respons och ville undersöka faktorer som påverkade glukos. Den första studenten ville veta om längd hade samband med glukos.
- (a) Hur tolkar du den enkla linjära regressionen? Är längd något som påverkar glukos? Är vikt något som påverkar glukos?
- (b) Nu erinrade de sig att det fanns något som hette multipel linjär regression, så de stoppade in både vikt och längd som prediktorer och ck resultatet i gur 3. Hur kan det komma sig att längd plötsligt är väldigt signifikant?
- (a) Nej, data tyder inte på längd (P = 0.471), men väl på vikt (P = 10−41)
- (b) Parametern som hör samman med längd beskriver hur glukos ändras när längden ändras medan vikten är densamma. Om två personer har samma vikt och den ene är längre så innebär det att den kortare är tjockare. Det är därför längdparametern är negativ (medför lägre glukos) och signifikant.
Två studenter som nyligen lärt sig statistik lekte med data från en engelsk studie med 2763 patienter. De studerade glukos som respons och ville undersöka faktorer som påverkade glukos. Den första studenten ville veta om längd hade samband med glukos.
- (c) Nu kom en tredje student och analyserade om det fanns ett samband med BMI. Resultatet blev enligt figur 4. Studenten som hade analyserat glukos mot vikt ck se sitt nna p-värde 10−41 bli försmädligt besegrat av ett ännu finfinare 10−48. Förklara varför det är rimligt att det blev så.
- (c) BMI är ett vedertaget mått för att korrigera vikter för längd. Det är alltså rimligt att det ska vara lite bättre än bara vikten.
Två studenter som nyligen lärt sig statistik lekte med data från en engelsk studie med 2763 patienter. De studerade glukos som respons och ville undersöka faktorer som påverkade glukos. Den första studenten ville veta om längd hade samband med glukos.
-
(d) De två första studenterna var lite slokörade, men krävde var och en att få lägga till sin variabel till BMI. Resultaten framgår av gurerna 5 och 6
- Hur tolkar du dessa resultat?
- (d) BMI ligger närmare glukos än de övriga och därför är det rimligt att de inte har någon betydelse i närvaro av BMI.
Två studenter som nyligen lärt sig statistik lekte med data från en engelsk studie med 2763 patienter. De studerade glukos som respons och ville undersöka faktorer som påverkade glukos. Den första studenten ville veta om längd hade samband med glukos.
- (e) Nedslagna av motgångarna krävde till sist de två första studenterna att få lägga till både längd och vikt till BMI. Visserligen blev varken längd eller vikt signifikanta, men de gladde sig åt att inte heller BMI blev det. Förklara hur det kan bli så här konstigt och vad innebär p-värdet som står under ANOVA-tabellen?
- (e) Testet av en enskild parameter handlar om ifall den parametern kan tänkas vara 0. För vikt och längd är det naturligt att de inte blir signifikanta eftersom BMI är med i modellen. Anledningen till att BMI inte blir signifikant är att när både vikt och längd är med i modellen så kan man åstadkomma en ungefär lika bra modell med enbart dem, så därför blir värdet 0 på BMI-parametern ett fullt möjligt värde. F-testet testar om alla tre parametrarna kan vara 0 och det kan de förstås inte alls
Hos två råttstammar FRL (Flinders resistent line) och FSL (Flin ders sensitive line) behandlades hälften med SSRI preparatet Escitalopram, medan hälften var kontroller. Efter försöket mättes genexpressionen av IL6 i hippocampus. Enheten mättes i deltaCt (spelar ingen roll vad det står för just nu, men det kan antas vara normalfördelat)
Man körde en analys (tvåvägsanova) där skillnaden mellan FSL och FRL var 0.97 hos obehandlade och eekten av Escatilopram hos FRL råttorna var 1.53 och där interaktionstermen var -1.51.
- Hur mycket skiljer sig de behandlade FSL rättorna från obehandlade FRL?
- Verkar det som att Escitalopram har någon eekt på FSL råttor?
- Kolla bilden nedan
- Nej, det verkar den väl inte ha. Skillnaden är 0.99 – 0.97 = 0.02. Med tanke på att skillnaden i FRL råttorna är 1.53, får 0.02 anses var så gott som 0.
