Regensburg Center of Health Sciences and Technology - RCHST
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In the field of computer- and robot-assisted minimally invasive surgery, enormous progress has been made in recent years based on the recognition of surgical instruments in endoscopic images and videos. In particular, the determination of the position and type of instruments is of great interest. Current work involves both spatial and temporal information, with the idea that predicting the movement of surgical tools over time may improve the quality of the final segmentations. The provision of publicly available datasets has recently encouraged the development of new methods, mainly based on deep learning. In this review, we identify and characterize datasets used for method development and evaluation and quantify their frequency of use in the literature. We further present an overview of the current state of research regarding the segmentation and tracking of minimally invasive surgical instruments in endoscopic images and videos. The paper focuses on methods that work purely visually, without markers of any kind attached to the instruments, considering both single-frame semantic and instance segmentation approaches, as well as those that incorporate temporal information. The publications analyzed were identified through the platforms Google Scholar, Web of Science, and PubMed. The search terms used were “instrument segmentation”, “instrument tracking”, “surgical tool segmentation”, and “surgical tool tracking”, resulting in a total of 741 articles published between 01/2015 and 07/2023, of which 123 were included using systematic selection criteria. A discussion of the reviewed literature is provided, highlighting existing shortcomings and emphasizing the available potential for future developments.
Für Fußballer:innen stellen muskuläre Verletzungen der unteren Extremitäten ein großes Problem dar. Ein Beispiel hierfür liefert die Nationalmannschaftsstürmerin Alexandra Popp, die aufgrund muskulärer Probleme das EM-Finale 2022 in Wembley kurzfristig verpasste. Oftmals stehen gerade hohe Anspannungssituationen in zeitlichem Zusammenhang mit Verletzungen, der Einfluss der psychischen Beanspruchung auf die biomechanischen Belastungen wird jedoch meist nur wenig beachtet.
Background:
People with aphasia (PWA) often suffer from reduced participation and quality of life. Nevertheless, there are currently only a few specific interventions that respond to this problem. Participation and quality of life could be increased by interacting with peers who have similar experiences. Digital social networks could stimulate an autonomous interaction. However, digital social networks need to be adapted to the specific needs of PWA. Therefore, a participatory, agile process involving the target group should be chosen to develop such a olution, i.e., an app. The research project consists of a total of three phases. In the first phase—app development—the app was developed and programmed including the target group. In the second phase—app testing—the usability and user-friendliness of the app were evaluated with four PWA. In the third phase—feasibility and preliminary effcacy—that will be described in the article, the impact of the app on PWA will be evaluated.
Aims:
The overarching aim of our study is to provide preliminary effcacy of the intervention. Digital social interaction with other PWA can lead to increased social integration. In addition to digital interaction, personal encounters between PWA should be encouraged. As a result, we expect an improvement in quality of life of PWA. Additionally, we focus on identification of the most appropriate measurements to discover changes associated with the intervention.
Methods:
The evaluation, which is described in this paper, takes place in a pre-test - post-test design with a total of n = 48 PWA. Participants will be recruited in regional clusters to facilitate face-to-face meetings. Half of the participants will be assigned to the delayed intervention group and the other half to the immediate intervention group. Participants in the delayed intervention group will go through a 3-month waiting period before using the app, while the participants of the immediate intervention group will start using the app for 3 months right away. Inclusion criteria are the presence of chronic aphasia (at least 6 months) and possession of a smartphone with internet access. Questionnaires on quality of life (SAQOL-39, GHQ-12), depression (GDS, DISCs), communicative participation (CPIB), and social support (F-SozU) will be conducted at inclusion (t0), after 3 months of app use (t1), and after another 3 months for follow-up (t2). Participants in the delayed intervention group will be assessed twice before the intervention, before the 3-month waiting period (t0a) and after the waiting period (t0b). In addition to the quantitative measures, interviews will take place with 6 to 8 selected participants after 3 months of app use. Responses will be analysed using Thematic Analysis.
Discussion:
The app will be the first social network tool that is systematically developed with PWA. Initial indications from the first phases are that the app can be used by PWA, so that the evaluation of this app version can take place in the third phase. Results of this study can provide an initial indication of whether social network support is a suitable intervention. Findings will help provide information on the feasibility of digital connectivity for PWA. Preliminary findings on its impact on the participation and quality of life of PWA could be made available.
