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Hinführung:
Der Beginn der Übernahme der Pflege einer nahestehenden Person ist für Angehörige ein zentraler Punkt im Pflegeprozess, der den weiteren Pflegeverlauf und die Inanspruchnahme von Unterstützung prägt. Der Selbstidentifikation als pflegende Angehörige wird in diesem Prozess eine zentrale Bedeutung zugeschrieben. Dennoch wird in der einschlägigen Literatur auf Forschungslücken in diesem Bereich hingewiesen. Das vorliegende Working Paper greift dieses Desiderat auf und geht der Frage nach, wie pflegende Angehörige den Beginn der Pflegeübernahme sowie den Prozess der Selbstidentifikation erleben.
Methodik:
Zur Untersuchung der Fragestellungen werden gesonderte Auswertungen von 34 qualitativen, leitfadengestützten Interviews durchgeführt, die im Rahmen des Forschungsprojektes: Digitale Versorgungsanwendungen (DiVa) erhoben wurden. Die Auswertung erfolgt in Anlehnung an die inhaltlich strukturierende qualitative Inhaltsanalyse nach Kuckartz (2018) und differenziert zwischen Teilnehmenden, die den Pflegeeintritt retrospektiv als schleichend oder plötzlich wahrnehmen.
Ergebnisse:
Die Ergebnisse zeigen Unterschiede in der Wahrnehmung des Pflegebeginns, den übernommenen Tätigkeiten sowie der Inanspruchnahme von Unterstützung zwischen der Gruppe mit einem schleichenden und der Gruppe mit einem plötzlichen Pflegeeintritt. Erstere identifizieren sich zum Teil erst nach Jahren als pflegende Angehörige, übernehmen zu Beginn eher haushaltsnahe Tätigkeiten und nehmen selten professionelle Unterstützung in Anspruch. Angehörige, die plötzlich in die Pflege einsteigen, fühlen sich durch die Vielzahl und das Tempo der Anforderungen, die gleichzeitig auf sie zukommen, überfordert. Sie greifen eher auf professionelle Hilfe bei der Pflege zurück und werden in dieser Ausnahmesituation auch durch ihr privates Netzwerk unterstützt. Als Gemeinsamkeit zeichnen sich die Herausforderungen im persönlichen Umgang mit der Situation sowie der Wunsch nach immer verfügbaren Ansprechpartner:innen auch für kleine Anliegen ab.
Schlussfolgerung:
Aus den Ergebnissen können Implikationen für die Praxis und für weitere Untersuchungen bzw. die Surveyforschung abgeleitet werden.
Hintergrund und Ziel: Digitale Unterstützungssysteme erlangen in der stationären Langzeitversorgung zunehmend Bedeutung. Die Technologien haben einerseits das Potenzial, einen wertvollen Beitrag zur Aufrechterhaltung der Selbstständigkeit im fortgeschrittenen Alter zu leisten. Andererseits können sie die Arbeitsprozesse professionell Pflegender unterstützen. Das Ziel der Studie war es, die Erwartungen an und Erfahrungen mit einer neuen Technologie – am Beispiel einer Sturzsensorik – aus Sicht professionell Pflegender zu erheben.
Methode: Es wurde ein qualitatives Design verwendet, bei dem teilstrukturierte Interviews in 2 langzeitstationären Einrichtungen erfolgten. In einer Einrichtung fanden 3 Einzelinterviews und in der anderen langzeitstationären Pflegeeinrichtung ein Gruppeninterview mit 3 Pflegefachkräften statt. Zusätzlich erfolgte in jeder Einrichtung ein Einzelinterview mit einer Person in Leitungsfunktion. Zwischen der Implementation der Sturzsensoren und den Interviews lag ein Zeitrahmen von einem bis 3 Monaten. Die Daten wurden mittels qualitativer Inhaltsanalyse in MAXQDA ausgewertet.
