Regensburg Center of Health Sciences and Technology - RCHST
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9x Ofra: Technikunterstütztes Wohnen als Beitrag zur Verbesserung der kommunalen Daseinsvorsorge
(2023)
Dieser Artikel soll durch die wissenschaftlich fundierte Darstellung der (Brustkrebs)-Selbsthilfe mögliche Handlungsunsicherheiten im Umgang mit Selbsthilfegruppen (SHG) in der täglichen Praxis verringern.
Die Gesundheitsversorgung kommt ohne die Eigenverantwortung, Selbsthilfe und aktive Mitarbeit der Patienten(inn)en nicht aus. Welche Mechanismen in SHG wirken, wurde bisher nicht im Einzelnen wissenschaftlich untersucht. Im Zusammenhang mit dem gesicherten Wissen über die salutogenen und tertiärpräventiven Wirkungsweisen von Kommunikation und sozialen Bindungen, kann aus dem Stand der Selbsthilfeforschung jedoch ein allgemeines heuristisches Modell der Wirkung von SHG abgeleitet werden, welches kurz erläutert wird. Die am häufigsten auftretende Krebserkrankung in Deutschland ist Brustkrebs. Davon sind zu 99 % Frauen betroffen. Frauen mit Brustkrebs werden im professionellen Versorgungssystem und insbesondere durch die vielfältigen Angebote der Selbsthilfe unterstützt.
Insbesondere SHG tragen zur gegenseitigen sozialen Unterstützung und zur Informationsaneignung bei den Betroffenen und in deren sozialen Umfeld bei. Sie entlasten die primären Netzwerke der Betroffenen und unterstützen eine gezielte Inanspruchnahme professioneller Dienste. Sind die Ergebnisse und Schlussfolgerungen der Studien zur Wirksamkeit von Selbsthilfe bei Brustkrebs aufgrund methodischer Schwierigkeiten der Wirksamkeitsforschung auch limitiert, heben doch die meisten Forscher hervor, dass die Unterstützung durch SHG allein und in Kombination mit einer professionellen Versorgung psychische Störungen reduzieren und subjektiv Gesundheit und Lebensqualität erhöhen.
Selbsthilfeaktivitäten werden zunehmend durch das Sozialversicherungssystem gefördert und in das Versorgungssystem integriert. Die Kooperation zwischen Selbsthilfe und professionellem System kann durch das Kennenlernen der regionalen Selbsthilfelandschaft mit ihren Strukturen, Unterstützungsleistungen und Besonderheiten verbessert werden.
Durch die wissenschaftlich fundierte Darstellung der Selbsthilfe (SH) bei rheumatischen Erkrankungen sollen mögliche Handlungsunsicherheiten im Umgang mit Selbsthilfegruppen (SHG) in der täglichen Praxis verringert werden. Welche Mechanismen in SHG wirken, wurde bisher nicht ausreichend wissenschaftlich untersucht. Im Zusammenhang mit dem gesicherten Wissen über die salutogenen und tertiärpräventiven Wirkungsweisen von Kommunikation und sozialen Bindungen, kann aus dem Stand der Selbsthilfeforschung jedoch ein allgemeines heuristisches Modell der Wirkung von SHG abgeleitet werden, welches kurz erläutert wird. Von der Weltgesundheitsorganisation werden rheumatische Erkrankungen als mehr oder weniger klar definierte Erkrankungen der Gelenke, gelenkumgebenden Strukturen und Muskel- oder Bindegewebe beschrieben, die zu schmerzhaften, häufig chronischen Einschränkungen des Bewegungsapparates führen können. Neben der fachärztlichen Versorgung besteht durch die Deutsche Rheuma-Liga (DRL) ein flächendeckendes SH-Angebot für Betroffene. Insbesondere SHG tragen zur gegenseitigen sozialen Unterstützung und zur Informationsaneignung bei den Betroffenen und in deren sozialen Umfeld bei. Sind die Ergebnisse und Schlussfolgerungen der Studien zu den Wirkungen von SH bei rheumatischen Erkrankungen aufgrund methodischer Schwierigkeiten der Wirkungsforschung auch limitiert, heben doch die meisten Forscher hervor, dass die Unterstützung durch SHG allein und in Kombination mit einer professionellen Versorgung neben vielen Einzelaspekten auch die Lebensqualität erhöht.
Die Gesundheitsversorgung kommt ohne die Eigenverantwortung, Selbsthilfe und aktive Mitarbeit der Patient(inn)en nicht aus. Welche Mechanismen in Selbsthilfegruppen wirken, wurde bisher nicht im Einzelnen wissenschaftlich untersucht. Im Zusammenhang mit dem gesicherten Wissen über die salutogenen und tertiärpräventiven Wirkungsweisen von Kommunikation und sozialen Bindungen kann aus dem Stand der Selbsthilfeforschung jedoch ein allgemeines heuristisches Modell der Wirkung von Selbsthilfegruppen abgeleitet werden, welches kurz erläutert wird.
Alkoholbezogene Krankheiten haben in Deutschland eine besondere sozioökonomische Bedeutung. Menschen mit Alkoholabhängigkeit werden mithilfe multimodaler Therapiekonzepte (ambulante, teilstationäre oder stationäre Interventionen) und vor allem durch die vielfältigen Angebote der Suchtselbsthilfe unterstützt.
Vor allem Selbsthilfegruppen tragen zur gegenseitigen sozialen Unterstützung, zur Informationsaneignung und zu Einstellungsänderungen bei den Betroffenen und in deren sozialem Umfeld bei. Sie entlasten die primären Netzwerke der Betroffenen und unterstützen bei der gezielteren Inanspruchnahme professioneller Dienste. Sind die Ergebnisse und Schlussfolgerungen der Studien zur Wirksamkeit von Selbsthilfe bei Alkoholabhängigkeit aufgrund methodischer Schwierigkeiten der Wirkungsforschung auch limitiert, so sind sich doch die meisten Forscher einig, dass die Unterstützung durch Selbsthilfegruppen allein und in Kombination mit einer professionellen Versorgung das Erreichen und Erhalten der Alkoholabstinenz unterstützt.
Selbsthilfeaktivitäten werden zunehmend durch das Sozialversicherungssystem gefördert und in das Versorgungssystem integriert. Das Ungleichgewicht in der Kooperation zwischen Selbsthilfe und professionellem System kann durch ein Kennenlernen der regionalen Selbsthilfelandschaft mit ihren Strukturen, Unterstützungsleistungen und Besonderheiten ausgeglichen werden.
Dieser Beitrag verringert durch die wissenschaftlich fundierte Darstellung der (Sucht-)Selbsthilfe mögliche Handlungsunsicherheiten im Umgang mit Selbsthilfegruppen in der täglichen Praxis.
Die Gesundheitsversorgung kommt ohne die Eigenverantwortung, Selbsthilfe und aktive Mitarbeit der Patient(inn)en nicht aus. Welche Mechanismen in Selbsthilfegruppen wirken, wurde bisher nicht im Einzelnen wissenschaftlich untersucht. Im Zusammenhang mit dem gesicherten Wissen über die salutogenen und tertiärpräventiven Wirkungsweisen von Kommunikation und sozialen Bindungen kann aus dem Stand der Selbsthilfeforschung jedoch ein allgemeines heuristisches Modell der Wirkung von Selbsthilfegruppen abgeleitet werden, welches kurz erläutert wird.
Alkoholbezogene Krankheiten haben in Deutschland eine besondere sozioökonomische Bedeutung. Menschen mit Alkoholabhängigkeit werden mithilfe multimodaler Therapiekonzepte (ambulante, teilstationäre oder stationäre Interventionen) und vor allem durch die vielfältigen Angebote der Suchtselbsthilfe unterstützt.
Vor allem Selbsthilfegruppen tragen zur gegenseitigen sozialen Unterstützung, zur Informationsaneignung und zu Einstellungsänderungen bei den Betroffenen und in deren sozialem Umfeld bei. Sie entlasten die primären Netzwerke der Betroffenen und unterstützen bei der gezielteren Inanspruchnahme professioneller Dienste. Sind die Ergebnisse und Schlussfolgerungen der Studien zur Wirksamkeit von Selbsthilfe bei Alkoholabhängigkeit aufgrund methodischer Schwierigkeiten der Wirkungsforschung auch limitiert, so sind sich doch die meisten Forscher einig, dass die Unterstützung durch Selbsthilfegruppen allein und in Kombination mit einer professionellen Versorgung das Erreichen und Erhalten der Alkoholabstinenz unterstützt.
