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Energy storage is a crucial flexibility measure to temporally decouple power generation from power demand and is touted as the missing link in realizing a decarbonized energy system based on renewable energy. Energy storage capacity buildup at all levels of the global energy system is expected to accelerate the decarbonization process. To this end, a coherent mathematical framework to ascertain the carbon footprint of localized energy systems with energy storage is indispensable. This article presents an open-source energy system simulation program — Energy System Network (ESN). A variety of energy system configurations can be simulated with the Python program, which incorporates key energy system components such as generation, grid, storage, and loads. ESN features an integrated bottom-up approach that combines energy system modeling with streamlined life cycle assessment techniques to quantify the carbon footprint of all components in a localized energy system. The lifecycle phases of each component, including production, operation, and end-of-life treatment, can be considered. Carbon footprint values are obtained for two demonstrative case studies with lithium-ion battery applications: energy arbitrage and home energy systems. The metric Levelized Emissions of Energy Supply (LEES) has been used to evaluate the carbon footprint of each application. An unconventional energy arbitrage strategy designed to exploit the grid carbon intensity spreads instead of the energy price spreads manages to achieve a LEES value about 17% lower than the conventional variant. The influence of rooftop solar generation, battery energy storage system, and the energy management strategy on the LEES values for a home energy system is explored. A maximum LEES reduction of over 37% vis-á-vis the base scenario was observed with optimal energy management for the solar generation and the battery system. The open-source availability of ESN can contribute to transparency, comparability, and reproducibility in carbon footprint assessments of localized energy systems with energy storage.
Music-Guided Resonance Breathing (MGRB) is a combination of a technique for consciously slowed breathing and attentive music listening in health care contexts. MGRB is intended for clinical application to reduce anxiety and stress in patients undergoing strenuous medical treatment. The article sets out the basic principles and effects of resonance breathing and describes the development process of MGRB in form of an exploratory sequential mixed-methods study. Music therapy experts, healthy subjects and a professional composer have contributed to the research, aiming to understand the optimal musical characteristics of MGRB and anticipating feasibility as well as effects on the psychological and physical states of future patients. The results encourage to conduct a controlled clinical trial with MGRB.
At the current development stage, the lower airspace above urban areas is only used to a very limited extent. Recent developments in the drone industry are making this area more accessible with the possibility to set up so-called U-Spaces, where this area is controlled for manned and unmanned aerial participants. The leading use case for drone applications is currently seen in the medical sector. The relevance of the use of medical drones in urban areas and in which conditions the technology will bring specific advantages is still unclear.
Dispatch of a grid energy storage system for arbitrage is typically formulated into a rolling-horizon optimization problem that includes a battery aging model within the cost function. Quantifying degradation as a depreciation cost in the objective can increase overall profits by extending lifetime. However, depreciation is just a proxy metric for battery aging; it is used because simulating the entire system life is challenging due to computational complexity and the absence of decades of future data. In cases where the depreciation cost does not match the loss of possible future revenue, different optimal usage profiles result and this reduces overall profit significantly compared to the best case (e.g., by 30–50%). Representing battery degradation perfectly within the rollinghorizon optimization does not resolve this—in addition, the economic cost of degradation throughout life should be carefully considered. For energy arbitrage, optimal economic dispatch requires a trade-off between overuse, leading to high return rate but short lifetime, vs. underuse, leading to a long but not profitable life. We reveal the intuition behind selecting representative costs for the objective function, and propose a simple moving average filter method to estimate degradation cost. Results show that this better captures peak revenue, assuming reliable price forecasts are available.
The electrification of transportation modes such as cars, buses, and boats offers the potential of providing vehicle-to-X services during idle times. Pools of vehicles can provide balancing power, trade on the electricity market, or be used for load peak shaving. In this work, the usage patterns of electric cars, electric buses, and electric boats are investigated, and the provision of vehicle-to-X with these vehicles is simulated using an open-source simulation tool. A data analysis and a vehicle usage pattern assessment show that especially private electric cars behave predictably at night. It also reveals that the vehicle-to-X availability varies over the week for all vehicle types and is highest at night for cars and buses. During the day on weekdays, private cars are available for vehicle-to-X 30 to 70% of the time, the analyzed buses 5 to 50% of the time, and the availability of the boats depends on their primary use as ferries or private boats. If the three transportation modes provide vehicle-to-X during idle times, the equivalent full cycles that the lithium-ion batteries complete increase at different rates depending on the vehicle pool size, while the mean charging rates decrease. Furthermore, an exemplary aging analysis shows that the additional load of vehicle-to-X provision slightly increases the capacity loss of the car batteries compared to a paused unidirectional charging strategy.
