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Eine Mangelernährung ist eine weit verbreitete, aber oft zu wenig berücksichtigte Komplikation bei Leberzirrhose-Patient/innen. Um dieses Phänomen identifizieren zu können, werden in der pflegerischen Praxis allgemeine Screening- und Assessmentinstrumente eingesetzt. Doch häufig findet keine differenzierte Nutzung dieser Skalen unter Berücksichtigung des Krankheitsbildes statt.
Ziel dieser systematischen Literaturübersicht war es, das am besten geeignete Mangelernährungsscreening- oder Assessmentinstrument in Bezug auf Patient/innen mit Leberzirrhose im Vergleich zu typischen Skalen der Ernährungsrisiko-Erkennung zu bestimmen.
Im Juni 2023 wurde eine Literaturrecherche in den Datenbanken PubMed und Cochrane Library sowie eine freie Handsuche in Google Scholar durchgeführt. Insgesamt konnten nach Filtereinstellungen 60 Treffer identifiziert werden. Im Anschluss des Titelscreenings, Lesen der Abstracts sowie Volltexte wurden zehn relevante Studien im Zeitraum von 2020 bis 2023 eingeschlossen.
Es konnten sieben relevante Screening- sowie vier Assessmentinstrumente identifiziert werden. Nach Überprüfung der psychometrischen Daten und der Empfehlungshäufigkeit bietet das speziell für Lebererkrankte entwickelte Assessmentinstrument RFH-NPT die zuverlässigsten Werte, um bei Patient/innen mit Leberzirrhose eine Mangelernährung identifizieren zu können. Das kann daran liegen, dass diese Skala unter anderem das Item „Berücksichtigung von Flüssigkeitsansammlungen im Körper“ beinhaltet.
Die inkludierten Studien weisen im Allgemeinen eine gute Qualität auf. Größtenteils konnten sich ähnelnde psychometrische Daten festgestellt werden. Es ist zu überprüfen, ob weitere Instrumente, wie zum Beispiel MNA-SF, zur Ernährungsrisiko- Bestimmung beim Krankheitsbild Leberzirrhose angewandt werden sollten.
Die Implementierung eines speziell für Leberzirrhose-Patient/innen angepassten Screening- oder Assessmentinstruments ist unabdingbar, um in der pflegerischen Praxis eine Mangelernährung zu identifizieren. Dadurch wird gewährleistet, dass mehr Menschen mit einem Ernährungsrisiko erkannt und schneller dem entgegenwirkende Maßnahmen eingeleitet werden. Letztlich kann dadurch das Outcome der Leberzirrhose-Patient/innen verbessert werden.
Die ökonomisch ausgerichteten Organisationsstrukturen und herausfordernden Arbeitsbedingungen im Krankenhaus prägen bereits seit mehreren Jahren den gesellschaftlichen und wissenschaftlichen Diskurs. Rund 61% des Pflegepersonals in der klinischen Versorgung leiden unter den sich immer weiter verstärkenden berufsbedingten psychischen Belastungen. Das hat enorme Auswirkungen auf die mentale Gesundheit der Pflegenden und führt zu überdurchschnittlich hohen krankheitsbedingten Arbeitsausfällen oder Fluktuationen. Aus diesem Grund stellen Maßnahmen zur Prävention von psychischen Belastungen eine wesentliche Komponente zur Steigerung der Arbeitszufriedenheit und Reduktion des Pflegenotstands dar. Die vorliegende Literaturübersicht soll einen Überblick über bestehende Präventionsmaßnahmen zur Reduktion und Bewältigung von psychischen Belastungen und deren belastungsassoziierten Auswirkungen bei professionell Pflegenden im Krankenhaus geben. Im Juni 2023 wurde eine systematische Literaturrecherche in den Datenbanken PubMed und PubPsych durchgeführt. Dabei wurden ausschließlich randomisierte kontrollierte Studien, welche im Zeitraum von 2020 bis 2023 veröffentlicht wurden und sich lediglich auf Interventionen für Pflegefachkräfte im klinischen Setting beziehen, eingeschlossen. Insgesamt konnten zehn relevante Forschungsarbeiten identifiziert und mithilfe der CASP-Checkliste bewertet werden. Basierend auf den Ergebnissen der inkludierten Studien ergaben sich sieben Kategorien präventiver Maßnahmen zur Minderung und Bewältigung von psychischen Belastungen bei Pflegefachkräften im Krankenhaus. Dabei handelt es sich um Maßnahmen der Verhaltensprävention, wie unter anderem Strategien zur Förderung von proaktiven Verhaltensweisen, des Zeit- und Stressmanagements oder der Resilienz. Alle Studien zielten auf die Verbesserung der mentalen Gesundheit und Reduktion des Belastungserlebens beim Pflegepersonal ab, wobei allerdings nur einige wenige Studien statistisch signifikante Effekte nachweisen konnten. Auffällig ist hierbei zudem, dass sich