Selbsthilfeaktivitäten werden zunehmend durch das Sozialversicherungssystem gefördert und in das Versorgungssystem integriert. Das Ungleichgewicht in der Kooperation zwischen Selbsthilfe und professionellem System kann durch ein Kennenlernen der regionalen Selbsthilfelandschaft mit ihren Strukturen, Unterstützungsleistungen und Besonderheiten ausgeglichen werden.
Dieser Beitrag verringert durch die wissenschaftlich fundierte Darstellung der (Sucht-)Selbsthilfe mögliche Handlungsunsicherheiten im Umgang mit Selbsthilfegruppen in der täglichen Praxis.
Der Einsatz von künstlicher Intelligenz im Gesundheitsbereich verspricht besonders großen Nutzen durch eine bessere Versorgung sowie effizientere Abläufe und bietet damit letztlich auch ökonomische Vorteile. Dem stehen unter anderem Befürchtungen entgegen, dass sich durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz das Arzt-Patienten-Verhältnis verändern könnte, Arbeitsplätze gefährdet seien oder die Ökonomisierung des Gesundheitswesens einen weiteren Schub erfahren könnte. Zuweilen wird die Debatte um diese Technologie, zumal in der Öffentlichkeit, emotional und fern sachlicher Argumente geführt. Die Autorinnen und Autoren untersuchen die Geschichte des KI-Einsatzes in der Medizin, deren öffentliche Wahrnehmung, Governance der KI, die Möglichkeiten und Grenzen der Technik sowie Einsatzgebiete, die bisher noch nicht oder nur wenig im Fokus der Aufmerksamkeit waren. Dabei erweist sich die KI als leistungsfähiges Werkzeug, das zahlreiche ethische und soziale Fragen aufwirft, die bei der Einführung anderer Technologien bereits gestellt wurden; allerdings gibt es auch neue Herausforderungen, denen sich Professionen, Politik und Gesellschaft stellen müssen.
Wie Untersuchungen zeigen, beeinträchtigen nicht medizinisch indizierte Verlegungen die Lebens- und Versorgungsqualität Sterbender stark. Das Projekt Avenue-Pal hat das Ziel, Leitlinien zu entwickeln, die diese unnötigen Verlegungen reduzieren sollen. Die hier vorgestellte Begleitstudie untersucht aus ethischer Sicht die im Sterbe- und Verlegungsprozess stattfinden Abläufe sowie deren potenziellen Gestaltungsmöglichkeiten. Mittels einer Literaturrecherche, der Teilnahme an einem Fokusgruppengespräch und einer modifizierten MEESTAR-Befragung werden die Bedingungen für eine optimale Betreuung
Sterbender sowie für ein würdevolles Sterben identifiziert und die aktuellen Abläufe im Rahmen des Verlegungsmanagements vor und während der Implementierung der Leitlinien unter Berücksichtigung der ethischen Dimensionen Selbstverständnis, Selbstbestimmung, Fürsorge, Gerechtigkeit, Privatheit und Teilhabe analysiert. Die Ergebnisse der Untersuchung zeigen, dass Verlegungen v.a. aus Unsicherheiten, mangelndem palliativmedizinischem Wissen oder Personalmangel resultieren und dass die Etablierung der Leitlinien und eines palliativen Konsildienstes besonders die fachliche Kompetenz des Personal stärkt und dadurch unnötige Verlegungen reduziert werden konnten.
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.
Leitfaden zum Aufbau Praxisbasierter Forschungsnetzwerke (PBFN) in den Gesundheitsfachberufen
(2016)
High Spatial Resolution Tomo-PIV of the Trachea Focussing on the Physiological Breathing Cycle
(2023)
Investigations of complex patient-specific flow in the nasopharynx requires high resolution numerical calculations validated by reliable experiments. When building the validation base and the benchmark of computational fluid dynamics, an experimental setup of the nasal airways was developed. The applied optical measurement technique of tomo-PIV supplies information on the governing flow field in three dimensions.
This paper presents tomo-PIV measurements of the highly complex patient-specific geometry of the human trachea. A computertomographic scan of a person’s head builds the basis of the experimental silicone model of the nasal airways. An optimised approach for precise refractive index matching avoids optical distortions even in highly complex non-free-of-sight 3D geometries. A linear-motor-driven pump generates breathing scenarios, based on measured breathing cycles. Adjusting of the CCD cameras‘ double-frame-rate PIV-Δt enables the detailed analysis of flow structures during different cycle phases. Merging regions of interest enables high spatial resolution acquisition of the flow field.
High Spatial Resolution Tomo-PIV of the Nasopharynx Focussing on the Physiological Breathing Cycle
(2022)
Investigations of complex patient-specific flow in the nasopharynx requires high resolution numerical calculations validated by reliable experiments. When building the validation base and the benchmark
of computational fluid dynamics, an experimental setup of the nasal airways was developed. The applied optical measurement technique of tomo-PIV supplies information on the governing flow field in three dimensions. This paper presents tomo-PIV measurements of the highly complex patient-specific geometry of the human trachea. A computertomographic scan of a person’s head builds the basis of the experimental silicone model of the nasal airways. An optimised approach for precise refractive index matching avoids optical distortions even in highly complex non-free-of-sight 3D geometries. A linear-motor-driven pump generates breathing scenarios, based on measured breathing cycles. Adjusting of the CCD cameras‘ double-frame-rate PIV-Δt enables the detailed analysis of flow structures during different cycle phases. Merging regions of interest enables high spatial resolution acquisition of the flow field.
BACKGROUND:
Tracheobronchial mucus plays a crucial role in pulmonary function by providing protection against inhaled pathogens. Due to its composition of water, mucins, and other biomolecules, it has a complex viscoelastic rheological behavior. This interplay of both viscous and elastic properties has not been fully described yet. In this study, we characterize the rheology of human mucus using oscillatory and transient tests. Based on the transient tests, we describe the material behavior of mucus under stress and strain loading by mathematical models.
METHODS:
Mucus samples were collected from clinically used endotracheal tubes. For rheological characterization, oscillatory amplitude-sweep and frequency-sweep tests, and transient creep-recovery and stress-relaxation tests were performed. The results of the transient test were approximated using the Burgers model, the Weibull distribution, and the six-element Maxwell model. The three-dimensional microstructure of the tracheobronchial mucus was visualized using scanning electron microscope imaging.
RESULTS:
Amplitude-sweep tests showed storage moduli ranging from 0.1 Pa to 10000 Pa and a median critical strain of 4 %. In frequency-sweep tests, storage and loss moduli increased with frequency, with the median of the storage modulus ranging from 10 Pa to 30 Pa, and the median of the loss modulus from 5 Pa to 14 Pa. The Burgers model approximates the viscoelastic behavior of tracheobronchial mucus during a constant load of stress appropriately (R2 of 0.99), and the Weibull distribution is suitable to predict the recovery of the sample after the removal of this stress (R2 of 0.99). The approximation of the stress-relaxation test data by a six-element Maxwell model shows a larger fit error (R2 of 0.91).
CONCLUSIONS:
This study provides a detailed description of all process steps of characterizing the rheology of tracheobronchial mucus, including sample collection, microstructure visualization, and rheological investigation. Based on this characterization, we provide mathematical models of the rheological behavior of tracheobronchial mucus. These can now be used to simulate mucus flow in the respiratory system through numerical approaches.
Ergonomic workplaces lead to fewer work-related musculoskeletal disorders and thus fewer sick days. There are various guidelines to help avoid harmful situations. However, these recommendations are often rather crude and often neglect the complex interaction of biomechanical loading and psychological stress. This study investigates whether machine learning algorithms can be used to predict mechanical and stress-related muscle activity for a standardized motion. For this purpose, experimental data were collected for trunk movement with and without additional psychological stress. Two different algorithms (XGBoost and TensorFlow) were used to model the experimental data. XGBoost in particular predicted the results very well. By combining it with musculoskeletal models, the method shown here can be used for workplace analysis but also for the development of real-time feedback systems in real workplace environments.
Surgical Smoke is generated during the cauterization of tissue with high-frequency (HF) devices and consists of 95% water vapor and 5% cellular debris. When the coagulation tweezers, which are supplied with HF voltage by the HF device, touch tissue, the electric circuit is closed, and smoke is generated by the heat. In-vivo investigations are performed during tracheotomies where surgical smoke is produced during coagulation of tissue. Furthermore, in-vitro parametric studies to investigate the particle number and size distribution and the spatial distribution of surgical smoke with laser light sheet technique are conducted. With higher power of the HF device, the particles generated are larger in size and the total number of particles generated is also higher. Adding artificial saliva to the tissue shows even higher particle counts. The study by laser light sheet also confirms this. The resulting characteristic size distribution, which may include viruses and bacterial components, confirms considering the risk arising from surgical smoke. Furthermore, the experiments will provide the database for further numerical investigations.