Ziel der Studie:
Ziel der Studie ist die Messung des Stands der Digitalisierung und die mit einer Anbindung an die Telematikinfrastruktur verbundenen Chancen und Herausforderungen für Rehabilitationseinrichtungen.
Methodik:
Teilstandardisierte Online-Befragung bei Trägern von Rehabilitationseinrichtungen in Bayern (n=33). Der Fragebogen mit 36 Fragen beinhaltet eine leicht veränderte Skala auf Basis des „Electronic Medical Record Adoption Model (EMRAM)“.
Ergebnisse:
Der Digitalisierungsgrad wurde in 70 Prozent der Rehabilitationseinrichtungen mit Stufe 0 angegeben (Stufenmodell bis 7). Die Übermittlung patientenbezogener Daten (Eingang und Ausgang) erfolgt häufig analog, wohingegen die Verarbeitung innerhalb der Einrichtung in vielen Fällen bereits überwiegend digital ist. Beim Anschluss an die Telematikinfrastruktur wird hoher Aufwand bei der Installation, aber auch der Schulung des Personals und der Anpassung der Arbeitsorganisation gesehen.
Schlussfolgerung:
Durch Änderung der gesetzlich-finanziellen Lage in Deutschland eröffnen sich für Rehabilitationseinrichtungen neue Möglichkeiten einer verstärkten Digitalisierung. Hürden hängen mit Anforderungen an IT-Sicherheit, Schulung des Personals und sowie dem ebenfalls geringen Digitalisierungsstand bei Krankenhäusern und Ärzt*innen sowie Patient*innen zusammen, die eine digitale Datenübermittlung erschweren.
Osteoporosis is a common disease of old age. However, in many cases, it can be very well prevented and counteracted with physical activity, especially high-impact exercises. Wearables have the potential to provide data that can help with continuous monitoring of patients during therapy phases or preventive exercise programs in everyday life. This study aimed to determine the accuracy and reliability of measured acceleration data at different body positions compared to accelerations at the pelvis during different jumping exercises. Accelerations at the hips have been investigated in previous studies with regard to osteoporosis prevention. Data were collected using an IMU-based motion capture system (Xsens) consisting of 17 sensors. Forty-nine subjects were included in this study. The analysis shows the correlation between impacts and the corresponding drop height, which are dependent on the respective exercise. Very high correlations (0.83–0.94) were found between accelerations at the pelvis and the other measured segments at the upper body. The foot sensors provided very weak correlations (0.20–0.27). Accelerations measured at the pelvis during jumping exercises can be tracked very well on the upper body and upper extremities, including locations where smart devices are typically worn, which gives possibilities for remote and continuous monitoring of programs.
Semantic segmentation is an essential task in medical imaging research. Many powerful deep-learning-based approaches can be employed for this problem, but they are dependent on the availability of an expansive labeled dataset. In this work, we augment such supervised segmentation models to be suitable for learning from unlabeled data. Our semi-supervised approach, termed Error-Correcting Mean-Teacher, uses an exponential moving average model like the original Mean Teacher but introduces our new paradigm of error correction. The original segmentation network is augmented to handle this secondary correction task. Both tasks build upon the core feature extraction layers of the model. For the correction task, features detected in the input image are fused with features detected in the predicted segmentation and further processed with task-specific decoder layers. The combination of image and segmentation features allows the model to correct present mistakes in the given input pair. The correction task is trained jointly on the labeled data. On unlabeled data, the exponential moving average of the original network corrects the student’s prediction. The combined outputs of the students’ prediction with the teachers’ correction form the basis for the semi-supervised update. We evaluate our method with the 2017 and 2018 Robotic Scene Segmentation data, the ISIC 2017 and the BraTS 2020 Challenges, a proprietary Endoscopic Submucosal Dissection dataset, Cityscapes, and Pascal VOC 2012. Additionally, we analyze the impact of the individual components and examine the behavior when the amount of labeled data varies, with experiments performed on two distinct segmentation architectures. Our method shows improvements in terms of the mean Intersection over Union over the supervised baseline and competing methods. Code is available at https://github.com/CloneRob/ECMT.