Wie häufig geht Deutschland außer Haus essen? Welche Faktoren werden beim Besuch von gastronomischen Betrieben berücksichtigt? Und wie verändert sich das Konsumverhalten aufgrund der Preissteigerungen? Antworten zu diesen Fragen liefert die Umfrage „Wie Deutschland essen geht“, die von GfK im Auftrag des Bayerischen Zentrums für Tourismus (BZT) im Januar 2024 deutschlandweit unter mehr als 2.000 Personen der deutschsprachigen Bevölkerung im Alter von 18 bis 74 Jahren durchgeführt wurde.
Im Rahmen des BZT-Forschungsprojekts zur Zukunft des Wirtshauses führte das Bayerische Zentrum für Tourismus in den Monaten September und Oktober 2023 eine Online-Befragung zur Relevanz von Wirtshäusern unter 1.121 bayerischen Bürgermeister*innen von Gemeinden mit bis zu 10.000 Einwohnern durch. 257 Bürgermeister*innen nahmen an der Umfrage teil und äußerten sich zur Rolle des Wirtshauses und zu den Folgen des Wirtshaussterbens sowie den Möglichkeiten und Instrumentarien zum Erhalt, der Förderung und der Entwicklung von bayerischen Wirtshäusern im ländlichen Raum.
Im Rahmen des Forschungsprojekts zur „Zukunft des Wirtshauses“ führte GfK im Auftrag des Bayerischen Zentrums für Tourismus eine bevölkerungsrepräsentative Umfrage durch, bei der 2.024 Männer und Frauen im Alter von 18 bis 74 Jahren der deutschsprachigen Bevölkerung zur Wahrnehmung und Einschätzung des bayerischen Wirtshauses als einer speziellen Form des Gastronomieangebots befragt wurden. Der Befragungszeitraum fand vom 11. bis zum 22. Januar 2024 statt.
Im November/Dezember 2023 führte das Bayerische Zentrum für Tourismus das vierte Jahr in Folge eine Online-Befragung unter Erstsemesterstudierenden an bayerischen Universitäten und Hochschulen durch. Die Umfrageergebnisse bieten einen exemplarischen Einblick in berücksichtigte Aspekte bei der Wahl der Bildungseinrichtung und des Studiengangs, Berufs- und Lebensziele, aktuelle Sorgen und Ängste, Assoziationen zum Thema Reisen, das Reiseverhalten und Einstellungen im Kontext der Nachhaltigkeit sowie zur Ausgestaltung von Städtereisen seitens der Erstsemesterstudierenden in Bayern. Im Fokus der Befragung steht insbesondere die Altersgruppe der Generation Z.
Die gewonnenen Daten erheben keinen Anspruch auf Repräsentativität für Erstsemesterstudierende in Bayern. Dennoch vermittelt die Gegenüberstellung der Umfrageergebnisse der vier Erhebungsreihen einen Eindruck von den jüngeren Studierendengenerationen sowie von möglichen zukünftigen Entwicklungstendenzen in den untersuchten Lebens- und Themenbereichen.
Wie gestalten sich die Reisepläne der Generation Z zwischen Dezember 2023 und April 2024? Welche Art von Winterurlaub wird bevorzugt? Inwiefern beeinflussen Faktoren wie Schnee(un)sicherheit die Generation in der Wahl ihres Urlaubsziels? Wie reagiert die Generation Z auf Schneemangel, obwohl ursprünglich ein Winter(sport)urlaub im Schnee geplant war? Und welche Einstellung zeichnet sich in Bezug auf künstliche Beschneiung und verschiedene Klimaanpassungsmaßnahmen in Skigebieten ab?
Diesen Fragen geht das Bayerische Zentrum für Tourismus (BZT) in seiner bevölkerungsrepräsentativen Umfrage unter Personen im Alter von 18 bis 74 Jahren in Deutschland, durchgeführt von GfK im November/Dezember 2023, nach. Von insgesamt 3.016 Befragten waren zum Zeitpunkt der Umfrage 488 Teilnehmende zwischen 18 und 28 Jahren alt und somit der Generation Z (Geburtenjahrgänge 1995 bis 2010) zuordenbar.
Die Auswertung fokussiert sich auf die Altersgruppe der Generation Z und stellt vergleichend die Ergebnisse mit jenen der Befragten ohne die Gen Z (29 bis 74 Jahre) gegenüber.
