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CHORal TOTAL: Bachfest Leipzig, 07.-16. Juni 2024 : 300 Jahre Bach in Leipzig
No full textRedaktionsschluss: 22. September 2023
Ageing changes in retinal outer nuclear layer thickness and cone photoreceptor density using adaptive optics-free imaging
No full textPurpose: To investigate age-related changes of the outer nuclear layer (ONL) thickness and cone density, and their associations in healthy participants using a modified, narrow scan-angle Heidelberg Retina Angiograph (HRA2).
Methods: Retinal cones were imaged outside the fovea at 8.8° eccentricity and cone density was compared to ONL thickness measurements obtained by Spectral-Domain Optical Coherence Tomography (SD-OCT) at the same locations. Fifty-six eyes of 56 healthy participants with a median age (interquartile range, IQR) of 37 years (29-55) were included.
Results: Median (IQR) cone count was 7,472 (7,188, 7,746) cones/mm2 and median (IQR) ONL thickness was 56 (52, 60) µm for healthy participants. Both cone density and ONL thickness were negatively associated with age: cone density, R2 = 0.16 (F(1,54) = 10.41, P = 0.002); ONL thickness, R2 = 0.12 (F(1,54) = 7.41, P = 0.009). No significant association was seen between cone density and ONL thickness (R2 = 0.03; F(1,54) = 1.66, P = 0.20).
Conclusion: Cone density was lower, and ONL thinner, in older compared to younger participants, therefore, image-based structural measures should be compared to age-related data. However, cone density and ONL thickness were not strongly associated, indicating that determinants of ONL thickness measurements other than cone density measurements, and including measurement error, have a major influence
Web Based Microscopic Traffic Flow Simulator
No full textThis research presents significant progress in applying the car following model to traffic simulation visualization, enabling the effective representation of traffic conditions in any given concentrated area. The primary objective is to establish a robust computational framework and host the simulation on a web platform that meets specified input requirements while catering to user needs. The project employs Three.js, a 3D JavaScript framework leveraging WebGL, to create detailed three dimensional visualizations. The web based implementation is supported by the Django backend framework, which efficiently manages REST API calls and can be integrated with a database, resulting in a comprehensive full-stack development. A key aspect of this study involves identifying the data prediction process from the car
following model. In this case, Intelligent driver model simulation, subsequently translates this data into CSV files. Once generated, the project focuses on developing visualization capabilities from the ground up, including modeling roads and vehicles and extracting geospatial data. This approach is supported by a thorough literature review of traffic simulation methods, conceptual model development, the thorough research of various models, and the establishment and analysis of a web based microscopic traffic simulation model. Collectively, these efforts aim to enhance user experience and adaptability in web based traffic simulations. In conclusion, this thesis advances strategies for microscopic traffic simulations by integrating them into a web environment. The proposed methodology addresses limitations in adaptability and user interaction, ultimately improving the precision and accessibility of web based simulation interfaces. The methodology, algorithms, and results are clearly delineated,
accompanied by recommendations for future research directions.:Abstract . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . III
Symbols and Acronyms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . IX
1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.1 Research Background and Motivation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.2 Problem Statement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.3 Study Objectives . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
2 State of the art and research problem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
2.1 Traffic Simulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
2.2 Mesoscopic models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
2.2.1 Applications of Mesoscopic Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
2.3 Macroscopic models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
2.3.1 Kinematic Wave Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
2.3.2 Payne Whitham Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.3.3 Cellular Automata Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
2.4 Microscopic Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
2.4.1 Intelligent Driver Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
2.4.2 MOBIL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
2.5 Mixed traffic model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
2.6 Web based Traffic simulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
2.7 Why Web-based Simulation ? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.8 Building the Traffic Simulation with Three.js . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.8.1 Scene . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
2.8.2 Camera . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