Exoskeletons were invented over 100 years ago but have only become popular in the last two decades, especially in the working industry as they can decrease work-related loads significantly. The most often used exoskeletons are for the lower back and shoulder since these are commonly affected body regions. All devices have in common that their purpose is to reduce internal loads of vulnerable body regions. Nevertheless, there is still little understanding on how biomechanical loading in the human body changes when exoskeletons are used. Therefore, further analyses are needed. A promising candidate for these are musculoskeletal models, which are based on an inverse dynamics approach and can calculate external parameters such as ground reaction forces or other interaction forces as well as internal parameters such as joint reaction forces or muscle activities. The various examples in the literature show that these models are increasingly used for assessing the biomechanical effects of exoskeletons on the human body. Furthermore, musculoskeletal models can calculate biomechanical loadings of humans with and without exoskeletons for all kinds of applications and allow an evaluation of their purpose.
Practical Relevance: This article highlights the possibilities of musculoskeletal models for assessing the design and efficiency of occupational exoskeletons. Several practical use cases are described along with distinct descriptions of common implications of musculoskeletal and exoskeleton modeling.
Elbow stability is derived from a combination of muscular, ligamentous, and bony structures. After an elbow trauma the stability of the joint is an important decision criterion for the subsequent treatment. The decision regarding non-operative/operative care depends mostly on subjective assessments of medical experts. Therefore, the aim of this study is to use musculoskeletal simulations as an objective assessment tool to investigate the extent to which failure of different stabilizers affects the elbow stability and how these observations correspond to the assessment from clinical practice. A musculoskeletal elbow simulation model was developed for this aim. To investigate the stability of the elbow, varus/valgus moments were applied under 0°, 45°and 90° flexion while the respective cubital angle was analyzed. This was performed for nine different injury scenarios, which were also evaluated for stability by clinical experts. With the results, it can be determined by which injury pattern and under which flexion angle the elbow stability is impaired regarding varus/valgus moments. The scenario with a complete failure of the medial and lateral ligaments and a fracture of the radial head was identified as having the greatest instability. The study presented a numerical determination of elbow stability against varus/valgus moments regarding clinical injury patterns, as well as a comparison of the numerical outcome with experience gained in clinical practice. The numerical predictions agree well with the assessments of the clinical specialists. Thus, the results from musculoskeletal simulation can make an important contribution to a more objective assessment of the elbow stability.
Der Bericht fasst Ergebnisse der Befragung bayerischen Rehabilitationseinrichtungen im Projekt Reha/TI-Konsil zusammen.
Der Digitalisierungsgrad ist – gemessen am EMRAM-Modell - in der überwiegenden Zahl der Rehabilitationseinrichtungen in Bayern, die an der Befragung teilgenommen haben, relativ gering ausgeprägt. Mehrheitlich, aber längst nicht durchgängig, liegt eine Digitalisierungsstrategie vor. Auch wenn diese vorhanden ist, so stehen drei Viertel der Einrichtungen nach eigener Aussage noch ganz am Anfang der Umset-zung. Für Informationssicherheit und Datenschutz sind Konzepte und Beauftragte meist vorhanden; die Abteilungen für Informationstechnik sind meist relativ klein und häufig beim Träger, nicht direkt bei der Rehabilitationseinrichtung angesiedelt.
Der mit der Anbindung an die Telematikinfrastruktur (TI) erwartete Aufwand ist im Bereich der Installation, aber auch der Anpassung der Arbeitsorganisation und der Schulung des Personals sehr hoch. Dahingegen wird nicht erwartet, dass die hausin-ternen TI-Komponenten sehr wartungsintensiv sind.
Hoffnungen an die Digitalisierung allgemein betreffen Erleichterungen und Vereinfa-chungen, die zu Qualitäts- und Effizienzsteigerungen führen. Herausforderungen werden häufig in der Implementierung in der Alltagspraxis gesehen. Auch techni-sche Herausforderungen und die Finanzierung von Digitalisierung allgemein und insbesondere der Anbindung an die TI wurden häufig genannt. Festzustellen ist eine verbreitete Ausstattung mit Klinischem Arbeitsplatzsystem (KAS) und Kranken-hausinformationssystem (KIS), jedoch ist in der Hälfte der Einrichtungen der techni-sche Stand der IT nicht für Anwendungen der Telematikinfrastruktur wie Kommuni-kation im Medizinwesen (KIM)/eArztbrief geeignet. Hier ist generell und insbesonde-re im Hinblick auf die Informationssicherheit sehr hoher finanzieller Aufwand not-wendig.
