Background
Multimorbidity in the older population is well acknowledged to negatively affect health-related quality of life (HRQL). Several studies have examined the independent effects of single diseases; however, little research has focused on interaction between diseases. The purpose of this study was to assess the impact of six self-reported major conditions and their combinations on HRQL measured by the EQ-5D.
Methods
The EQ-5D was administered in the population-based KORA-Age study of 4,565 Germans aged 65 years or older. A generalised additive regression model was used to assess the effects of chronic conditions on HRQL and to account for the nonlinear associations with age and body mass index (BMI). Disease interactions were identified by a forward variable selection method.
Results
The conditions with the greatest negative impact on the EQ-5D index were the history of a stroke (regression coefficient -11.3, p < 0.0001) and chronic bronchitis (regression coefficient -8.1, p < 0.0001). Patients with both diabetes and coronary disorders showed more impaired HRQL than could be expected from their separate effects (coefficient of interaction term -8.1, p < 0.0001). A synergistic effect on HRQL was also found for the combination of coronary disorders and stroke. The effect of BMI on the mean EQ-5D index was inverse U-shaped with a maximum at around 24.8 kg/m2.
Conclusions
There are important interactions between coronary problems, diabetes mellitus, and the history of a stroke that negatively affect HRQL in the older German population. Not only high but also low BMI is associated with impairments in health status.
Background
Multimorbidity in the older population is well acknowledged to negatively affect health-related quality of life (HRQL). Several studies have examined the independent effects of single diseases; however, little research has focused on interaction between diseases. The purpose of this study was to assess the impact of six self-reported major conditions and their combinations on HRQL measured by the EQ-5D.
Methods
The EQ-5D was administered in the population-based KORA-Age study of 4,565 Germans aged 65 years or older. A generalised additive regression model was used to assess the effects of chronic conditions on HRQL and to account for the nonlinear associations with age and body mass index (BMI). Disease interactions were identified by a forward variable selection method.
Results
The conditions with the greatest negative impact on the EQ-5D index were the history of a stroke (regression coefficient -11.3, p < 0.0001) and chronic bronchitis (regression coefficient -8.1, p < 0.0001). Patients with both diabetes and coronary disorders showed more impaired HRQL than could be expected from their separate effects (coefficient of interaction term -8.1, p < 0.0001). A synergistic effect on HRQL was also found for the combination of coronary disorders and stroke. The effect of BMI on the mean EQ-5D index was inverse U-shaped with a maximum at around 24.8 kg/m2.
Conclusions
There are important interactions between coronary problems, diabetes mellitus, and the history of a stroke that negatively affect HRQL in the older German population. Not only high but also low BMI is associated with impairments in health status.
Ziel des Projektes ist es, ein Verfahren für elektrische Vorort-Leistungsanalysen von Photovoltaik (PV)-Anlagen zu entwickeln. Dazu werden die elektrischen Parameter von PV-Strings lokal und global mit Hilfe eines neuen Feldlaboransatzes mit Indoor-Laborgenauigkeit vermessen. Das neue Messverfahren ist normgerecht und wird helfen, die Standardisierung von Feldmessungen weiterzuentwickeln. Im Projekt werden bekannte Messmethoden der Photovoltaik, (IR-Thermografie, I-U-String-Messung, digitale Datenverarbeitung mittels Selbstreferenzierung) zu einem innovativen Gesamtkonzept synthetisch zusammengeführt. Die Entwicklung des Messverfahrens wird an speziell gealterten PV-Anlagen marktbestimmender Technologien (c-Si-, CdTe-, CIGS-Muster-PV-Anlagen) vorangetrieben. So wird das Verfahren auf Erkennung spezifischer Degradationsszenarien und marginaler quantitativer Parameterveränderungen trainiert und geschärft
Freifeldcharakterisierung von PV-Anlagen im Rahmen des Projektes PV- FeldLab -ein Statusbericht-
(2020)
Das Projekt PV-FeldLab verfolgt das Ziel, ein umfassendes Konzept für eine messtechnisch sehr präzise elektrische Freifeld-Charakterisierung von PV-Generatoren zu entwickeln. Es beinhaltet eine optische Untersuchung mittels drohnengestützter Thermografie und eine genaue elektrische Charakterisierung von PV-Anlagen im Freifeld, auch bei räumlicher Inhomogenität von Bestrahlungsstärke, Temperatur und bei variablen Aufbauwinkeln von Modulen im Strang. Die Verknüpfung der elektrischen und optischen Messdaten erlaubt eine effiziente Untersuchung von PV-Anlagen und ermöglicht eine Präzisierung von Ertragsanalysen. Dieser Bericht beschreibt den ersten Projektabschnitt, in welchem der Fokus vor allem auf der Initialisierung der messtechnischen Komponenten, sowie ersten Messungen und Analysen liegt.
Outdoor performance analyses of photovoltaic modules can be advantageous compared to indoor investigations, as they take into account the influences of natural test conditions on the modules. However, such outdoor performance assessments usually suffer from poor accuracies due to undefined test conditions for the modules. This paper reports on a comprehensive concept for improved outdoor analysis which results in performance data with indoor laboratory precision. The approach delivers current-voltage characteristics for even more test conditions than required by the standard IEC 61853-1. Hence, curves of modules’ electrical parameters above irradiance can be deduced for any temperatures. The concept allows precise determination of temperature coefficients for user-defined irradiances taking into account outdoor effects like light-soaking or light-induced degradation. The calibration and measurement uncertainty of the presented outdoor analysis method is evaluated quantitatively. For the measurements an advanced outdoor set-up was used.
Outdoor-I-U-Messungen an Photovoltaik- (PV) - Modulen haben den Vorteil, dass Effekte wie „light soaking“ oder „light-induced degradation“ unter natürlichen Bedingungen untersucht werden können. Solche Outdoor-Analysen können unter Anwendung des Selbstreferenzierungsalgorithmus (SRA) die Zuverlässigkeit von Indoor-Flasher-Messungen erreichen. Dieses neue Konzept liefert I-UEigenschaften für wesentlich mehr Testbedingungen als vom Standard IEC 61853 gefordert und so können Schwachlichtkurven aller relevanten elektrischen I-U-Parameter für bestimmte Temperaturen erzeugt werden. Wir berichten über experimentelle Ergebnisse einer 6-tägigen Outdoor-Messkampagne an Dünnschicht-PV-Modulen. Wir evaluieren darüber hinaus die Möglichkeiten, Temperaturkoeffizienten, STC- und NOCT-Daten zu bestimmen und I-U-Kennlinien als Basis für Fitting-Analysen abzuleiten. Abschließend wird die Genauigkeit der neuen Outdoor-Methode untersucht.