Surgical smoke has been a little discussed topic in the context of the current pandemic. Surgical smoke is generated during the cauterization of tissue with heat-generating devices and consists of 95% water
vapor and 5% cellular debris in the form of particulate matter. In-vivo investigations are performed during tracheotomies where surgical smoke is produced during tissue electrocautery. Furthermore, in-vitro parametric studies to investigate the particle number and size distribution and the spatial distribution of surgical smoke with laser light sheet technique are conducted. The higher the power of the high-frequency-device the larger the particles in size and the higher the resulting particle counts. The images taken show the densest smoke at 40W with artificial saliva. The resulting characteristic size distribution, which may include viruses and bacterial components, confirms that the risk arising from surgical smoke should be considered. Furthermore, the experiments will provide the database for further numerical investigations.
The special wing geometry of dragonflies consisting of veins and a membrane forming a corrugated profile leads to special aerodynamic characteristics. To capture the governing flow regimes of a dragonfly wing in detail, a realistic wing model has to be investigated. Therefore, this study aimed to analyze the aerodynamic characteristics of a 3D dragonfly wing reconstructed from a high-resolution micro-CT scan. Afterwards, a spatially high discretized mesh was generated using the mesh generator CENTAUR™ 14.5.0.2 (CentaurSoft, Austin, TX, US) to finally conduct Computational Fluid Dynamics (CFD) investigations in Fluent® 2020 R2 (ANSYS, Inc., Canonsburg, PA, US). Due to the small dimensions of the wing membrane, only the vein structure of a Camacinia Gigantea was captured at a micro-CT voxel size of 7 microns. The membrane was adapted and connected to the vein structure using a Boolean union operation. Occurring nconsistencies after combining the veins and the membrane were corrected using an adapted pymesh script [1]. As an initial study, only one quarter of the wing (outer wing section) was investigated to reduce the required computational effort. The resulting hybrid mesh consisting of 10 pseudo-structured prism layers along the wing surface and tetrahedra in the farfield area has 43 mio. nodes. The flow around the wing was considered to be incompressible and laminar using transient calculations. When the flow passes the vein structures, steady vortices occur in the corrugation valleys leading to recirculation zones. Therefore, the dragonfly wing resembles the profile of an airfoil. This leads to comparable lift coefficients of dragonfly wings and airfoil profiles at significantly reduced structural weight. The reconstructed geometry also included naturally occurring triangular prismlike serrated structures at the leading edge of the wing, which have comparable effects to micro vortex generators and might stabilize the recirculation zones. Further work aims to investigate the aerodynamic properties of a complete dragonfly wing during wing flapping.
BACKGROUND:
Due to their corrugated profile, dragonfly wings have special aerodynamic characteristics during flying and gliding. OBJECTIVE: The aim of this study was to create a realistic 3D model of a dragonfly wing captured with a high-resolution micro-CT. To represent geometry changes in span and chord length and their aerodynamic effects, numerical investigations are carried out at different wing positions. METHODS:
The forewing of a Camacinia gigantea was captured using a micro-CT. After the wing was adapted an error-free 3D model resulted. The wing was cut every 5 mm and 2D numerical analyses were conducted in Fluent® 2020 R2 (ANSYS, Inc., Canonsburg, PA, USA). RESULTS: The highest lift coefficient, as well as the highest lift-to-drag ratio, resulted at 0 mm and an angle of attack (AOA) of 5∘. At AOAs of 10∘ or 15∘, the flow around the wing stalled and a Kármán vortex street behind the wing becomes
CONCLUSIONS:
The velocity is higher on the upper side of the wing compared to the lower side. The pressure acts vice versa. Due to the recirculation zones that are formed in valleys of the corrugation pattern the wing resembles the form of an airfoil.
FATMA 2.1
(2021)
Die partizipative Zielsetzung ist die Basis einer erfolgreichen Therapie. Bei Patient*innen, die unter einer Aphasie leiden, ist der partizipative Prozess jedoch häufig mühsam und zeitaufwändig.
Mit dem Fragebogen zur Erfassung von Aktivitäts- und Teilhabezielen im Sinne der ICF bei Menschen mit Aphasie (FATMA 2.1) liegt erstmalig ein evaluiertes und bildgestütztes Zielsetzungsinstrument vor, das an insgesamt 138 Personen mit und ohne Aphasie überprüft worden ist.
FATMA 2.1 ermöglicht, trotz ausgeprägter aphasischer Störungen Aktivitätsziele partnerschaftlich zwischen Personen mit einer Aphasie und Sprachtherapeut*innen zu erarbeiten. Dazu stehen insgesamt 27 prototypische Aktivitäten aus allen Teilhabekapiteln der ICF mit einer jeweils passenden Fotografie und einem dazugehörigen Satz mit fett gedruckten Schlüsselwörtern zur Verfügung. Über die vorgegebenen prototypischen Aktivitäten hinaus werden die Betroffenen zudem nach weiteren für sie relevante Aktivitäten gefragt. Mithilfe einer vierstufigen visuellen Bewertungsskala können Betroffene angeben, wie wichtig die jeweilige Aktivität für sie ist. Eine ebenfalls visualisierte Priorisierungshilfe ermöglicht, die wichtigen Aktivitäten für eine*n Betroffen*en im Anschluss zu priorisieren. Als Ergebnis der bildlichen Unterstützung können mit FATMA 2.1 Aktivitätsziele partizipativ, systematisch und zeiteffizient bestimmt werden. Ausgehend von den Zielen ist es möglich, eine teilhabeorientierte Aphasietherapie zu planen, durchzuführen und zu evaluieren.
9783824812936
Entwicklung eines interprofessionellen Online-Kurses für Medizin- und Physiotherapiestudierende
(2019)
Das sich verändernde Gesundheitssystem macht Anpassungen in der Ausbildung der Gesundheitsberufe notwendig. Dabei wird die Stärkung der Interprofessionalität besonders betont. Die Entwicklung und Implementierung von interprofessionellen Lernszenarien birgt jedoch oftmals organisatorisch-logistische Herausforderungen. Es fehlen derzeit noch orts- und zeitunabhängige Lernszenarien, die asynchrones interprofessionelles Lernen ermöglichen.
Der neu entwickelte Online-Kurs „Medizin und Physiotherapie in der Rehabilitation“ hat zum Ziel, zur Schließung dieser Lücke beizutragen.
Die Kursentwicklung ist Teil eines Forschungsprojekts, das den Einfluss von interprofessionellem Online-Lernen auf die Kooperationskompetenz untersucht.
Zur Überprüfung der Nervenleitfähigkeit werden Kraft, Reflexe und Sensibilität getestet. Bei der Untersuchung der Mechanosensitivität eines Nervs kommen neurodynamische Tests zum Einsatz. Der Upper Limb Neural Tension Test (ULNT) 1 bestimmt die Mechanosensitivität des N. medianus. Ziel der Studie war die Untersuchung der Intertester-Reliabilität des ULNT 1 von nicht spezialisierten Physiotherapeuten bei Probanden mit unilateralen Nacken- und/oder Armsymptomen. Die Therapeuten beurteilten binar und metrisch die Kriterien patientenspezifische Symptome, strukturelle Differenzierung und Bewegungsausmaß sowie das Gesamtergebnis bei 33 Patienten mit unilateralen Nacken- und/oder Armsymptomen. Bei den binaren Daten bestimmte der Fleiss-Kappa und bei den metrischen Daten der Intraklassen-Korrelationskoeffizient die Reliabilität. Die zusätzlich erstellten Regressionsmodelle sollten den Einfluss der einzelnen Beurteilungskriterien auf die Gesamtentscheidung herausfiltern. Mit Ausnahme der Reproduzierbarkeit patientenspezifischer Symptome scheint die Beurteilung des ULNT 1 durch nicht spezialisierte Therapeuten nur schlecht vergleichbar zu sein. Da die metrische Bewertungsweise die individuellen Schwellenwerte besser darstellt, ist diese der binaren vorzuziehen.