Einrichtungen, die Daten bislang noch analog dokumentieren und verwalten, wer-den durch die Anbindung an die TI vor sehr große Herausforderungen gestellt. Dies betrifft jedoch nur einen kleinen Teil der Einrichtungen. Die Mehrzahl hingegen ar-beitet bereits jetzt sowohl digital als auch analog. Insbesondere die häufig analoge Übermittlung an Patient*innen sowie an Hausärzt*innen verweist darauf, dass bei der Umstellung der Prozesse in den Reha-Einrichtungen die Schnittstellen und der Digitalisierungsgrad in den Privathaushalten oder den Hausarztpraxen entscheidend sind. Die Wandlungsgeschwindigkeit wird somit durch die jeweils erfolgten Schritte auf deren Seite begrenzt.
The endoscopic features associated with eosinophilic esophagitis (EoE) may be missed during routine endoscopy. We aimed to develop and evaluate an Artificial Intelligence (AI) algorithm for detecting and quantifying the endoscopic features of EoE in white light images, supplemented by the EoE Endoscopic Reference Score (EREFS). An AI algorithm (AI-EoE) was constructed and trained to differentiate between EoE and normal esophagus using endoscopic white light images extracted from the database of the University Hospital Augsburg. In addition to binary classification, a second algorithm was trained with specific auxiliary branches for each EREFS feature (AI-EoE-EREFS). The AI algorithms were evaluated on an external data set from the University of North Carolina, Chapel Hill (UNC), and compared with the performance of human endoscopists with varying levels of experience. The overall sensitivity, specificity, and accuracy of AI-EoE were 0.93 for all measures, while the AUC was 0.986. With additional auxiliary branches for the EREFS categories, the AI algorithm (AI-EoEEREFS) performance improved to 0.96, 0.94, 0.95, and 0.992 for sensitivity, specificity, accuracy, and AUC, respectively. AI-EoE and AI-EoE-EREFS performed significantly better than endoscopy beginners and senior fellows on the same set of images. An AI algorithm can be trained to detect and quantify endoscopic features of EoE with excellent performance scores. The addition of the EREFS criteria improved the performance of the AI algorithm, which performed significantly better than endoscopists with a lower or medium experience level.
Das Forschungsprojekt „Dein Haus 4.0 Oberpfalz – Telepräsenzroboter für die Pflege und Unterstützung von Schlaganfallpatientinnen und -patienten (TePUS)“ untersucht den Einsatz von zwei Varianten von Telepräsenzrobotern. Das Arbeitspapier stellt die sozialwissenschaftliche Begleitforschung des Projekts vor. Diese hat zum einen zum Ziel, Akzeptanz und Potenzial der eingesetzten technischen Assistenzsysteme empirisch zu untersuchen. Daneben werden ethisch, rechtlich, gesellschaftlich und organisatorisch relevante Fragestellungen des Technikeinsatzes und der Mensch-Technik-Interaktion analysiert (ELSI-Begleitstudie).
Der Beitrag untersucht die Nutzung altersgerechter Assistenz-systeme und insbesondere Roboter. Die Studie basiert auf einem Scoping Review, das einen Überblick über aktuelle Forschungsergebnisse zum Einsatz von Robotern in der Pflege gibt, sowie auf Ergebnissen einer qualitativen und quantitativen Studie. In die-ser Untersuchung zeigen sich einige Diffusionshemmnisse, aber auch Chancen für den Einsatz, die anhand eines Fallbeispiels zum Einsatz von Telepräsenzrobotern zu Pflege und Therapie diskutiert werden.
Hintergrund
In Deutschland liegen unterschiedliche Befunde zur Akzeptanz von Schutzimpfungen gegen COVID-19 vor. Die Impfbereitschaft schwankt je nach Stichprobe, Messung und Erhebungszeitraum.
Ziel der Arbeit (Fragestellung)
Ziel der Studie ist die Untersuchung der Impfbereitschaft mit einem COVID-19-Vakzin an einer Zufallsstichprobe der Gesamtbevölkerung. Der Schwerpunkt der Studie liegt in der Beschreibung des Zusammenhangs zwischen Impfbereitschaft, wahrgenommenen Risiken einer Erkrankung, den subjektiven Überzeugungen zu Nebenwirkungen und dem Vertrauen in Institutionen sowie dem Einfluss sozialer Bezugsgruppen.
Material und Methoden
Die Studie basiert auf einer telefonischen Ein-Themen-Bevölkerungsbefragung zur Impfbereitschaft (n=2.014) vor der Zulassung eines COVID-19-Vakzins in Deutschland im November/Dezember 2020.
