Prøveforelesning
Bedømmelseskomité
1. opponent: Professor Anne Eskild, Institutt for klinisk medisin, Universitetet i Oslo
2. opponent: Professor Helle Sørensen, Københavns Universitet, Danmark
3. medlem av bedømmelseskomiteen: Professor Per Grøttum, Seksjon for medisinsk informatikk, Universitetet i Oslo
Disputasleder
Professor Turid Birgitte Boye, Institutt for medisinske basalfag, Universitetet i Oslo
Hovedveileder
Professor Marit B. Veierød, Institutt for medisinske basalfag, Universitetet i Oslo
Sammendrag
Fedme og diabetes er økende samfunnsproblemer, og mye tyder på at grunnlaget for disse tilstandene legges svært tidlig i livet. Forskning har funnet sammenhenger mellom barns fødselsvekt, og mors kroppsmasseindeks (KMI) og blodsukkernivå, og at forhold under graviditeten kan påvirke barnets fremtidige KMI, blodsukkerregulering og sykehistorie. Data fra svangerskap og fødsel kan gi viktig innsikt i sentrale biologiske mekanismer, forutsatt at tallmaterialet analyseres med tilstrekkelig avanserte statistiske metoder. Fysiologiske prosesser er komplekse, og det er ofte nødvendig å ta i bruk statistiske analysemetoder som ikke er en del av det tradisjonelle repertoaret i klinisk forskning.
Forskere i STORK-studien ved Oslo Universitetssykehus (OUS) har fulgt over tusen friske kvinner gjennom svangerskap og fødsel, og målt både KMI, betennelsesmarkører i blodet, og blodsukkerregulering på to tidspunkter i svangerskapet. På begge tidspunktene ble det tatt en blodprøve før kvinnene drakk en sukkerløsning på fastende mage, og påfølgende blodprøver hver halvtime i to timer.
I avhandlingen «Applications of path analysis and functional data analysis in a longitudinal, clinical cohort study of pregnant women and their neonates» har statistiker Kathrine Frey Frøslie og hennes medarbeidere ved OUS og Avdeling for Biostatistikk, Universitetet i Oslo, brukt sti-analyse og beregnet at omtrent en femtedel av sammenhengen mellom mors KMI og barnets fødselsvekt involverer visse betennelsesprosesser i kroppen. Hun har også brukt funksjonell dataanalyse, en moderne statistisk analysemetode utviklet for å analysere kurveforløp, til å analysere blodsukkerreguleringen, og vist at dette gir informasjon om fysiologiske prosesser som ikke fanges opp av tradisjonelle analysemetoder. Informasjon om forløpet til blodsukkerkurvene har betydning for å forutsi hvem som vil utvikle svangerskapsdiabetes, og for å identifisere hvilke fysiologiske mekanismer som påvirker barnet.
Kontaktperson
For mer informasjon, kontakt Natalia Andronova