In Deutschland wird in der Patientenversorgung zwischen stationärem und ambulantem Sektor getrennt. Dieser als Schnittstelle bezeichnete Übergang wurde im Rahmen von diversen Forschungsarbeiten bereits mehrfach untersucht. Dabei wurden Barrieren identifiziert, die den Übergang von der stationären in die ambulante Therapie in vielen Fällen erschweren. Für die Logopä-die, insbesondere für Menschen mit einer Aphasie, liegen dazu bislang jedoch keine hinreichenden Informationen vor. Daher wurden acht Interviews mit dem Ziel geführt, von Menschen mit einer Apha-sie einen ersten Einblick in den Übergangsprozess von einem Rehabilitationsbereich in den nächsten zu erhalten. Im Vordergrund stand dabei die Frage, welche Ressourcen, aber auch welche Hindernisse von den Betroffenen wahrgenommen wurden. Die Ergebnisse der Befragung ließen sich in die Kategorien Organisation, Emotionen, Information und Angehörige zusammenfassen. Innerhalb der Kategorien konnten deutliche schnittstellenbezogene Defizite, aber auch Hinweise auf eine Schnittstellenoptimie-rung identifiziert werden. Neben der unzureichenden Vorbereitung auf die Entlassung aus den Rehabili-tationskliniken, dem Fehlen wichtiger Informationen und dem lückenhaften Einbinden der Angehörigen gaben die Betroffenen auch infrastrukturelle Gegebenheiten als Barrieren der stationär-ambulanten Schnittstelle an. Ausgehend von den Barrieren werden Möglichkeiten dargestellt, die Hindernisse von einer stationären zur ambulanten Versorgung zu minimieren.
Background and aims
Celiac disease with its endoscopic manifestation of villous atrophy is underdiagnosed worldwide. The application of artificial intelligence (AI) for the macroscopic detection of villous atrophy at routine esophagogastroduodenoscopy may improve diagnostic performance.
Methods
A dataset of 858 endoscopic images of 182 patients with villous atrophy and 846 images from 323 patients with normal duodenal mucosa was collected and used to train a ResNet 18 deep learning model to detect villous atrophy. An external data set was used to test the algorithm, in addition to six fellows and four board certified gastroenterologists. Fellows could consult the AI algorithm’s result during the test. From their consultation distribution, a stratification of test images into “easy” and “difficult” was performed and used for classified performance measurement.
Results
External validation of the AI algorithm yielded values of 90 %, 76 %, and 84 % for sensitivity, specificity, and accuracy, respectively. Fellows scored values of 63 %, 72 % and 67 %, while the corresponding values in experts were 72 %, 69 % and 71 %, respectively. AI consultation significantly improved all trainee performance statistics. While fellows and experts showed significantly lower performance for “difficult” images, the performance of the AI algorithm was stable.
Conclusion
In this study, an AI algorithm outperformed endoscopy fellows and experts in the detection of villous atrophy on endoscopic still images. AI decision support significantly improved the performance of non-expert endoscopists. The stable performance on “difficult” images suggests a further positive add-on effect in challenging cases.
Aims
Celiac disease (CD) is a complex condition caused by an autoimmune reaction to ingested gluten. Due to its polymorphic manifestation and subtle endoscopic presentation, the diagnosis is difficult and thus the disorder is underreported. We aimed to use deep learning to identify celiac disease on endoscopic images of the small bowel.
Methods
Patients with small intestinal histology compatible with CD (MARSH classification I-III) were extracted retrospectively from the database of Augsburg University hospital. They were compared to patients with no clinical signs of CD and histologically normal small intestinal mucosa. In a first step MARSH III and normal small intestinal mucosa were differentiated with the help of a deep learning algorithm. For this, the endoscopic white light images were divided into five equal-sized subsets. We avoided splitting the images of one patient into several subsets. A ResNet-50 model was trained with the images from four subsets and then validated with the remaining subset. This process was repeated for each subset, such that each subset was validated once. Sensitivity, specificity, and harmonic mean (F1) of the algorithm were determined.
Results
The algorithm showed values of 0.83, 0.88, and 0.84 for sensitivity, specificity, and F1, respectively. Further data showing a comparison between the detection rate of the AI model and that of experienced endoscopists will be available at the time of the upcoming conference.
Conclusions
We present the first clinical report on the use of a deep learning algorithm for the detection of celiac disease using endoscopic images. Further evaluation on an external data set, as well as in the detection of CD in real-time, will follow. However, this work at least suggests that AI can assist endoscopists in the endoscopic diagnosis of CD, and ultimately may be able to do a true optical biopsy in live-time.
Aims
AI has proven great potential in assisting endoscopists in diagnostics, however its role in therapeutic endoscopy remains unclear. Endoscopic submucosal dissection (ESD) is a technically demanding intervention with a slow learning curve and relevant risks like bleeding and perforation. Therefore, we aimed to develop an algorithm for the real-time detection and delineation of relevant structures during third-space endoscopy.
Methods
5470 still images from 59 full length videos (47 ESD, 12 POEM) were annotated. 179681 additional unlabeled images were added to the training dataset. Consequently, a DeepLabv3+ neural network architecture was trained with the ECMT semi-supervised algorithm (under review elsewhere). Evaluation of vessel detection was performed on a dataset of 101 standardized video clips from 15 separate third-space endoscopy videos with 200 predefined blood vessels.
Results
Internal validation yielded an overall mean Dice score of 85% (68% for blood vessels, 86% for submucosal layer, 88% for muscle layer). On the video test data, the overall vessel detection rate (VDR) was 94% (96% for ESD, 74% for POEM). The median overall vessel detection time (VDT) was 0.32 sec (0.3 sec for ESD, 0.62 sec for POEM).
Conclusions
Evaluation of the developed algorithm on a video test dataset showed high VDR and quick VDT, especially for ESD. Further research will focus on a possible clinical benefit of the AI application for VDR and VDT during third-space endoscopy.
Clinical setting
Third space procedures such as endoscopic submucosal dissection (ESD) and peroral endoscopic myotomy (POEM) are complex minimally invasive techniques with an elevated risk for operator-dependent adverse events such as bleeding and perforation. This risk arises from accidental dissection into the muscle layer or through submucosal blood vessels as the submucosal cutting plane within the expanding resection site is not always apparent. Deep learning algorithms have shown considerable potential for the detection and characterization of gastrointestinal lesions. So-called AI – clinical decision support solutions (AI-CDSS) are commercially available for polyp detection during colonoscopy. Until now, these computer programs have concentrated on diagnostics whereas an AI-CDSS for interventional endoscopy has not yet been introduced. We aimed to develop an AI-CDSS („Smart ESD“) for real-time intra-procedural detection and delineation of blood vessels, tissue structures and endoscopic instruments during third-space endoscopic procedures.
Characteristics of Smart ESD
An AI-CDSS was invented that delineates blood vessels, tissue structures and endoscopic instruments during third-space endoscopy in real-time. The output can be displayed by an overlay over the endoscopic image with different modes of visualization, such as a color-coded semitransparent area overlay, or border tracing (demonstration video). Hereby the optimal layer for dissection can be visualized, which is close above or directly at the muscle layer, depending on the applied technique (ESD or POEM). Furthermore, relevant blood vessels (thickness> 1mm) are delineated. Spatial proximity between the electrosurgical knife and a blood vessel triggers a warning signal. By this guidance system, inadvertent dissection through blood vessels could be averted.
Technical specifications
A DeepLabv3+ neural network architecture with KSAC and a 101-layer ResNeSt backbone was used for the development of Smart ESD. It was trained and validated with 2565 annotated still images from 27 full length third-space endoscopic videos. The annotation classes were blood vessel, submucosal layer, muscle layer, electrosurgical knife and endoscopic instrument shaft. A test on a separate data set yielded an intersection over union (IoU) of 68%, a Dice Score of 80% and a pixel accuracy of 87%, demonstrating a high overlap between expert and AI segmentation. Further experiments on standardized video clips showed a mean vessel detection rate (VDR) of 85% with values of 92%, 70% and 95% for POEM, rectal ESD and esophageal ESD respectively. False positive measurements occurred 0.75 times per minute. 7 out of 9 vessels which caused intraprocedural bleeding were caught by the algorithm, as well as both vessels which required hemostasis via hemostatic forceps.
Future perspectives
Smart ESD performed well for vessel and tissue detection and delineation on still images, as well as on video clips. During a live demonstration in the endoscopy suite, clinical applicability of the innovation was examined. The lag time for processing of the live endoscopic image was too short to be visually detectable for the interventionist. Even though the algorithm could not be applied during actual dissection by the interventionist, Smart ESD appeared readily deployable during visual assessment by ESD experts. Therefore, we plan to conduct a clinical trial in order to obtain CE-certification of the algorithm. This new technology may improve procedural safety and speed, as well as training of modern minimally invasive endoscopic resection techniques.