Ergebnisse
Die Impfbereitschaft liegt bei etwa 67 % und steigt mit dem Anteil der impfbereiten Freunde und Bekannten und dem Vertrauen gegenüber dem Robert-Koch-Institut, bei Zugehörigkeit zu einer Risikogruppe und der Erwartung gefährlicher Konsequenzen bei einer Erkrankung oder Unklarheit darüber. Erfahrungen mit einer Infektion bei den Befragten oder in ihrer sozialen Bezugsgruppe erhöhen die Impfbereitschaft. Eine Überschätzung der Wahrscheinlichkeit ernsthafter Nebenwirkungen bei Grippeimpfungen senkt die Impfbereitschaft gegen COVID-19. Auffällig ist der Befund einer erheblichen Überschätzung der Häufigkeit von ernsthaften Impfnebenwirkungen.
Diskussion
Die Überschätzung der Häufigkeit ernsthafter Nebenwirkungen bei Impfungen weist erstens auf ein Informationsdefizit, zweitens auf weit verbreitete Fehlinformationen und drittens auf kognitive Probleme bei der Interpretation relativer Häufigkeiten hin. Es werden Implikationen für eine Informationskampagne abgeleitet.
The German workshop on medical image computing (BVM) has been held in different locations in Germany for more than 20 years. In terms of content, BVM focused on the computer-aided analysis of medical image data with a wide range of applications, e.g. in the area of imaging, diagnostics, operation planning, computer-aided intervention and visualization.
During this time, there have been remarkable methodological developments and upheavals, on which the BVM community has worked intensively. The area of machine learning should be emphasized, which has led to significant improvements, especially for tasks of classification and segmentation, but increasingly also in image formation and registration. As a result, work in connection with deep learning now dominates the BVM. These developments have also contributed to the establishment of medical image processing at the interface between computer science and medicine as one of the key technologies for the digitization of the health system.
In addition to the presentation of current research results, a central aspect of the BVM is primarily the promotion of young scientists from the diverse BVM community, covering not only Germany but also Austria, Switzerland, The Netherland and other European neighbors. The conference serves primarily doctoral students and postdocs, but also students with excellent bachelor and master theses as a platform to present their work, to enter into professional discourse with the community, and to establish networks with specialist colleagues. Despite the many conferences and congresses that are also relevant for medical image processing, the BVM has therefore lost none of its importance and attractiveness and has retained its permanent place in the annual conference rhythm.
Building on this foundation, there are some innovations and changes this year. The BVM 2021 was organized for the first time at the Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg (OTH Regensburg, a technical university of applied sciences). After Aachen, Berlin, Erlangen, Freiburg, Hamburg, Heidelberg, Leipzig, Lübeck, and Munich, Regensburg is not just a new venue. OTH Regensburg is the first representative of the universities of applied sciences (HAW) to organize the conference, which differs to universities, university hospitals, or research centers like Fraunhofer or Helmholtz. This also considers the further development of the research landscape in Germany, where HAWs increasingly contribute to applied research in addition to their focus on teaching. This development is also reflected in the contributions submitted to the BVM in recent years.
At BVM 2021, which was held in a virtual format for the first time due to the Corona pandemic, an attractive and high-quality program was offered. Fortunately, the number of submissions increased significantly. Out of 97 submissions, 26 presentations, 51 posters and 5 software demonstrations were accepted via an anonymized reviewing process with three reviews each. The three best works have been awarded BVM prizes, selected by a separate committee.
Based on these high-quality submissions, we are able to present another special issue in the International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery (IJCARS). Out of the 97 submissions, the ones with the highest scores have been invited to submit an extended version of their paper to be presented in IJCARS. As a result, we are now able to present this special issue with seven excellent articles. Many submissions focus on machine learning in a medical context.
Even though artificial intelligence and machine learning have demonstrated remarkable performances in medical image computing, their level of accountability and transparency must be provided in such evaluations. The reliability related to machine learning predictions must be explained and interpreted, especially if diagnosis support is addressed. For this task, the black-box nature of deep learning techniques must be lightened up to transfer its promising results into clinical practice. Hence, we aim to investigate the use of explainable artificial intelligence techniques to quantitatively highlight discriminative regions during the classification of earlycancerous tissues in Barrett’s esophagus-diagnosed patients. Four Convolutional Neural Network models (AlexNet, SqueezeNet, ResNet50, and VGG16) were analyzed using five different interpretation techniques (saliency, guided backpropagation, integrated gradients, input × gradients, and DeepLIFT) to compare their agreement with experts’ previous annotations of cancerous tissue. We could show that saliency attributes match best with the manual experts’ delineations. Moreover, there is moderate to high correlation between the sensitivity of a model and the human-and-computer agreement. The results also lightened that the higher the model’s sensitivity, the stronger the correlation of human and computational segmentation agreement. We observed a relevant relation between computational learning and experts’ insights, demonstrating how human knowledge may influence the correct computational learning.