2.8.3 Renderer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
2.8.4 Geometries and Materials . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.8.5 Lights . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
2.9 Extracting Geospatial Data from OpenStreetMap and Overpass Turbo . . . 16
2.10 Road Modeling and Creation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
2.11 Trajectory Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
2.11.1 Importance in simulations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
IV
Contents
2.11.2 Integrating Trajectory Data into Web-Based Simulation . . . . . . . . 18
2.12 Python Based Follower Leader Simulation Engine . . . . . . . . . . . . . . . . 18
2.13 API call’s and Libraries . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
2.14 Django Framework . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
2.15 REST API . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
2.16 Django Serializer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
2.16.1 Key Functions of Django Serializers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
2.17 SQL Lite . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
3 Methodology and Implementation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
3.1 Geospatial Data Collection and Processing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
3.1.1 Universal Transverse Mercator . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
3.1.2 Key attributes within the dataset . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
3.2 Road and Lane Creation Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
3.3 Visualization of Vehicles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
3.3.1 Car . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
3.3.2 Truck . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
3.3.3 Bike . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
3.4 User interface controls and enhanced rendering . . . . . . . . . . . . . . . . 30
3.4.1 Pause . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
3.4.2 Image . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
3.4.3 Dynamic loader . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
3.5 Analysis of IDM Parameters . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
3.6 Django Workflow . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
4 Results and Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
4.1 Visualization of Vehicles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
4.1.1 Car . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
4.1.2 Truck . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
4.1.3 Medium Vehicle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
4.1.4 Bus . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
4.1.5 Bike . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
4.1.6 Road Visualization Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
4.2 Driver POV and IDM Paramters . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
4.3 Simulation Outcomes from the Python Engine . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
4.3.1 Error calculation and IDM performance . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
5 Conclusion and direction of the future work . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
5.1 Summary of the Study . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
5.2 Limitations of the study . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
5.3 Enhancing Project Capabilities: Potential Improvements . . . . . . . . . . . . 49
5.4 Practical Applications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
6 Appendix . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
6.1 Code guidance and execution in terminal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
6.1.1 Frontend execution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
6.1.2 Backend execution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
V
Contents
7 Acknowledgement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
Design of an inductive sinter module for power packaging: FEM analysis and thermal management characterization based on multi-die applications
No full textIn this work, the thermal behavior of a DBC substrate with a multi-die array using an inductively generated temperature input is investigated. Through a combination of iterative modeling and numerical simulations, the study analyzes the temperature distribution and the resulting temperature profiles within the entire setup. These results provide valuable insights into the practical impact of an alternative temperature generation by induction heating in the field of multi-die attach and power packaging.:1. Introduction
2. Problem description
3. Preliminary results
4. Conclusions
5. References
6. Author
Prospektive Erfassung des SARS-CoV-2 Antikörperstatus bei Schüler:innen und Lehrer:innen in Ostsachsen im Rahmen der Corona- Pandemie in den Jahren 2020 und 2021
No full textInhalt der Dissertation sind die Ergebnisse der SchoolCoviDD19-Studie, welche von Mai 2020 bis Juli 2021 an ostsächsischen Schule durchgeführt wurde. Es wurde die Entwicklung der Seroprävalenz von SARS-CoV-2 bei Schüler:innen und Lehrer:innen, sowie der Verlauf der Dunkelziffer untersucht. Sekundär sollten Erkenntnisse über die Bedeutung von Bildungseinrichtungen auf das Transmissionsgeschehen in der Allgemeinbevölkerung gewonnen werden