Aims
VA is an endoscopic finding of celiac disease (CD), which can easily be missed if pretest probability is low. In this study, we aimed to develop an artificial intelligence (AI) algorithm for the detection of villous atrophy on endoscopic images.
Methods
858 images from 182 patients with VA and 846 images from 323 patients with normal duodenal mucosa were used for training and internal validation of an AI algorithm (ResNet18). A separate dataset was used for external validation, as well as determination of detection performance of experts, trainees and trainees with AI support. According to the AI consultation distribution, images were stratified into “easy” and “difficult”.
Results
Internal validation showed 82%, 85% and 84% for sensitivity, specificity and accuracy. External validation showed 90%, 76% and 84%. The algorithm was significantly more sensitive and accurate than trainees, trainees with AI support and experts in endoscopy. AI support in trainees was associated with significantly improved performance. While all endoscopists showed significantly lower detection for “difficult” images, AI performance remained stable.
Conclusions
The algorithm outperformed trainees and experts in sensitivity and accuracy for VA detection. The significant improvement with AI support suggests a potential clinical benefit. Stable performance of the algorithm in “easy” and “difficult” test images may indicate an advantage in macroscopically challenging cases.
Resting motor threshold and magnetic field output of the figure-of-8 and the double-cone coil
(2020)
The use of the double-cone (DC) coil in transcranial magnetic stimulation (TMS) is promoted with the notion that the DC coil enables stimulation of deeper brain areas in contrast to conventional figure-of-8 (Fo8) coils. However, systematic comparisons of these two coil types with respect to the spatial distribution of the magnetic field output and also to the induced activity in superficial and deeper brain areas are limited. Resting motor thresholds of the left and right first dorsal interosseous (FDI) and tibialis anterior (TA) were determined with the DC and the Fo8 coil in 17 healthy subjects. Coils were orientated over the corresponding motor area in an angle of 45 degrees for the hand area with the handle pointing in posterior direction and in medio-lateral direction for the leg area. Physical measurements were done with an automatic gantry table using a Gaussmeter. Resting motor threshold was higher for the leg area in contrast to the hand area and for the Fo8 in contrast to the DC coil. Muscle by coil interaction was also significant providing higher differences between leg and hand area for the Fo8 (about 27%) in contrast to the DC coil (about 15%). Magnetic field strength was higher for the DC coil in contrast to the Fo8 coil. The DC coil produces a higher magnetic field with higher depth of penetration than the figure of eight coil.
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.
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.
Aims
Eosinophilic esophagitis (EoE) is easily missed during endoscopy, either because physicians are not familiar with its endoscopic features or the morphologic changes are too subtle. In this preliminary paper, we present the first attempt to detect EoE in endoscopic white light (WL) images using a deep learning network (EoE-AI).
Methods
401 WL images of eosinophilic esophagitis and 871 WL images of normal esophageal mucosa were evaluated. All images were assessed for the Endoscopic Reference score (EREFS) (edema, rings, exudates, furrows, strictures). Images with strictures were excluded. EoE was defined as the presence of at least 15 eosinophils per high power field on biopsy. A convolutional neural network based on the ResNet architecture with several five-fold cross-validation runs was used. Adding auxiliary EREFS-classification branches to the neural network allowed the inclusion of the scores as optimization criteria during training. EoE-AI was evaluated for sensitivity, specificity, and F1-score. In addition, two human endoscopists evaluated the images.
Results
EoE-AI showed a mean sensitivity, specificity, and F1 of 0.759, 0.976, and 0.834 respectively, averaged over the five distinct cross-validation runs. With the EREFS-augmented architecture, a mean sensitivity, specificity, and F1-score of 0.848, 0.945, and 0.861 could be demonstrated respectively. In comparison, the two human endoscopists had an average sensitivity, specificity, and F1-score of 0.718, 0.958, and 0.793.
Conclusions
To the best of our knowledge, this is the first application of deep learning to endoscopic images of EoE which were also assessed after augmentation with the EREFS-score. The next step is the evaluation of EoE-AI using an external dataset. We then plan to assess the EoE-AI tool on endoscopic videos, and also in real-time. This preliminary work is encouraging regarding the ability for AI to enhance physician detection of EoE, and potentially to do a true “optical biopsy” but more work is needed.
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.
Einleitung:
Seit über zwei Jahrzehnten wird von Hochschulen, Berufs- und Fachschulverbänden eine akademische Ausbildung für die Therapieberufe (Ergotherapie, Logopädie, Physiotherapie) gefordert. In der EU ist die hochschulische Ausbildung seit Langem Standard. Erstmals im Jahre 2009 wurden in Deutschland berufsqualifizierende Bachelorstudiengänge zur Erprobung zugelassen. Zur Evaluation und Qualitätssicherung dieser Modell-studiengänge hat der Hochschulverbund Gesundheitsfachberufe e.V. (HVG) eine Befragung von Studienabsolventen durchgeführt.
Methode:
Die Befragung wurde Anfang 2018 als Querschnittstudie im Online-Verfahren in Koopera-tion mit sieben Hochschulen und 12 Studiengängen durchgeführt.
Ergebnisse:
Die Befragungsergebnisse werden für die drei Berufsgruppen insgesamt und separat für die Ergotherapeuten (ET) ausgewiesen. Die Befragung belegt, dass der Übertritt der Studienabsolventen in den Arbeitsmarkt gelingt. Nahezu alle Absolventen (die ET zu 100%) arbeiten nach dem Studium im direkten Klienten- bzw. Patientenkontakt. Mehrheitlich sind die Therapeuten mit den Inhalten ihrer Tätigkeit (sehr) zufrieden (gesamt 87,5%, ET 85,7%). Die Möglichkeiten, die im Studium erworbenen erweiterten Kompetenzen im Berufsalltag wirkungsvoll einzusetzen, sind derzeit nur eingeschränkt vorhanden.
Schlussfolgerungen:
Die Befragungsergebnisse stützen die Forderung nach einer akademischen Ausbildung der Therapeuten, wie sie EU-weit üblich ist. Die hochschulische Ausbildung ermöglicht eine wissenschaftlich fundierte, evidenzbasierte Versorgung. Damit die erweiterten Kompetenzen der Absolventen vollumfänglich zum Wohle der Patienten eingesetzt werden können, müsste den Therapeuten im Berufsalltag mehr Entscheidungs- und Handlungsspielraum zugestanden werden.
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. Especially the determination of the position and type of the instruments is of great interest here. Current work involves both spatial and temporal information with the idea, that the prediction of movement of surgical tools over time may improve the quality of 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 datasets used for method development and evaluation, as well as 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. The paper focuses on methods that work purely visually without attached markers of any kind on the instruments, taking into account both single-frame segmentation approaches as well as those involving temporal information. A discussion of the reviewed literature is provided, highlighting existing shortcomings and emphasizing available potential for future developments. The publications considered 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" and result in 408 articles published between 2015 and 2022 from which 109 were included using systematic selection criteria.
Heavy smoke development represents an important challenge for operating physicians during laparoscopic procedures and can potentially affect the success of an intervention due to reduced visibility and orientation. Reliable and accurate recognition of smoke is therefore a prerequisite for the use of downstream systems such as automated smoke evacuation systems. Current approaches distinguish between non-smoked and smoked frames but often ignore the temporal context inherent in endoscopic video data. In this work, we therefore present a method that utilizes the pixel-wise displacement from randomly sampled images to the preceding frames determined using the optical flow algorithm by providing the transformed magnitude of the displacement as an additional input to the network. Further, we incorporate the temporal context at evaluation time by applying an exponential moving average on the estimated class probabilities of the model output to obtain more stable and robust results over time. We evaluate our method on two convolutional-based and one state-of-the-art transformer architecture and show improvements in the classification results over a baseline approach, regardless of the network used.
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.
Die fortschreitende Digitalisierung des Gesundheitswesens ebnet auch den Weg einer stärkeren Verbreitung der telemedizinischen Versorgung in Deutschland. Die Politik erleichtert diesen Weg, z.B. mit dem eHealth-Gesetz oder mit der Lockerung des "Fernbehandlungsverbots" durch den Deutschen Ärztetag. Dabei wird schon aus der Definition (siehe z.B. die unten stehende Definition der AG Telemedizin) klar, dass Telemedizin keine neue medizinische Disziplin begründet. Bei Telemedizin handelt es sich nur um ein technisches Werkzeug in Kombination mit geeigneten klinischen Prozessen, damit bestehende medizinische Expertise unter Einsatz von Informations- und Kommunikationstechnologien räumliche Entfernungen oder einen zeitlichen Versatz überbrücken kann. Patientinnen und Patienten können also behandelt werden, auch wenn sie vom Arzt räumlich entfernt sind.