Im Rahmen einer Online-Erhebung befragte das Bayerische Zentrum für Tourismus (BZT) Unternehmen aus der Tourismusindustrie zum aktuellen Wissenstand und der Nutzungshäufigkeit von „Künstlicher Intelligenz“ (KI) in ihrer touristischen Praxis. Die Verteilung des Fragebogens erfolgte über den Newsletter von TN-Deutschland. 72 Personen, die in touristischen Unternehmen tätig sind, haben an der Umfrage teilgenommen. Die Unternehmen sind in folgenden Branchenbereichen tätig: DMO/Tourismusverband (72 Prozent), Reiseveranstalter (4 Prozent), Reisebüro (4 Prozent), Gastronomie (3 Prozent), Kultur-/Freizeit (3 Prozent), Hotellerie (1 Prozent), Bergbahn (1 Prozent), anderer Branchenbereich (7 Prozent). Vier Prozent der Befragten machten dazu keine Angabe. 39 Prozent der Unternehmen sind in Bayern angesiedelt. Die Mehrheit der Befragten übt eine Stelle mit Führungsverantwortung aus (53 Prozent).
Angesichts der Stichprobengröße erheben die Ergebnisse keinen Anspruch auf Repräsentativität, dennoch vermitteln sie einen ersten Eindruck darüber, in welchen Bereichen welche KI-Tools bereits eingesetzt werden, welche Hemmnisse bei der Nutzung wahrgenommen werden und welche Maßnahmen in Zukunft ergriffen werden sollten, um den Einsatz von KI in touristischen Unternehmen zu verbessern und/oder zu intensivieren.
Im Rahmen der bevölkerungsrepräsentativen Umfrage, durchgeführt von GfK unter 2.012 Männern und Frauen (deutschsprachige Bevölkerung) im Alter von 18 bis 74 Jahren, hat sich das BZT im März 2024 dem Themenkomplex „Akzeptanz von Künstlicher Intelligenz in der deutschen Bevölkerung“ gewidmet. Dabei wurden unter anderem Aspekte wie der persönliche Wissensstand zum Thema Künstliche Intelligenz (KI), die Nutzungsintensität, Bedenken und Potenziale sowie die Rolle von KI im Reisekontext beleuchtet.
Autonomous driving and traffic flow simulation requires a realistic and accurate representation of the environment. Therefore, this research focuses on the semantic segmentation of aerial images for simulation purposes. Initially, a dataset was created based on true orthophotos from 2019 and Kempten’s street cadaster, with true orthophotos being fully rectified aerial images. The chosen classes were oriented towards the subsequent conversion and usage in simulation. The proposed labeling workflow used cadaster data and demonstrated significant time efficiency compared to state-of-the-art datasets. Subsequently, a neural network was implemented that was trained and tested on the dataset. In addition, the network was also trained only on the lane markings to compare the network’s performance. Both cases demonstrated excellent segmentation results. The generalizability was then tested on true orthophotos from 2021. The results indicated a solid generalizability, but still needs to be improved. Finally, the aerial information was converted into a 3D environment, that can be used in simulations. Our results confirm the usage of aerial imagery and street cadaster data as a basis for the simulations.
Whilst Paul de Casteljau is now famous for his fundamental algorithm of curve and surface approximation, little is known about his other findings. This article offers an insight into his results in geometry, algebra and number theory. Related to geometry, his classical algorithm is reviewed as an index reduction of a polar form. This idea is used to show de Casteljau's algebraic way of smoothing, which long went unnoticed. We will also see an analytic polar form and its use in finding the intersection of two curves. The article summarises unpublished material on metric geometry. It includes theoretical advances, e.g., the 14-point strophoid or a way to link Apollonian circles with confocal conics, and also practical applications such as a recurrence for conjugate mirrors in geometric optics. A view on regular polygons leads to an approximation of their diagonals by golden matrices, a generalisation of the golden ratio. Relevant algebraic findings include matrix quaternions (and anti-quaternions) and their link with Lorentz' equations. De Casteljau generalised the Euclidean algorithm and developed an automated method for approximating the roots of a class of polynomial equations. His contributions to number theory not only include aspects on the sum of four squares as in quaternions, but also a view on a particular sum of three cubes. After a review of a complete quadrilateral in a heptagon and its angles, the paper concludes with a summary of de Casteljau's key achievements. The article contains a comprehensive bibliography of de Casteljau's works, including previously unpublished material.
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.