keine der Forschungsarbeiten mit Möglichkeiten zur Verhältnisprävention befasste. Die Entwicklung und Implementierung präventiver Maßnahmen zur Belastungsreduktion in der klinischen Pflege ist optimierungsbedürftig. Eine Kombination verhaltens- und verhältnisbezogener Maßnahmen sowie eine Veränderung der organisatorischen und institutionellen Rahmenbedingungen ist zwingend erforderlich. Eine Verbesserung der Arbeitsbedingungen ist unabdingbar, um die Effektivität verhaltensbezogener Maßnahmen zu gewährleisten und der Belastungssituation im Pflegeberuf präventiv begegnen zu können sowie das mentale Wohlbefinden der Beschäftigten nachhaltig zu fördern.
In dieser Bachelorarbeit wird das Problem der Auswahl von Antennenstandorten für eine maximale räumliche Abdeckung in 5G-Funknetzen untersucht. Das Hauptziel besteht darin, eine effiziente Lösung für dieses kombinatorische Optimierungsproblem zu finden, indem es als Partial Set Covering Problem formuliert und gelöst wird. Die Arbeit gliedert sich in zwei Teile: Der erste Teil bietet eine Einführung in die mathematischen Grundlagen des Partial Set Covering Problems, einschließlich Definitionen, Formulierung und Lösungsverfahren. Im zweiten Teil wird ein praktischer Ansatz zur Lösung dieses Problems präsentiert, wobei realen Instanzen für die Auswahl von Antennenstandorten analysiert werden. Hierbei werden zwei Hauptfragen untersucht: 1) Wie kann die gegebene Instanz in ein Partial Set Covering Problem umformuliert werden? 2) Wie kann dieses Problem mithilfe eines heuristischen Verfahrens, insbesondere des Simulated-Annealing-Algorithmus, gelöst werden? Die Ergebnisse dieser Arbeit tragen dazu bei, fundierte Entscheidungen über den Aufbau von 5G-Netzen zu treffen und die Netzwerkabdeckung unter Berücksichtigung von Nebenbedingungen zu maximieren.
Within the last decades, the number of social networks is growing fast. The competition of retaining the customers to grow their platform and increase their profitability is rising. That is why companies need to detect possible churners to retain these. The problem of predicting the users’ lifetime, churning users, and the reasons for churning can be tackled by using machine learning.
The goal of this bachelor thesis is to build machine learning models to predict user churn and the user lifetime within the social network Jodel, a location-based anonymous messaging application for Android and iOS.
To get the best possible prediction results, we have started with extensive literature research, whose approaches we have tested and added to a machine learning pipeline to build predictive models. With these models, we have investigated the performance after different observation time windows and have finally compared the strongest models to detect similarities and understand the insights to learn their behaviour.
The results of this thesis are machine learning models for a selected representative set of communities varying in size within the Kingdom of Saudi Arabia and a country model leveraging all data. These models are used for a regression task by predicting the lifetime of a user and a multi-label classification of a user into six different churn classes. Additionally, we have also given models for a binary classification, where the model will predict if the user will churn within a given time or not. These models have shown general strong predictive power, which is shrinking when limiting the observation time window. Especially the binary classification yielded high accuracy of over 99%.
The best models have been used for predicting user churn within other communities to detect communities with possible similar behaviour. These similarities then have been determined by features’ importance, where the most important features have got fed back into empirics. This has shown statistically significant differences between user groups with a different active time but as of today no clear trends were visible that had led us to define the communities’ behaviours.
Since the competition of social networks is still growing, the retaining of users will stay a core marketing strategy, which will need to be tackled by machine learning and artificial intelligence. The created models could be useful for predicting churning users within the platform Jodel to detect these customers that will churn within a given time.