Wirkungen von Gesprächskreisen und Funktionstraining bei Patienten mit rheumatischen Erkrankungen
(2013)
Hintergrund:
Die adäquate Versorgung von Personen, die von rheumatischen Erkrankungen betroffen sind, stellt eine Herausforderung dar, die ohne aktive Mitarbeit der Betroffenen und Selbsthilfe (SH) nicht bewältigt werden kann. In Anbetracht knapper öffentlicher Ressourcen steht auch die mit staatlichen Mitteln unterstützte SH zunehmend in der Verantwortung, die Wirkung ihrer Angebote nachzuweisen.
Patienten/Material und Methode:
In einer beobachtenden prospektiven Studie wurden zu 4 Zeitpunkten im Abstand von 6 Monaten Fragebögen an von rheumatischen Erkrankungen Betroffene verschickt. Diese wurden in verschiedenen Einrichtungen der gesundheitlichen Versorgung sowie in der Rheuma-Liga Baden-Württemberg rekrutiert. Erhoben wurden gesundheits- und personenbezogenen Faktoren, Versorgungsinformationen und ab der zweiten Welle der Gesundheitszustand sowie die Inanspruchnahme von SH-Angeboten. Es wurden u. a. durch Quer- sowie Längsschnittanalysen Nutzungsverhalten und Wirkung von Funktionstraining und Gesprächskreisen bei von Fibromyalgie (FM) und Rheumatoider Arthritis (RA) betroffenen Erwachsenen analysiert.
Ergebnisse:
SH-Nutzer waren in ihrer Funktionskapazität stärker eingeschränkt als Nicht-Nutzer. Dieser Unterschied ging primär auf Studienteilnehmer mit RA zurück. SH-Nutzer wurden mit Ausnahme der geringeren Behandlung von FM-Patienten durch einen Schmerztherapeuten leitliniengerechter ärztlich betreut und behandelt. SH-Angebote wurden von Patienten mit FM häufiger genutzt als von Personen mit RA. Es bestand ein Zusammenhang zwischen der Prozessqualität des Funktionstrainings (bes. Warmwassergymnastik) und der Funktionskapazität der Betroffenen. Die Ergebnisse hinsichtlich der Lebensqualität waren im Zeitverlauf widersprüchlich und nicht interpretierbar. Die Funktionskapazität der Befragten nahm erwartungsgemäß ab. Den deutlichsten Rückgang zeigten SH-Nutzer mit RA, was nicht auf das Nutzungsverhalten zurückgeführt werden konnte. SH-Nutzer mit FM zeigten im Gegensatz zu Nicht-Nutzern nahezu keinen Rückgang der Funktionskapazität. Dieser Unterschied konnte auf die Inanspruchnahme von SH-Angeboten zurückgeführt werden.
Schlussfolgerung:
Die Wirkung von SH-Angeboten konnte bestätigt werden, fiel aber in großen Teilen gering und bei Patienten mit RA hinsichtlich Funktionskapazität anscheinend negativ aus. Weitere Analysen der vorliegenden Daten sollten genutzt werden, um Maßnahmen zur Wirkungssteigerung zu entwickeln. Die Ergebnisse legen nahe, dass eine Steigerung der Prozessqualität der Angebote einen ersten Ansatz bietet.
Goal: The Research Pyramid is a model that values and integrates external evidence from multiple research approaches: experimental and observational as well as quantitative and qualitative.
It provides a basis to collect and synthesize research findings for answering questions that emerge in therapy practice and for subsequent decision making, based on research evidence.
Hintergrund/Fragestellung:
Eine Rheumatoide Arthritis (RA) verläuft chronisch schubweise und Betroffene leiden unter zunehmenden und schwankenden Symptomen. In der Physiotherapie (PT) werden individuell abgestimmte Interventionen in einem ambulanten (aPT) oder Gruppensetting (gPT) eingesetzt. In Leitlinien wird PT unspezifisch empfohlen. Ärzte verordnen spezifische Formen der PT. Wie ist eine evidenzbasierte und am Bedarf aus Sicht Betroffener orientierte Versorgung zu gestalten?
Methoden/Material:
Drei Methoden wurden kombiniert: 1) Evidenz zu PT wurde mittels eines Systematischen Reviews ermittelt und deren Qualität in Anlehnung an GRADE beurteilt. 2) Einflussfaktoren auf eine Versorgung wurden mittels Sekundäranalyse von Versorgungsdaten aus einer Längsschnittstudie bestimmt. 3) Einflussfaktoren auf den Bedarf an sowie die Verordnung von PT aus Sicht der Betroffenen wurden mittels Fragebogen erhoben. Die Daten wurden soweit möglich mittels Metaanalysen (1), binären (2) sowie multiplen linearen Regressionen und Gruppenvergleichen für abhängige Stichproben (3) analysiert. Es wurden Häufigkeiten (3) der Nennung spezifischer Interventionen sowie von Übereinstimmungen zwischen Bedarf und wahrgenommenem Verordnungsverhalten bestimmt.
Ergebnisse:
1) Eine gPT zeigte bei jungen Betroffenen mit guter Funktion Effekte, war aber bei Vorschäden der Gelenke weder effektiv noch sicher. Zu aPT liegt keine Evidenz vor. 2) Der einzige relevante Vorhersagefaktor für eine Versorgung mit PT ist eine bereits bestehende Versorgung (Exp(B)=10,81 - 171,53, p<0,001). 3) Den stärksten bedarfssteigernden Einfluss hat ein schlechtes körperliches Befinden (B=0,25, p<0,05/MWD 1,3 (NAS 1-10), p<0,001). Teilnehmer (n=305) gaben am häufigsten Bedarf an aPT an, bei schlechtem Befinden vor allem an passiven Maßnahmen. In besseren Phasen besteht zusätzlich Bedarf an gPT. Betroffene haben individuell unterschiedliche Bedarfe und eine Berücksichtigung bedarfsbestimmender Faktoren bei der Verordnung wird kaum wahrgenommen.
Schlussfolgerungen:
Angesichts der geringen Evidenzlage und individueller und schwankender Bedarfe wird ein stark individualisiertes Vorgehen empfohlen. Effektivität, Sicherheit und Passgenauigkeit sind regelmäßig gemeinsam mit den an der Versorgung Beteiligten sowie den Betroffenen zu überprüfen. Insbesondere bei schlechtem Befinden sollte über die Möglichkeit einer aPT und die notwendige Überprüfung aufgeklärt werden. Es besteht dringender Forschungsbedarf für aPT bei RA.
Hintergrund:
Die Effektivität von Physiotherapie bei rheumatischen Erkrankungen, die aus experimentellen Studien zu erwarten ist, kann unter Alltagsbedingungen nicht erreicht werden. Ziel der hier vorgestellten Studie ist es, durch Erhebung des Versorgungsbedarfs aus Sicht der Patienten dazu beizutragen, die Diskrepanz zu verringern.
Patienten/Material und Methode:
5 Patienten mit rheumatischen Erkrankungen wurden in qualitativen Interviews hinsichtlich der Versorgung mit Physiotherapie befragt.
Ergebnisse:
Die Befragten bewerten Physiotherapie als wichtigen Bestandteil der Versorgung. Sie halten die derzeitige Versorgung für nicht ausreichend und wenig auf symptomatische und andere Parameter abgestimmt. Persönliches Engagement und der verordnende Arzt werden als Haupteinflussfaktoren auf die Versorgung mit Therapie empfunden. Von Therapeuten erwarten sie eine Spezialisierung auf rheumatische Erkrankungen und besonderes Einfühlungsvermögen.
Schlussfolgerung:
Eine stärkere Abstimmung der Verordnungen und Interventionen auf die Bedürfnisse der Betroffenen und eine Steigerung der Therapiequalität durch Spezialisierung könnte helfen, die potenziellen Effekte in der Routineversorgung zu erzielen.