Nach einer Fraktur ist Mobilisierung Behandlungsziel und Therapiesäule. Das Festlegen von Outcomes basiert jedoch auf vielen Unsicherheiten, da Assessments nicht für alle Patient/-innen geeignet sind. Sie können agesabhängig beeinflusst und subjektiv geprägt sein. Sensorbasiertes Bewegungsmonitoring bietet eine Ergänzung zur Operationalisierung der Gehfähigkeit. Für Längsschnittuntersuchungen, die auch im häuslichen Umfeld durchgeführt werden, eignet sich die tägliche Schrittzahl als Variable. Sie kann durch einen handelsüblichen Fitnesstracker beobachtet
werden.
Die Einsetzbarkeit der artikulatorischen Diadochokinese als Diagnostikinstrument für Dysarthrien
(2013)
Dieser forschungsmethodische Leitfaden behandelt folgende Themen:
(1) Wissenschaftlicher Transfer von komplexen Interventionen inkl. Fragestellungen und Methoden von Machbarkeits-, Wirksamkeits- und Implementationsstudien.
(2) Recherchestrategien zur Krankheitslast inkl. Folgen für Betroffene und Gesellschaft und Versorgungsstatus durch Gesundheitsfachberufe.
(3) Präzisierung von Forschungsfragestellungen.
(4) Evidenzrecherche, Evidenzmapping und Beurteilung der Evidenzlage.
(5) Fördermöglichkeiten von Forschungsprojekten.
(6) Forschungsnetzwerke in den Gesundheitsfachberufen.
Menschen mit Aphasie erfahren massive Einbußen in ihrer sozialen Teilhabe. Biographisch-narrative Arbeit sowie handlungsorientierte Gruppenangebote bewirken hier Verbesse-rungen. Zur Verstetigung derartiger Ansätze könnten Teile davon in die Selbsthilfearbeit einfließen. In einer empirischen Untersuchung mittels Fokusgruppen mit ehemaligen TeilnehmerInnen des Projekts narraktiv zu biographischer Arbeit bei Aphasie wurde dem Verständnis von Selbsthilfe, den Erwar-tungen hierzu und Möglichkeiten der Organisation nachgegangen. Dabei wurde die Selbsthilfe als unterstützend für soziale Inklusion gesehen. Trotz einer offenen Haltung gegenüber einer verstärkten Übernahme organisatorischer Aufgaben wurden ein mangelndes Selbstvertrauen und verminderte Kompetenzen problematisiert. Eine passgenaue Schulung inklusive Begleitung, (mit)entwickelt und durchgeführt durch SprachtherapeutInnen, könnte ein Lösungsansatz sein.
Menschen mit Aphasie erleben häufig Einbußen in Lebensqualität und Identitäts-wie Autonomieerleben sowie in der Aufrechterhaltung sozialer Beziehungen.Aphasie-Selbsthilfegruppen (ASHG) können Kommunikation und soziale Inklusion und somi tAnpassungsprozesse und Sinnerleben fördern. Meist werden sie von Therapeut/-innen oder Angehörigen geleitet und integrieren Betroffene wie Angehörige. Dadurch verbleiben Betroffene in der Rolle passiver Hilfsempfänger/-innen. Von Betroffenen geleitete spezifische Gruppen können in besonderer Weise Selbstwert erleben und Partizipation der Gruppenleitungen und-mitglieder fördern. Mit der Ausrichtung auf biographische Inhalte können explizit die Auseinandersetzung mit der eigenen veränderten Identität und damit Selbstwert erleben stimuliert werden. Das Ziel des Projekts shalk ist, Menschen mit Aphasie durch eine passgenaue Schulung und Begleitung mit Moderationsübungen und biographischen Inhalten zu befähigen, die Leitung von ASHG zu übernehmen. Damit soll die Steigerung der Lebensqualität von Leitung und Teilnehmenden erreicht werden. Die Maßnahme wird aktuell in einem Mixed-Methods-Design mit Vor-und Nachtest sowie einer Follow-up-Untersuchung nach sechs Monaten evaluiert. Erste quantitative Daten zeigen signifikante Verbesserungen der Lebensqualität. Die qualitativen Daten weisen daraufhin, dass die Gruppenmoderation durch Betroffene trotz kommunikativer Schwierigkeiten in den ASHG zunehmendgelingt. In diesem Artikel werden Einflussfaktoren auf die ASHG wie Organisation, inhaltliche Ausrichtung und Gruppenusammensetzung näher beleuchtet. Weiterhin werden der theoretische Hintergrund sowie das Vorgehen in Schulung und Begleitung beschrieben.Erste Erkenntnisse werden diskutiert.