Ergebnisse und Diskussion: Grundsätzlich konnte durch die Studie aufgezeigt werden, dass eine Übereinstimmung zwischen Erwartungen an und retrospektiven Erfahrungen mit der neuen Technologie bei den professionell Pflegenden bestand. Die Studie ergab folgende fördernde Faktoren der Implementation: die zeitnahe Information über die Sturzgefährdung oder einen erfolgten Sturz, die Aufrechterhaltung der Autonomie und Bewegungsfreiheit der Bewohner:innen sowie die Verbesserung des Sicherheitsgefühls der Pflegefachkräfte und den damit im Zusammenhang stehenden psychischen Entlastungseffekt. Als hemmende Faktoren der Implementation standen erforderliche Voreinstellungen, Fehlalarme sowie der fehlerhafte Umgang mit der Technologie aufgrund von nicht vorhandenem Wissen im Vordergrund.
Einleitung:
Der Großteil der Pflegebedürftigen wird in Deutschland durch An- und Zugehörige versorgt. Dieser Beitrag nimmt die Konstellationen zwischen Pflegebedürftigen und pflegenden An- und Zugehörigen in den Blick. Es wird dargestellt, über wie viele Pflegepersonen eine pflegebedürftige Person verfügt und wie sich der zeitliche Pflegeumfang auf die Pflegepersonen verteilt. Darauffolgend werden verschiedene Charakteristika von pflegebedürftigen Personen mit und ohne Pflegepersonen dargestellt.
Methodik:
Daten der Pflegeerstbegutachtung des Medizinischen Dienstes Bayern von 2019 werden ausgewertet. Der Datensatz umfasst N = 126.876 Pflegeerstbegutachtungen; für die Auswertung werden n = 122.501 Personen über 50 Jahre berücksichtigt. Die deskriptive Analyse erfolgt mittels Stata (Version 18).
Ergebnisse:
Personen mit einem Pflegeeintritt verfügen am häufigsten über eine (49,0 %, n = 60.024) bzw. zwei (22,3 %, n = 27.358) Pflegepersonen. 21,0 % (n = 25.723) haben keine Pflegeperson. Bei der Hauptpflegeperson beträgt die durchschnittliche Dauer der Unterstützung ca. 29 Stunden pro Woche. Hinsichtlich des Geschlechts und Alters unterscheiden sich die Begutachteten mit und ohne Pflegeperson(en) kaum, allerdings hinsichtlich der Wohnsituation: Personen mit Pflegeperson(en) leben überwiegend in privaten, ambulanten Wohnsituationen mit weiteren Personen (57,7 %, n = 55.880). Personen ohne Pflegeperson sind mit knapp 49 % am häufigsten in ambulanten Wohnsituationen alleine lebhaft. Personen mit Pflegeperson(en) erhalten am häufigsten Pflegegrad 2 (37,1 %, n = 35.942), Personen ohne Pflegeperson keinen Pflegegrad (27,9 %, n = 7.178). Es zeigen sich Unterschiede in Unterstützungskonstellationen zwischen Großstädten und kleineren Städten.
Schlussfolgerungen:
Die Unterstützung durch Pflegepersonen und Einstufung in Pflegegrade hängen zusammen, was für die Entwicklung gezielter Unterstützungsmaßnahmen relevant ist. Es sollte verstärkt auf die Bedürfnisse von alleinlebenden Pflegebedürftigen eingegangen werden, um deren Versorgungssituation zu verbessern. Zudem bedarf es regionale, innovative Versorgungskonzepte, die bspw. die Bildung von Versorgungsnetzwerken unterstützen.