Researches did not focus much on anonymous and location-based messaging. That is why the results of this thesis on the anonymous messaging application Jodel opens a variety of possible tasks for the future in this context.
Die vorliegende Bachelorarbeit zum Thema „Eine ökonomische Analyse von Abstinenz“ beschäftigt sich mit der Forschungsfrage „Wie lässt sich mithilfe des Big-Five-Persönlichkeitsmodells abstinentes Verhalten gegenüber Computerspielen aus mikroökonomischer Sicht erklären?“. Es wird untersucht, in welchem Umfang Individuen auf das Gut Computerspiele verzichten können und welchen Einfluss die Big-Five-Dimensionen Neurotizismus, Gewissenhaftigkeit, Extraversion, Verträglichkeit und Offenheit auf dieses Verhalten haben. In der Mikroökonomie gibt es drei Diskontierungsarten, mit denen individuelles Verhalten in Bezug auf Computerspiele dargestellt werden kann. Diese sind exponentielles, raffiniert hyperbolisches und naiv hyperbolisches Diskontieren. Bisher gibt es keine Studien, die den Zusammenhang zwischen den Big-Five-Dimensionen und den mikroökonomischen Diskontierungsarten untersuchen. Die vorherigen Studien beschäftigen sich mit den Zusammenhängen zwischen den Big-Five-Dimensionen und Computerspielsucht. Sucht ist das entgegengesetzte Verhalten zur Abstinenz. Somit kann unter Nutzung dieser Studien auf die Fähigkeit zum abstinenten Verhalten gegenüber Computerspielen der Individuen im Hinblick auf ihre Ausprägung der Big-Five-Dimensionen geschlossen werden. Die aktuellen Studienergebnisse wurden zusammengetragen und ausgewertet. Neurotische Individuen haben eine geringe Fähigkeit zur Abstinenz gegenüber Computerspielen und diskontieren überwiegend naiv hyperbolisch. Gewissenhafte und verträgliche Individuen haben eine hohe Fähigkeit zur Abstinenz gegenüber Computerspielen und diskontieren größtenteils exponentiell. Bei der Big-Five-Dimension Extraversion kann keine eindeutige Aussage bezüglich der Abstinenzfähigkeit und Diskontierungsart getroffen werden. Je nach Ausprägung der einzelnen Facetten innerhalb der Big-Five-Dimension Extraversion können extrovertierte Individuen sowohl eine geringe als auch eine hohe Fähigkeit zur Abstinenz gegenüber Computerspielen besitzen. Die Diskontierungsarten sind exponentiell, raffiniert hyperbolisch und naiv hyperbolisch. Offene Individuen haben eine mittlere Fähigkeit zur Abstinenz gegenüber Computerspielen. Sie diskontieren überwiegend exponentiell oder raffiniert hyperbolisch. Es wurde die Idee für eine neue Studie entwickelt, um den Zusammenhang zwischen den Big-Five-Dimensionen und dem Computerspielverhalten zu überprüfen. Mit dieser Studie sind direkte Rückschlüsse auf die mikroökonomischen Diskontierungsarten möglich.
Die Bachelorarbeit beschäftigt sich mit der Entwicklung effizienter Methoden für die Klassifizierung der Stadien von Zellen. Hierbei liegt der Fokus auf sogenannten Deep-Learning-Algorithmen. Diese haben sich unter anderem in der Bilderkennung als sehr leistungsfähig erwiesen und können genutzt werden, um große Mengen von mikroskopischen Zellbildern in kurzer Zeit zu klassifizieren. Aufgezeigt werden Möglichkeiten zur Optimierung solcher Algorithmen mit dem Ziel, Genauigkeit und Speichergröße zu verbessern. Es wurden hierbei der Einfluss von verschiedenen Parametern auf die Performance eines Algorithmus untersucht und gegenübergestellt, verschiedene etablierte Modelle miteinander verglichen und eine Auswahl gängiger Methoden zur Modell-Optimierung getestet. Genutzt wurde die Software-Bibliothek TensorFlow, welche über die Programmiersprache Python angesprochen wird. Reale Anwendungsdaten wurden von der Firma Medipan zur Verfügung gestellt.
