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Objective
To identify the most important and relevant concepts of daily functioning from the perspective of patients with systemic lupus erythematosus (SLE).
Methods
We conducted a consensus‐building, 3‐round, electronic mail survey with SLE patients using the Delphi technique. The Delphi technique is a structured communication process with 4 key characteristics: anonymity, iteration with controlled feedback, statistical group response, and informed input. The concepts contained in the answers of the patients were extracted and linked to the International Classification of Functioning, Disability and Health (ICF).
Results
Of the total 225 participants, 194 (86.2%) completed the questionnaires from all 3 Delphi rounds. In total, after the third Delphi round, 307 concepts were identified. Ninety concepts (55 in the domain body functions and structures, 16 in activities and participation, and 19 in environmental factors) were considered relevant by at least 50% of the participants in the third round and linked to the ICF. Twelve concepts were considered important by at least 75% of the participants.
Conclusion
The high number of concepts resulting from this large‐scale patient Delphi approach underlines the great variety of SLE patients' problems in daily functioning. The results of this patient Delphi project supplement the findings of our focus‐group study in establishing a comprehensive overview of the patient perspective in SLE.
Predictive Modeling (PM) techniques are gaining importance in the worldwide health insurance business. Modern PM methods are used for customer relationship management, risk evaluation or medical management. This article illustrates a PM approach that enables the economic potential of (cost-)effective disease management programs (DMPs) to be fully exploited by optimized candidate selection as an example of successful data-driven business management. The approach is based on a Generalized Linear Model (GLM) that is easy to apply for health insurance companies. By means of a small portfolio from an emerging country, we show that our GLM approach is stable compared to more sophisticated regression techniques in spite of the difficult data environment. Additionally, we demonstrate for this example of a setting that our model can compete with the expensive solutions offered by professional PM vendors and outperforms non-predictive standard approaches for DMP selection commonly used in the market.
Aktuare treffen, genauso wie Finanzmathematiker und Risikomanager, jeden Tag Einschätzungen über Risiken. Unter Risiken verstehen sie dabei Objekte, an denen sich zufällige Phänomene realisieren, und die sich somit einer sicheren Einschätzung entziehen.
Dabei bedienen sich die Aktuare stochastischer Risikomodelle, um
Erklärungsmuster für historische Beobachtungen der Risiken zu finden, Zukunftsvorhersagenbezüglich der Risiken zu treffen und die Genauigkeit der getroffenen Einschätzungen und Prognosen zu bewerten. Stochastische Risikomodelle sind mithin ein Instrument, um die Einschätzung von Risiken zu objektivieren.
Risikomodelle werden in der Regel mit statistischen Methoden an Beobachtungsdaten angepasst. Aus einem Modell heraus getroffene Aussagen werden spätestens hierdurch zu Einschätzungen, die – um mit Descartes zu sprechen – lediglich „wahrscheinlich“ korrektsind. Hier kannein stochastisches Modell helfen, die Wahrscheinlichkeit zu quantifizieren, mit der eine gegebene Einschätzung falsch ist, und die Wahl einer geeigneten statistischen Methode zur Modellanpassung kann helfen, diese Wahrscheinlichkeit zu reduzieren.
Stochastische Risikomodelle und statistische Methoden erlauben somit einen wissenschaftlich korrekten Umgang mit dem von Descartes aufgezeigten Dilemma.
Allerdings: Risikomodelle sind künstlich – sie leben von den Annahmen, die ihnen zugrunde liegen. Für eine seriöse Modellbildung ist daher das Verständnis und die Validierung der Modellannahmen unverzichtbar, wie auch ein Überblick über mögliche alternative Modelle. Das vorliegendeBuchmöchte daherdie wichtigsten stochastischen Risikomodelle, die derzeit in der aktuariellen Praxis Anwendung finden,in einem Band zusammenfassen. Dabei wird Wert auf eine mathematisch fundierte,aber dennoch für Theoretiker und Praktiker gut verständliche und interessante Darstellung der Modelle mit ihren Eigenschaften und Annahmen gelegt.
Gleichzeitig werden die statistischen Methoden zur Modellanpassung bereitgestellt.
Die behandelten Modelle und Methoden sind auch die Grundlage, auf denen zahlreiche Anwendungen in Finanzmathematik und quantitativem Risikomanagement aufbauen.
Die wachsenden Anforderungen an Beschäftigte in Kitas lassen nicht nur für älter werdende Fachkräfte das Thema Gesundheit als zentralen Punkt für Träger und Leitung erkennen. Die Förderung von Gesundheit im Betrieb stellt daher eine „moderne Unternehmensstrategie dar und zielt darauf ab, Krankheiten am Arbeitsplatz vorzubeugen […], Gesundheitspotentiale zu stärken und das Wohlbefinden am Arbeitsplatz zu verbessern." (ENWHP 2007, S. 3). Unter dem Begriff Gesundheitsmanagement sollen daher im folgenden Beitrag Maßnahmen und Angebote verstanden werden, die als betriebliches Gesundheitsmanagement in Organisationen in unterschiedlichen Kontexten die Gesundheit von Beschäftigten fördern.