The development of Automated Driving Systems (ADS) has the potential to revolutionize the transportation industry, but it also presents significant safety challenges. One of the key challenges is ensuring that the ADS is safe in the event of Foreseeable Misuse (FM) by the human driver. To address this challenge, a case study on simulation-based testing to mitigate FM by the driver using the driving simulator is presented. FM by the human driver refers to potential driving scenarios where the driver misinterprets the intended functionality of ADS, leading to hazardous behavior. Safety of the Intended Functionality (SOTIF) focuses on ensuring the absence of unreasonable risk resulting from hazardous behaviors related to functional insufficiencies caused by FM and performance limitations of sensors and machine learning-based algorithms for ADS. The simulation-based application of SOTIF to mitigate FM in ADS entails determining potential misuse scenarios, conducting simulation-based testing, and evaluating the effectiveness of measures dedicated to preventing or mitigating FM. The major contribution includes defining (i) test requirements for performing simulation-based testing of a potential misuse scenario, (ii) evaluation criteria in accordance with SOTIF requirements for implementing measures dedicated to preventing or mitigating FM, and (iii) approach to evaluate the effectiveness of the measures dedicated to preventing or mitigating FM. In conclusion, an exemplary case study incorporating driver-vehicle interface and driver interactions with ADS forming the basis for understanding the factors and causes contributing to FM is investigated. Furthermore, the test procedure for evaluating the effectiveness of the measures dedicated to preventing or mitigating FM by the driver is developed in this work.
Hintergrund: Ungeachtet der Implikationen des demografischen Wandels existiert in Deutschland bislang noch keine systematische und vergleichbare Differenzierung einer Pflegeberichterstattung auf kleinräumiger Ebene, in welcher die Situation der ambulanten pflegerischen Versorgung abgebildet wird. Daher ist das Ziel dieses Beitrags, Erkenntnisse der Pflegebegutachtung des Medizinischen Dienstes Bayern darzustellen und daraus Ableitungen für eine zukünftige Pflegeberichterstattung zu ziehen.
Methodik: Für die Analyse wurden anonymisierte Pflegeerstbegutachtungen des Medizinischen Dienstes Bayern des Jahres 2019 exemplarisch mittels deskriptiver Methoden ausgewertet. Die Studie beschreibt die Charakteristika von Personen mit Pflegegradempfehlung, die Verteilung der Pflegegrade, medizinische Diagnosen sowie Grad der Selbstständigkeit in den Lebensbereichen.
Ergebnisse: Die begutachteten Personen weisen ein Durchschnittsalter von 80 Jahren auf. Zum Zeitpunkt der Erstbegutachtung lebte der größte Anteil der Personen mit zugewiesenem Pflegegrad in einer ambulanten Wohnsituation. Pflegegrad (PG) 1 (geringe Beeinträchtigung der Selbständigkeit oder der Fähigkeiten) erhielten 35,1% der Versicherten, PG 2 (erhebliche Beeinträchtigungen) 43,1%, PG 3 (schwere Beeinträchtigungen) 16,6%, PG 4 und 5 (schwerste Beeinträchtigungen) wurden jeweils im niedrigen einstelligen Prozentbereich bei der Erstbegutachtung vergeben (3,9% bzw. 1,4%). Bei den medizinischen Diagnosen dominierten v. a. Störung des Ganges und der Mobilität, nicht näher bezeichnete Demenz, Herzinsuffizienz sowie Senilität. Insbesondere die Lebensbereiche ‚Mobilität‘ und ‚Gestaltung des Alltagslebens sowie sozialer Kontakte‘ sind mit Einschränkungen bei den Pflegebedürftigen verbunden.
Schlussfolgerung: Die beim Medizinischen Dienst vorliegenden Daten können eine hohe Relevanz für Gesundheitsforschung und -politik einnehmen und eine Grundlage für die Interventionsplanung im Pflegebereich bieten.
44 Prozent der deutschsprachigen Bevölkerung möchten zwischen Dezember 2023 und April 2024 (noch) einmal verreisen. Das zeigt die bevölkerungsrepräsentative Umfrage des Bayerischen Zentrums für Tourismus zum Thema „Winterurlaub 2023/ 2024“ durchgeführt von GfK. Dafür wurden 3.016 Frauen und Männer repräsentativ für die deutschsprachige Bevölkerung im Alter von 18 bis 74 Jahren zu ihren kommenden Reiseplänen sowie zu Erwartungen an einen Winterurlaub im Schnee und den damit verknüpften Aktivitäten befragt.
