Abnormal laboratory test results were frequent, even when pretest probability was low. Physicians should therefore carefully consider when tests are necessary. Future research could explore physicians' interpretation of test results and its impact on diagnosis and management.

Eighty-eight previously untreated patients with stage III and IV epithelial ovarian carcinoma were treated with primary or delayed (secondary) optimal debulking surgery unless impossible, and combination chemotherapy consisting of cisplatin, doxorubicin, and cyclophosphamide intravenously (IV) on day 1, every 4 weeks (CAP-I). In patients with no evidence of disease after six cycles of chemotherapy, a second-look laparotomy was performed. A pathologically confirmed complete response (CR) was obtained in 39% of the patients. The median progression-free survival period of all patients was 18 months and the median survival time 24 months. CAP-I is an effective chemotherapy schedule that can be administered with moderate toxicity and appears to enhance the cure rate in advanced ovarian carcinoma. The role of secondary surgery must be further defined.

We have investigated the use of patient data for the calculation of reference values for the parameters which are determined by the Hemalog. For this purpose we used the Bhattacharya plot. All the parameters, with the exception of leukocytes, appear to meet the main underlying assumption of this plot, namely that the fequency distribution is Gflwwian. In the case of leukocytes, however, the frequency distribution could be resolved into two overlapping Gaussian curves, thus making it possible to calculate reference values for this parameter also.The reference values as calculated from 14,500 unselected data (excluding children) are in general agreement with the literature. Significant differences were however detected between a group of patients and a group of blood donors.When a Bhattacharya plot has to be constructed with relatively few data, smoothing of the observed frequencies is very helpful in deciding which part of the plot is linear. Smoothing was carried out using the least squares method with a quadratic equation. Since the classes are equally spaced, this involves only a simple numerical transformation of the frequencies. Die Verwendung von Patienten-Daten für die Ermittlung von Referenzwerten für einige hämatologische KenngrößenZusammenfassung: Wir haben die Verwendung von Patienten-Daten für die Ermittlung von Referenzwerten für Kenngrößen, die mit dem Hemalog bestimmt wurden, untersucht und dafür die Bhattachatya-DzTStellung benutzt. Alle Kenngrößen äußer den Leukocyten scheinen die dieser Darstellung hauptsächlich zugrundeliegende Annahme, daß eine Gauss 9 -Verteilung vorliegt, zu erfüllen. Für die Leukocyten konnte die Häufigkeitsverteilung in zwei sich überlappenÜe Gauss-Kurven aufgelöst werden, so daß auch für diese Kenngröße Referenzwerte ermittelt werden konnten. Die aus 14.500 unausgewählten Daten (Kinder ausgenommen) ermittelten Referenzwerte stimmen mit Literaturangaben überein. Signifikante Unterschiede wurden jedoch zwischen einer Gruppe von Patienten und einer Gruppe von Blutspendern gefunden. Wenn die ßhattacharyä-Ozisteuung aus relativ wenig Daten konstruiert wird, ist die Glättung der beobachteten Häufigkeiten für die Entscheidung* welcher Teil der Darstellung linear ist, sehr hilfreich. Die Glättung wurde unter Verwendung der Methode der kleinsten Quadrate mit einer quadratischen Gleichung durchgeführt. Da die Klassen gleichen Raum einnehmen, beinhaltet dies nur eine einfache numerische Transformation der Häufigkeiten.

No abstract

A method is described for the calculation of n-dimensional reference ellipsoids, using patient data. The advantages and drawbacks of the use of reference ellipsoids for a set of different parameters, in contrast with the use of a reference ränge for every single parameter, are discussed. The use of reference ellipsoids in practice is illustrated with an example. Bestimmung n-dimensionaler Referenzellipsoide mit Patienten-DatenZusammenfassung: Eine Methode für die Berechnung von n-dimensionalen Referenzellipsoiden aus Patienten-Daten wird beschrieben. Vorzüge und Nachteile der Verwendung von Referenzellipsoiden für einen Satz verschiedener Kenngrößen im Gegensatz zur Verwendung eines Referenzbereichs für jede einzelne Kenngröße werden erörtert. Die Verwendung von Referenzellipsoiden in der Praxis wird an einem Beispiel illustriert.