Patient/inn/en mit Rheumatoider Arthritis (RA) leiden unter erheblichen individuellen Belastungen. Zudem entstehen der Gesellschaft hohe direkte und indirekte Kosten. Physiotherapie (PTH) wird in Behandlungsleitlinien grundsätzlich, aber unspezifisch als wichtiger Versorgungsbestandteil empfohlen. Leitlinien basieren vorrangig auf experimentellen Studien, die jedoch wegen ihrer geringen externen Validität nur eingeschränkt aussagekräftig sind. Beobachtende Studien haben demgegenüber eine höhere externe Validität und daher werden in den vorliegenden Systematischen Review Studien beider Forschungsansätze paritätisch integriert. Hierfür wird auf Basis der Forschungspyramide und bewährter Instrumente ein Synthese- und Bewertungssystem entwickelt. Ergänzt durch zwei Sekundärdatenanalysen und eine Primärstudie zum Bedarf an PTH werden aus dem Review Empfehlungen zu einer effektiven und bedarfsgerechten Versorgung und zur zukünftigen Forschung entwickelt.
Die Ruptur des vorderen Kreuzbandes (ACL, anterior cruciate ligament) ist die häufigste Bandverletzung des Kniegelenks und kann zu schwerwiegenden Folgen führen. Um diese im Rahmen einer Behandlung oder eines Forschungsprojektes manuell zu diagnostizieren, werden geeignete Assessments benötigt. Der vorliegende systematische Review stellt die vorhandene Evidenz des Lachman-Tests als diagnostisches Verfahren zur Feststellung einer ACL-Ruptur dar.
Der vorliegende Band gibt einen Überblick über den Stand der quantitativen Forschung über physiotherapeutische Interventionen bei Schmerzen des unteren Rückens. Die Evidenz aus beobachtenden und experimentellen Studien über die Effektivität hinsichtlich der Erwerbstätigkeit wird in konkrete Behandlungsempfehlungen überführt. Die Entwicklung und Anwendung des zu diesem Zweck auf Basis der Forschungspyramide entwickelten Systems zur paritätischen Bewertung von Studien aus beiden Ansätzen wird veranschaulicht.
Bewertung der Gesamtevidenz in Reviews. Kombination beobachtender und experimenteller Studien
(2011)
The number of patients with Barret’s esophagus (BE) has increased in the last decades. Considering the dangerousness of the disease and its evolution to adenocarcinoma, an early diagnosis of BE may provide a high probability of cancer remission. However, limitations regarding traditional methods of detection and management of BE demand alternative solutions. As such, computer-aided tools have been recently used to assist in this problem, but the challenge still persists. To manage the problem, we introduce the infinity Restricted Boltzmann Machines (iRBMs) to the task of automatic identification of Barrett’s esophagus from endoscopic images of the lower esophagus. Moreover, since iRBM requires a proper selection of its meta-parameters, we also present a discriminative iRBM fine-tuning using six meta-heuristic optimization techniques. We showed that iRBMs are suitable for the context since it provides competitive results, as well as the meta-heuristic techniques showed to be appropriate for such task.
Die Behandlung von Menschen mit demenziellen Erkrankungen erfordert wirksame Maßnahmen zur nachhaltigen Unterstützung der Betroffenen und ihrer Angehörigen. In Pflege und Therapie gewinnt die biografieorientierte Arbeit an Bedeutung, um die Lebensqualität und die durch dieErkrankung beeinträchtigten kognitiven Fähigkeiten so lange wie möglich zuerhalten und möglichst zu verbessern. In dem systematischen Review wurdenaktuelle Evidenzen aus zehn randomisiert-kontrollierten Studien untersucht, die sich mit der Frage nach der Effektivität biografieorientierter Maßnahmen beschäftigen, und praxisorientierte Schlussfolgerungen für logopädische Therapien
abgeleitet.
This study examines women’s attitudes toward the own use of assisted reproductive technologies (ART) by their religious affiliation in Germany. The social relevance of ART is increasing in Western countries due to overall low birth rates, a high rate of childlessness, and a gap between the desired and the actual numbers of children.
Previous literature has been scarce, however, on attitudes toward ART, and religious diversity has not been included in studies on ART. Our analysis is based on data collected in a pilot study in 2014 and 2015. The sample includes 944 women aged 18 to 50 living in Germany. The results show that Muslim women were significantly more likely than
Christian women to say they would consider using ART; having no religious affiliation was associated with the least open attitude toward ART usage.
Onlinetherapie für Menschen mit Aphasie - Tipps und Hinweise zur Anwendung im therapeutischen Alltag
(2023)
Background and Objectives
Older adults in long-term residential aged care experience loneliness and reduced quality of life (QoL). Biographical approaches use the recall of the past events to increase self-efficacy, promote acceptance, and improve QoL. The aim of the systematic review was to examine the effectiveness of biographical approaches in improving the QoL of older adults in long-term residential aged care.
Research Design and Methods
This systematic review was conducted in accordance with PRISMA guidelines, using databases Medline, CINAHL, and the Cochrane Library. A 2-phase search strategy was used to identify research literature relating to the use of biographical interventions. Narrative analysis was used to synthesize results.
Results
Twenty-one studies met inclusion criteria for this review, comprising both group and individual interventions. The findings were inconsistent. Subjective elements of QoL of older adults improved in a narrow majority of the studies. Of a total of 21 outcomes investigated in group interventions, 11 resulted in significant improvements in QoL. The 16 outcomes of the individual interventions resulted in 10 significant improvements. The most significant influence was observed in life satisfaction. Group reminiscence also had a particularly strong influence on self-esteem.
Discussion and Implications
Although benefits were observed, it remains unclear why some interventions led to improvements in subjective elements of QoL and others did not. Exploration of the participant perspective through qualitative data collection and more detailed description of interventions in future studies could lead to a better understanding of the treatment components that are related to improved outcomes for older adults.
Real-time computational speed and a high degree of precision are requirements for computer-assisted interventions. Applying a segmentation network to a medical video processing task can introduce significant inter-frame prediction noise. Existing approaches can reduce inconsistencies by including temporal information but often impose requirements on the architecture or dataset. This paper proposes a method to include temporal information in any segmentation model and, thus, a technique to improve video segmentation performance without alterations during training or additional labeling. With Motion-Corrected Moving Average, we refine the exponential moving average between the current and previous predictions. Using optical flow to estimate the movement between consecutive frames, we can shift the prior term in the moving-average calculation to align with the geometry of the current frame. The optical flow calculation does not require the output of the model and can therefore be performed in parallel, leading to no significant runtime penalty for our approach. We evaluate our approach on two publicly available segmentation datasets and two proprietary endoscopic datasets and show improvements over a baseline approach.
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.
Pixel-level classification is an essential part of computer vision. For learning from labeled data, many powerful deep learning models have been developed recently. In this work, we augment such supervised segmentation models by allowing them to learn from unlabeled data. Our semi-supervised approach, termed Error-Correcting Supervision, leverages a collaborative strategy. Apart from the supervised training on the labeled data, the segmentation network is judged by an additional network. The secondary correction network learns on the labeled data to optimally spot correct predictions, as well as to amend incorrect ones. As auxiliary regularization term, the corrector directly influences the supervised training of the segmentation network. On unlabeled data, the output of the correction network is essential to create a proxy for the unknown truth. The corrector’s output is combined with the segmentation network’s prediction to form the new target. We propose a loss function that incorporates both the pseudo-labels as well as the predictive certainty of the correction network. Our approach can easily be added to supervised segmentation models. We show consistent improvements over a supervised baseline on experiments on both the Pascal VOC 2012 and the Cityscapes datasets with varying amounts of labeled data.
Pixel-level classification is an essential part of computer vision. For learning from labeled data, many powerful deep learning models have been developed recently. In this work, we augment such supervised segmentation models by allowing them to learn from unlabeled data. Our semi-supervised approach, termed Error-Correcting Supervision, leverages a collaborative strategy. Apart from the supervised training on the labeled data, the segmentation network is judged by an additional network.
Outputs of musculoskeletal models should be considered probabilistic rather than deterministic as they are affected by inaccuracies and estimations associated with the development of the model. One of these uncertainties being critical for modeling arises from the determination of the muscles' line of action and the physiological cross-sectional area. Therefore, the aim of this study was to evaluate the outcome sensitivity of model predictions from a musculoskeletal hand model in comparison to the uncertainty of these input parameters. For this purpose, the kinematics and muscle activities of different hand movements (abduction of the fingers, abduction of the thumb, and flexion of the thumb) were recorded. One thousand simulations were calculated for each movement using the Latin hypercube sampling method with a corresponding variation of the muscle origin/insertion points and the cross-sectional area. Comparing the standard hand to simulations incorporating uncertainties of input parameters shows no major deviations in on- and off-set time point of muscle activities. About 60% of simulations are located within a ± 30% interval around the standard model concerning joint reaction forces. The comparison with the variation of the input data leads to the conclusion that the standard hand model is able to provide not over-scattered outcomes and, therefore, can be considered relatively stable. These results are of practical importance to the personalization of a musculoskeletal model with subject-specific bone geometries and hence changed muscle line of action.
