Combined cerebellar and bilateral cervical posterior spinal artery stroke demonstrated on MRI

Combined cerebellar and spinal ischemic stroke is a rare, critical condition. We report a patient with combined cerebellar and bilateral posterolateral cervical spinal cord infarction due to bilateral stenosis of the vertebral arteries. MRI is the method of choice for imaging this condition; diffusion-weighted imaging of the spinal cord gives reliable results

Benefits of spatio-temporal modelling for short term wind power forecasting at both individual and aggregated levels

The share of wind energy in total installed power capacity has grown rapidly in recent years around the world. Producing accurate and reliable forecasts of wind power production, together with a quantification of the uncertainty, is essential to optimally integrate wind energy into power systems. We build spatio-temporal models for wind power generation and obtain full probabilistic forecasts from 15 minutes to 5 hours ahead. Detailed analysis of the forecast performances on the individual wind farms and aggregated wind power are provided. We show that it is possible to improve the results of forecasting aggregated wind power by utilizing spatio-temporal correlations among individual wind farms. Furthermore, spatio-temporal models have the advantage of being able to produce spatially out-of-sample forecasts. We evaluate the predictions on a data set from wind farms in western Denmark and compare the spatio-temporal model with an autoregressive model containing a common autoregressive parameter for all wind farms, identifying the specific cases when it is important to have a spatio-temporal model instead of a temporal one. This case study demonstrates that it is possible to obtain fast and accurate forecasts of wind power generation at wind farms where data is available, but also at a larger portfolio including wind farms at new locations. The results and the methodologies are relevant for wind power forecasts across the globe as well as for spatial-temporal modelling in general

Generalized drift-diffusion model for miniband superlattices

A drift-diffusion model of miniband transport in strongly coupled superlattices is derived from the single-miniband Boltzmann-Poisson transport equation with a BGK (Bhatnagar-Gross-Krook) collision term. We use a consistent Chapman-Enskog method to analyze the hyperbolic limit, at which collision and electric field terms dominate the other terms in the Boltzmann equation. The reduced equation is of the drift-diffusion type, but it includes additional terms, and diffusion and drift do not obey the Einstein relation except in the limit of high temperatures.Comment: 4 pages, 3 figures, double-column revtex. To appear as RC in PR

Schwangerschaftsbezogene Veränderungen auf den weiblichen Körper als Prognosefaktoren bei Patientinnen mit Mammakarzinom