Die repräsentative Umfrage des Bayerischen Zentrums für Tourismus (Dezember 2023) untersucht das Tagesausflugsverhalten der bayerischen Bevölkerung hinsichtlich unterschiedlicher Kriterien – etwa zu Motiven und Verkehrsmitteln, aber auch zu Störsituationen vor Ort und der Akzeptanz gegenüber Besucherlenkungsmaßnahmen.
Die Veröffentlichung beleuchtet die Herausforderungen und Lösungsansätze zur Bekämpfung des Fachkräftemangels innerhalb der produzierenden Industrie am Standort Deutschland. Der Mangel an qualifizierten Arbeitskräften führt zu erheblichen Kosten und reduziert das Produktionspotenzial. Hauptursachen sind der demographische Wandel und veränderte Wertvorstellungen der Beschäftigten. Es gillt, das Arbeitsumfeld Produktion attraktiver zu gestalten, indem individuelle Beiträge sichtbarer gemacht und das Gemeinschaftsgefühl gestärkt werden. Zudem soll die wahrgenommene Komplexität reduziert und die Autonomie des Fertigungspersonals erhöht werden. Beispiele wie ein digitales Ampelsystem und die Visualisierung individueller Beiträge verdeutlichen diese Ansätze. Die Zukunft der Produktion wird durch sieben Thesen skizziert, die die Bedeutung einer partizipativen Planung, die Veränderung der Anforderungen und die Notwendigkeit eines Kommunikationsraums betonen. Die Präsentation endet mit der Vision einer modernen, vollvernetzten und arbeitnehmerfreundlichen Produktionsstätte.
Tourism is an important economic driver for numerous regions, at- tracting more than one billion visitors annually. While economically significant, excessive numbers of visitors lead to local overcrowding, which negatively im- pacts visitors’ experience and safety, and causes environmental harm. This paper proposes a practical approach to empowering destination management organiza- tions (DMOs) to manage tourist flows. We advocate for a rule-based approach that models visitor occupancy based on easily understandable influence factors like weather and date. As a central component, an ontology-guided knowledge graph ensures compatibility with diverse touristic data models and allows seam- less integration into existing infrastructures. By digitizing DMOs’ experiential knowledge, we facilitate the implementation of lean and cost-effective visitor guidance. We demonstrate our approach by implementing two applications for two different use cases. The results of our qualitative evaluation reveal the com- pelling potential for rule-based occupancy modeling approaches serving as a baseline for future visitor management systems.
Many cities in Europe and around the world are concerned with reducing their CO2-emissions. One step on this agenda is the introduction of electric buses to replace combustion engines. The electrification of urban buses requires an accurate prediction of the energy demand. In this pa per, an energy model and the underlying calibration process is presented. This approach leverages substantial tracking data from 10 electric buses operated in Göttingen, Germany. It was shown that, with the use of additional information from the directly measured tracking data, like auxiliary power, charging power and vehicle weight, it is possible to precisely calibrate models based on physical equations with regard to generally poorly identifiable parameters like rolling friction coefficient or efficiency of the electric machine. With a multilayered approach for simulating the energy demand, it is possible to validate the results on the mechanical layer and on the electrical layer separately. This enables a far better parametrization and elimination of uncertainties from the different parameters. Furthermore, we compare the results to other publications for sections with 1 km, 100 km and 230 km, respectively. The relative errors between the simulated and measured electrical power consumption are below 0.3%, 3% and 6.5%, respectively. Hence, the yielded model is appropriate for electric urban bus network planning applications. And the found parameters should be a good starting point for other energy prediction models. To further enable comparability with other approaches the dataset used for calibration is made publicly available.