Die Frage nach dem Lösen von ganzzahligen Programmen mit quadratischen Nebenbedingungen spielt beim Aufbau multistatischer Sonar-Netze eine Rolle. Hierbei werden Schall-Sender und -Empfänger in einem Ozeanabschnitt so platziert, dass möglichst jeder Bereich durch mindestens ein Sender-Empfänger-Paar überwacht werden kann. Diskretisiert man den Abschnitt räumlich, so kann die Frage nach der Platzierung durch binäre Entscheidungsvariablen beschrieben werden. Da es auf die paarweise Platzierung ankommt, werden in den Modellen die Binärvariablen multipliziert, was einem logischen „Und“ entspricht. Um die Modelle halbwegs schnell numerisch zu lösen, wurden in der Literatur zahlreiche Linearisierungstechniken entwickelt und erprobt. Trotz allem Fortschritt ist man weit davon entfernt, Instanzen mit deutlich mehr als 100 Diskretisierungspunkten in annehmbarer Zeit zur Optimalität zu lösen. In dieser Bachelorarbeit werden heuristische Lösungsverfahren entwickelt, welche in der Lage sind, innerhalb kürzester Zeit gute (aber nicht beweisbar optimale) Lösungen zu liefern. Ausgangspunkt war die Grundidee, Sender und Empfänger abwechselnd zu optimieren, bis keine weitere Verbesserung mehr eintritt. Numerische Ergebnisse werden anhand von Testinstanzen präsentiert und mit einem exakten Ansatz verglichen.
Machine learning is a field that has been the object of study of many researchers around the globe during the last decades. Very often to solve machine learning challenges like classification problems for example, one needs to train an artificial neural network. To train this network a certain loss function has to be minimized. There is a ubiquitous approach to achieve this which consists of using variants of the stochastic gradient descent combined with the backpropagation algorithm. In our work, we aimed at testing a rather non-conventional scheme consisting of making use of the solvers a software called AMPL offers.
Die Integration von E-Learning-Angeboten gestaltet sich nach dem individuellen Wunsch der Hochschule, welche Funktionen E-Learning-Elemente im Bereich der Lehre einnehmen sollen, das heißt, ob sie der Anreicherung, Kombination oder dem Ersatz von Präsenzlehre dienen. In diesem Zusammenhang rückt der Begriff Blended Learning immer weiter in den Fokus, der dafür steht, dass traditionelle Lehr-/Lernmethoden mit E-Learning-Elementen kombiniert werden. Dabei stellt sich zunehmend die Frage nach der optimalen Kombination aus Präsenz- und Onlinemodulen für die einzelnen Hochschulen unter Berücksichtigung der Akzeptanz seitens der Nutzenden. Im Rahmen der Arbeit ergeben sich daher folgende Forschungsfragen, die mittels empirischer Analyse untersucht wurden: Ist eine reine E-Learning-Methode sinnvoll und welche Rolle spielt dabei die Akzeptanz der Studierenden? Inwieweit sollte auf andere Lernformen, wie die Methode des Blended Learning zurückgegriffen werden? Das Ziel ist es einerseits, definierte Einflussfaktoren der Akzeptanz in Bezug auf die Akzeptanz von E-Learning auf Gültigkeit zu überprüfen, um daraus mögliche Ansätze zur Einwirkung auf die Akzeptanz von E-Learning seitens der Studierenden abzuleiten. Andererseits soll die Bewertung aktueller Lehr-/Lernangebote der BTU Cottbus-Senftenberg durch die Studierenden Aufschluss über Optionen der zukünftigen Gestaltung dieser Angebote geben.
Die Arbeit beschäftigt sich mit der Frage, ob die Nutzung von Algorithmen im Rahmen von Big Data das Personalwesen in Großunternehmen verbessern kann.
Um die beschriebene Problemstellung sowie die ersten Erkenntnisse mit Praxisbeispielen zu belegen, werden Experteninterviews aus drei Unternehmen geführt.
Zunächst werden die Unternehmen sowie die ExpertInnen charakterisiert und verglichen. Dies bildet die Grundlage für eine anschließende Auswertung der Aussagen, da Unterschiede und Gemeinsamkeiten betrachtet werden können. Ziel der empirischen Forschung ist die Beurteilung der Effizienz des Personalwesens durch die Nutzung von Big Data.