Background and aims: Breast cancer is the most frequent cancer in women and is also responsible for the majority of deaths from cancer. Each woman has an individual lifetime risk to disease with breast cancer. This lifetime risk is dependent on several individual risk factors. The number of full-term pregnancies is a known risk factor for breast cancer. The risk for breast cancer decreases with an increasing number of pregnancies. Pregnancy leads to both, changes in nearly all organ system and to a process in breast cancer tissue that makes it less sensitive to carcinogens. Because of the association between the number of full-term pregnancies and a reduced breast cancer risk an influence of the number of pregnancies on the prognosis of breast cancer could be hypothesized. Aim of this study was to examine whether the number of full-term pregnancies influences a woman’s breast cancer prognosis, especially whether it influences the overall survival, the disease free survival and the distant disease free survival. Patients and methods: In a retrospective study data from 3426 breast cancer patients were collected regarding the overall survival, the disease free survival and the distant disease free survival. Follow up period was ten years. Patient characteristics like age and number of full-term pregnancies as well as the histopathological features like tumor size, lymph node status, grading, hormone receptor status and HER2/neu-status were obtained from the patients’ files. On the one hand, the association between the number of pregnancies and patients’ characteristics and, on the other hand, the association between the number of pregnancies and histopathological features were examined. Moreover, the influence of the number of pregnancies on overall survival, disease free survival and distant disease free survival was examined. Regarding the distant disease free survival a multivariate survival analysis was performed by a cox proportional hazards model. Results: An association was found between the number of full-term pregancies and both, age and lymph node status (age: p<0,001; pN: p=0,048). With an increasing number of pregnancies the number of lymph node-positive tumors increases: 33,8% in nulligravidae vs. 40,7% in women with more than two pregnancies. Distant disease free survival was influenced by the number of pregnancies as well. Compared to nulligravidae, women with more than two pregnancies have a 1.5fold increased risk for a distant recurrence (HR 1,485; 95% CI 1,042-2,175). In nodal positive patients the risk for developing a metastasis was increased by 18% with each pregnancy (OR 1,18; 95% CI 1,03-1,35; p=0,02). In women who have an estrogen receptor positive tumor the risk for a distant disease was increased by 13% with each pregnancy (OR 1,13; 95% CI 1,02-1,25; p=0,01). Conclusions: In this study the influence of the number of full-term pregnancies on the prognosis after a breast cancer diagnosis could be demonstrated. Therefore number of pregnancies is not only a risk factor but is also of prognostic value. Aim of future studies should be the identification of patients with a high risk and a poor prognosis by further risk factors to be able to treat them adequately in an early stage of breast cancer disease and furthermore to enable an individualized prevention of breast cancer.Hintergrund und Ziele: Das Mammakarzinom stellt nach wie vor die häufigste Krebserkrankung der Frau dar und ist ebenfalls für die Mehrheit der Krebstodesfälle verantwortlich. Das individuelle Risiko, an einem Mammakarzinom zu erkranken, wird durch verschiedene Risikofaktoren beeinflusst. Auch die Anzahl der Schwangerschaften ist ein Risikofaktor für eine Brustkrebserkrankung. Mit steigender Anzahl der ausgetragenen Schwangerschaften sinkt das Erkrankungsrisiko. Die Schwangerschaft führt neben Veränderungen in nahezu allen Organsystemen zu Prozessen im Brustgewebe, die es unempfindlicher gegenüber karzinogenen Einflüssen zu machen scheinen. Auf Grund der Assoziation zwischen der Schwangerschaftsanzahl und einem reduzierten Brustkrebsrisiko könnte man auch einen Einfluss der Anzahl der Schwangerschaften auf die Prognose nach dem Auftreten eines Mammakarzinoms postulieren. Ziel dieser Arbeit war es, zu untersuchen, ob die Anzahl der Schwangerschaften einer Frau ihre Prognose beim Mammakarzinom, und insbesondere das Gesamtüberleben, das lokalrezidivfreie Überleben und das fernmetastasenfreie Überleben, beeinflusst. Patientinnen und Methoden: In einer retrospektiven Studie wurden Daten im Bezug auf das Gesamtüberleben, das lokalrezidivfreie Überleben und das fernmetastasenfreie Überleben von insgesamt 3426 Brustkrebspatientinnen erhoben. Der Beobachtungszeitraum betrug zehn Jahre. Allgemeine Patientencharakteristika wie Alter und Anzahl der Schwangerschaften sowie tumorbiologische Eigenschaften wie Tumorgröße, Lymphknotenstatus, Grading, Hormonrezeptor- und HER2/neu-Status wurden der Krankenakte entnommen. Die Assoziation von Schwangerschaftsanzahl zu allgemeinen Patientencharakteristika einerseits und zu tumorbiologischen Eigenschaften andererseits wurde mittels Chi-Quadrat-Test untersucht. Ebenso wurde der Einfluss der Schwangerschaftsanzahl auf das Gesamtüberleben, das lokalrezidivfreie Überleben und das fernmetastasenfreie Überleben untersucht. Mit einem Cox proportional Hazards Modell wurde eine multivariate Überlebensanalyse im Bezug auf das fernmetastasenfreie Überleben durchgeführt. Ergebnisse: Für die Anzahl der Schwangerschaften ergab sich eine Assoziation sowohl mit dem Alter als auch mit dem Lymphknotenstatus (Alter: p<0,001; pN: p=0,048). Mit der Schwangerschaftsanzahl steigt die Anzahl der nodalpositiven Mammakarzinome: 33,8% bei Nulligravidae vs. 40,7% bei Frauen mit mehr als zwei Schwangerschaften. Bezüglich des Gesamtüberlebens (p=0,397) und des lokalrezidivfreien Überlebens (p=0,622) zeigte sich kein Zusammenhang mit der Anzahl der Schwangerschaften. Allerdings hat die Anzahl der Schwangerschaften einen Einfluss auf das fernmetastasenfreie Überleben. Im Vergleich zu Nulligravidae haben Frauen mit mehr als zwei Schwangerschaften ein etwa 1,5fach erhöhtes Risiko, Fernmetastasen zu entwickeln (HR 1,485; 95% CI 1,014-2,175; p=0,042). Insbesondere für nodalnegative Patientinnen erhöht sich das Risiko für Fernmetastasen pro Schwangerschaft um 18% (OR 1,18; 95% CI 1,03-1,35; p=0,02), für Patientinnen mit einem östrogen-rezeptorpositiven Mammakarzinom um 13% (OR 1,13; 95% CI 1,02-1,25; p=0,01). Praktische Schlussfolgerungen: In dieser Studie konnte der Einfluss der Schwangerschaftsanzahl auf das fernmetastasenfreie Überleben nach der Diagnose eines Mammakarzinoms gezeigt werden. Die Anzahl der Schwangerschaften ist demnach nicht nur ein Risikofaktor für eine Brustkrebserkrankung, sondern hat auch eine prognostische Aussagekraft. Ziel zukünftiger Studien sollte es sein, mit Hilfe weiterer Risikofaktoren Frauen mit hohem Risiko und schlechter Prognose identifizieren zu können, um diese frühzeitig einer adäquaten Therapie zuzuführen und gegebenenfalls eine individualisierte Prävention durchzuführen