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.
Regarding the prevention of injuries and rehabilitation of the human hand, musculoskeletal simulations using an inverse dynamics approach allow for insights of the muscle recruitment and thus acting forces on the hand. Currently, several hand models from various research groups are in use, which are mainly validated by the comparison of numerical and anatomical moment arms. In contrast to this validation and model-building technique by cadaver studies, the aim of this study is to further validate a recently published hand model [1] by analyzing numerically calculated muscle activities in comparison to experimentally measured electromyographical signals of the muscles. Therefore, the electromyographical signals of 10 hand muscles of five test subjects performing seven different hand movements were measured. The kinematics of these tasks were used as input for the hand model, and the numerical muscle activities were computed. To analyze the relationship between simulated and measured activities, the time difference of the muscle on- and off-set points was calculated, which resulted in a mean on- and off-set time difference of 0.58 s between the experimental data and the model. The largest differences were detected for movements that mainly addressed the wrist. One major issue comparing simulated and measured muscle activities of the hand is cross-talk. Nevertheless, the results show that the hand model fits the experiment quite accurately despite some limitations and is a further step toward patient-specific modeling of the upper extremity.
Aims
Evaluation of the add-on effect an artificial intelligence (AI) based clinical decision support system has on the performance of endoscopists with different degrees of expertise in the field of Barrett's esophagus (BE) and Barrett's esophagus-related neoplasia (BERN).
Methods
The support system is based on a multi-task deep learning model trained to solve a segmentation and several classification tasks. The training approach represents an extension of the ECMT semi-supervised learning algorithm. The complete system evaluates a decision tree between estimated motion, classification, segmentation, and temporal constraints, to decide when and how the prediction is highlighted to the observer. In our current study, ninety-six video cases of patients with BE and BERN were prospectively collected and assessed by Barrett's specialists and non-specialists. All video cases were evaluated twice – with and without AI assistance. The order of appearance, either with or without AI support, was assigned randomly. Participants were asked to detect and characterize regions of dysplasia or early neoplasia within the video sequences.
Results
Standalone sensitivity, specificity, and accuracy of the AI system were 92.16%, 68.89%, and 81.25%, respectively. Mean sensitivity, specificity, and accuracy of expert endoscopists without AI support were 83,33%, 58,20%, and 71,48 %, respectively. Gastroenterologists without Barrett's expertise but with AI support had a comparable performance with a mean sensitivity, specificity, and accuracy of 76,63%, 65,35%, and 71,36%, respectively.
Conclusions
Non-Barrett's experts with AI support had a similar performance as experts in a video-based study.
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.
BACKGROUND: Thrombosis remains a critical complication during venovenous extracorporeal membrane oxygenation (VV ECMO). The involvement of neutrophil extracellular traps (NETs) in thrombogenesis has to be discussed. The aim was to verify NETs in the form of cell-free DNA (cfDNA) in the plasma of patients during ECMO.
METHODS: A fluorescent DNA-binding dye (QuantifFluor®, Promega) was used to detect cell-free DNA in plasma samples. cfDNA concentrations from volunteers (n = 21) and patients (n = 9) were compared and correlated with clinical/technical data before/during support, ECMO end and time of a system exchange.
RESULTS: Before ECMO, patients with a median (IQR) age of 59 (51/63) years, SOFA score of 11 (10/15), and ECMO run time of 9.0 (7.0/19.5) days presented significantly higher levels of cfDNA compared to volunteers (6.4 (5.8/7.9) ng/μL vs. 5.9 (5.4/6.3) ng/μL; p = 0.044). Within 2 days after ECMO start, cfDNA, inflammatory, and hemolysis parameters remained unchanged, while platelets decreased (p = 0.005). After ECMO removal at the end of therapy, cfDNA, inflammation, and coagulation data (except antithrombin III) remained unchanged. The renewal of a system resulted in known alterations in fibrinogen, d-dimers, and platelets, while cfDNA remained unchanged.
CONCLUSION: Detection of cfDNA in plasma of ECMO patients was not an indicator of acute and circuit-induced thrombogenesis.
Ein Delir erhöht die Komplikations- und Mortalitätsrate, ebenso wie die Beatmungszeiten und hinterlässt zudem häufig langfristige Folgen. Diese systematische Übersichtsarbeit untersucht deshalb die Effektivität verschiedener Ansätze zur nicht-pharmakologischen Prävention eines Delirs auf der Intensivstation. Zur Identifikation von Studien wurde eine umfassende Recherche in den Datenbanken Cochrane, CINAHL und PubMed durchgeführt. Insgesamt konnten 24 randomisierte und nichtrandomisierte kontrollierte Studien mit einer Gesamtzahl von 3.303 PatientInnen, die acht verschiedene Interventionen untersuchten, identifiziert werden. Als effektiv erwiesen sich vor allem eine intensive Frühmobilisation, eine frühzeitige Ergotherapie, die Einbeziehung der Angehörigen in die Prävention sowie Interventionsbündel.
Die Neuordnung der Gesundheitsfachberufe wird derzeit intensiv diskutiert. Nachdem das Pfegeberufegesetz nach langwieriger Diskussion verabschiedet wurde und das Gesetz zur Reform der Hebammenausbildung voraussichtlich Anfang Januar 2020 in Kraft tritt, stehen aktuell die Ergotherapie, Logopädie/Sprachtherapie und Physiotherapie im Zentrum der Ausbildungsreform.
"Mach mal ’ne App"
(2021)
Die Entwicklung qualitativ hochwertiger Apps zur Gesundheitsversorgung erfordert einen aufwendigen Entwicklungsprozess, an den sich eine Evaluation der App-gestützten Maßnahme anschließen sollte, um Aussagen zur Wirksamkeit treffen und somit den App-Einsatz begründen zu können. In diesem Beitrag wird die nutzerzentrierte Entwicklung der App BaSeTaLK vorgestellt, mit der eine Tablet-gestützte Stimulation biographisch orientierter Gespräche bei älteren Menschen zur Verbesserung des psychischen Wohlbefindens ermöglicht werden soll. Nach erfolgreicher Evaluation könnten LogopädInnen als MultiplikatorInnen den Einsatz der App vermitteln.
Menschen mit Aphasie erleben erhebliche Einbußen in sozialer Teilhabe und Lebensqualität. Peer-to-Peer-Unterstützung durch Selbsthilfeangebote oder Peer-Befriending-Maßnahmen kann sich positiv auf Partizipation und psychisches Wohlbefinden auswirken. Mit dem Projekt shalk konnte gezeigt werden, dass von Betroffenen geleitete Selbsthilfegruppen maßgeblich zu Selbstwerterleben und verbesserter Lebensqualität der Leitungspersonen und der Gruppenteilnehmenden beitragen können. Um einen Austausch zwischen Betroffenen auch jenseits des Gruppensettings zu ermöglichen, können digitale Medien genutzt werden. Im Projekt PeerPAL wird ein für Menschen mit Aphasie angepasstes digitales soziales Netzwerk (Smartphone-App) zur virtuellen Vernetzung und persönlichen Begegnung entwickelt und evaluiert. Erste Daten weisen darauf hin, dass die Betroffenen die App nutzen können und mit Design und Funktionen zufrieden sind. Auswirkungen auf die Lebensqualität werden aktuell untersucht. Sprachtherapeut:innen nehmen in der Peer-to-Peer-Unterstützung insofern eine zentrale Rolle ein, als dass sie Betroffene in entsprechende Angebote einführen und sie mittels abgestufter Begleitung an die eigenständige Nutzung heranführen.
Menschen mit einer erworbenen Sprachstörung, Aphasie, erleben aufgrund ihrer Kommunikationseinschränkungen und der damit einhergehenden reduzierten Teilhabe eine verminderte Lebensqualität. Aphasie-Selbsthilfegruppen können Inklusion und Selbstwerterleben der Betroffenen besonders dann fördern, wenn sie von betroffenen Personen selbst geleitet werden. In dem hier vorgestellten Forschungsprojekt Selbsthilfegruppenarbeit bei Aphasie zur Steigerung der Lebensqualität und Kompetenz (shalk) wurde untersucht, wie von Aphasie betroffene Menschen auf die Übernahme einer Gruppenleitung vorbereitet und bei der Umsetzung begleitet werden können, um die Lebensqualität der betroffenen Leitungspersonen und auch der Gruppenteilnehmenden zu steigern.