Seit 2009 sind primärqualifizierende Bachelorstudiengänge (PQS) in der Physiotherapie, Ergotherapie und Logopädie im Rahmen einer Erprobunsregelung als Modelstudiengänge möglich. Das Bundeministerium für Gesundheit (BMG) hat zur Evaluation dieser Studiengänge einen Fragenkatalog vorgeben. Mit dem Ziel, zur Beantwortung der Evaluationsfragen des BMG für primärqualifizierende Bachelorstudiengänge in der Physiotherapie, Ergotherapie und Logopädiebeizutragen, hat der Hochschulverbund Gesundheitsfachberufe e.V. (HVG) 2018 eine Online-Befragung als Querschnittstudie von Absolventen dieser Modellstudiengänge an sieben Mitgliedshochschulen durchgeführt. Insgesamt wurden 143 Fragebögen ausgewertet. Über alle Berufsgruppen hinweg lässt sich festhalten, dass die überwiegende Mehrheit der Studienabsolventen im erlernten Therapieberuf in direktem Patientenkontakt arbeitet und den Beruf gerne ausübt. Dennoch können die Befragten unter den derzeitigen Rahmenbedingungen der Gesundheitsversorgung ihre hochschulisch erworbenen Kompetenzen nur bedingt zum Wohle der Patienten einsetzen. Um dies zu erreichen, ist sowohl mehr Behandlungsautonomie für die Therapeuten als auch eine Ausrichtung der Heilmittelrichtlinien auf evidenzbasierte Behandlungsmethoden nötig.
Background
Older adults in care facilities face a high risk of experiencing depression. The impact that early interventions like biographical work have on the quality of life for older adults in such facilities is unknown.
Aim
To develop and evaluate a tablet-supported intervention for biographical work in long-term residential aged care to increase the quality of life for older adults.
Design
The study will be conducted in a randomized pretest–posttest control group design with follow-up testing in group and single settings. Participants will be randomized to the experimental intervention (tablet-supported biographic work) or the control intervention (planned tablet-supported game playing), each guided by senior volunteers. A total of 80 residents and 16 volunteers will be recruited. The primary outcome for the residents and volunteers will be quality of life as measured with the World Health Organization Quality of Life Assessment-for older adults. Secondary measures will be self-esteem and life satisfaction. In addition, we will examine residents’ ability to communicate and their functional independence.
Method
The first stage of the project involves developing an app. The app is developed in a user-centered, agile development process. It will use multimedia to prepare life history topics and links them to key questions. Next, a workshop is developed for the volunteers who accompany the use of the app in the institutions. During the second phase, biographic work stimulated by the app will be conducted in groups or individually with residents.
Discussion
This is the first known program tailored to older adults in care facilities and senior volunteers that aims to prevent depression by providing digitally supported biographic work.
Computer-aided diagnosis using deep learning in the evaluation of early oesophageal adenocarcinoma
(2019)
Computer-aided diagnosis using deep learning (CAD-DL) may be an instrument to improve endoscopic assessment of Barrett’s oesophagus
(BE) and early oesophageal adenocarcinoma (EAC). Based on still images from two databases, the diagnosis of EAC by CAD-DL reached sensitivities/specificities of 97%/88% (Augsburg data) and 92%/100% (Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention [MICCAI]
data) for white light (WL) images and 94%/80% for narrow band images (NBI) (Augsburg data), respectively. Tumour margins delineated by
experts into images were detected satisfactorily with a Dice coefficient (D) of 0.72. This could be a first step towards CAD-DL for BE assessment. If developed further, it could become a useful
adjunctive tool for patient management.