Vergleichende Analyse der perinatalen maternalen und fetalen Morbidität von Frauen mit hyperglykämischen Stoffwechselstörungen in der Schwangerschaft unter besonderer Berücksichtigung der interprofessionellen postpartalen Betreuung
No full textHintergrund: Hyperglykämische Stoffwechselerkrankungen in der Schwangerschaft werden in den nächsten Jahrzehnten weiter zunehmen und sind mit Folgen für Mutter und Kind verbunden. Gestationsdiabetikerinnen benötigen eine professionelle Nachbetreuung, da sie ein hohes Risiko für die Entwicklung eines Diabetes mellitus Typ II aufweisen. Die Teilnahmequote am empfohlenen oralen Glukosetoleranztest (oGTT) 6 - 12 Wochen postpartal ist niedrig, so dass zu vermuten ist, dass die postpartale Versorgung, Aufklärung und Betreuung der Frauen mit GDM nicht ausreicht. Hebammen nehmen eine wichtige Rolle im interprofessionellen Team ein, fühlen sich jedoch unsicher bei der postpartalen Betreuung von Frauen mit GDM. Untersuchungen über die Zufriedenheit der postpartalen Betreuung speziell von Frauen mit GDM und ihre Perspektive fehlen. Fragestellungen: Die vorliegende Untersuchung soll aufzeigen, ob Unterschiede bei der peripartalen maternalen und kindlichen Morbidität und interprofessionellen Versorgung bei Frauen mit diätetischen GDM (dGDM), insulinpflichtigem GDM (iGDM) und vorbestehendem Diabetes mellitus (DM) vorliegen. Sie soll das Teilnahmeverhalten an der postpartalen Nachuntersuchung (oGTT) der Frauen mit dGDM und iGDM untersuchen sowie Zusammenhänge zwischen peripartaler Beratung und Teilnahme am postpartalen oGTT identifizieren. Gleichzeitig soll die Perspektive der Frauen zur postpartalen Hebammenbetreuung bezüglich der GDM oder DM - Erkrankung untersucht werden und ihre Zufriedenheit mit den unterschiedlichen Professionen in der prä- und postpartalen Versorgung erfassen. Material und Methoden: In einer retrospektiven Kohortenstudie am Universitätsklinikum Dresden wurden perinatale Daten aus dem Jahren 2018 und 2019 ausgewertet. Von den im Patienteninformationssystem nach ICD identifizierten 739 Gestationsdiabetikerinnen und Frauen mit vorbestehendem DM beantworteten 215 den strukturierten Fragebogen, 212 vollständige Datensätze (29,1%) konnten ausgewertet werden. Davon waren 104 Frauen mit dGDM, 75 mit iGDM und 33 mit einem vorbestehendem DM. Ergebnisse: Bei der vergleichenden Analyse der drei Diagnosegruppen zeigte sich, dass die Frauen mit einem iGDM älter (M 33,89 Jahre, Min. - Max. 22 - 47 Jahre) waren, ein niedrigeres Ausbildungsniveau und am häufigsten eine GDM - Erkrankung in der vorausgegangenen Schwangerschaft aufwiesen (46,2 %, 18/39). Sie hatten zudem einen signifikant höheren BMI vor der Schwangerschaft mit durchschnittlich 29,49 kg/ m2 (p = 0.007, Min. - Max.18,26 - 50,32, SD: 6,87, KI 95 %: 27,93 - 31,04) und waren damit häufiger übergewichtiger und adipöser als Frauen mit dGDM (69,3 % (52/75 vs.55,7 %, (58/104) und Frauen mit einem vorbestehendem DM (45,5 %, 15/33). Nach der Geburt blieb der Diabetes bei ihnen am häufigsten bestehen (11,1 %, 8/72) und sie planten aus Angst vor erneuten Komplikationen häufiger keine weitere Schwangerschaft (27,9 %, 17/61). Die Frauen mit dGDM hatten am häufigsten Frühgeburten (17,3 %, 18/104) und die höchste kindliche Verlegungsrate auf Intensivstation (33,0 %, 36/109), die jedoch nicht auf die GDM - Erkrankung allein zurückzuführen war. Die Teilnahmequote am oGTT der Frauen der gesamten Stichprobe war mit 81,5 % im bundesweiten Vergleich sehr hoch. Es nahmen weniger Mehrgebärende als Erstgebärende am oGTT teil und mehr Frauen mit iGDM als Frauen mit dGDM. Es fand sich kein Zusammenhang von peripartaler Beratung und Teilnahmeverhalten. Frauen mit einem vorbestehendem DM hatten signifikant häufiger makrosome Kinder mit höheren Geburtsgewichten (p = < 0.001, M 3.618 g, Min. - Max. 1.820 g - 4.330 g, SD 467,26, KI 95 % 3.459 g; 3.778 g) und lagen signifikant häufiger oberhalb der 90. Perzentile (p = 0.001, OR 6,96). Die Sectiorate war im Vergleich am höchsten (33,3 %, 11/33). Frauen mit Adipositas konnten in 52,5 % ihr Gewicht postpartal nicht verringern. Die Stillrate post partal lag bei allen Frauen der Stichprobe bei 91,04 %. Etwas mehr als die Hälfte aller Frauen gaben an, dass ein Entlassungsgespräch zum Thema Diabetes durchgeführt wurde (53,3 %, 113/212). Nur 3,5 % (4/113) der Frauen erhielten dabei einen Hinweis zum Risiko an einer Depression zu erkranken. Die Gestationsdiabetikerinnen wurden in 86,9 % auf das Diabetesrisiko und in 76,8 % auf das Wiederholungsrisiko bei Folgeschwangerschaften angesprochen. Hebammenleistungen im Wochenbett nahmen 89,2 % der Frauen in Anspruch. Davon hatten 94,2 % der Erstgebärenden und 63,3 % der Mehrgebärenden Hebammenleistungen wahrgenommen. Frauen mit iGDM nutzen dabei im Vergleich mit Frauen mit dGDM signifikant weniger Hebammenleistungen im Wochenbett (p = 0.006). Die Hebamme thematisierte die Diabeteserkrankung im Wochenbett bei Frauen mit iGDM in 16,2 %. Knapp die Hälfte der Frauen mit iGDM (48,3 %) zeigte sich jedoch zufrieden mit der Hebammenbetreuung bezüglich ihrer Diabeteserkrankung. Ärztliche Betreuungsleistungen nach der Geburt wurden durch Diabetologen, Gynäkologen und im geringen Umfang durch Hausärztinnen und Hausärzte erbracht. Am zufriedensten waren die Frauen mit den diabetologischen Nachbetreuungen. Insgesamt fühlten sich die vorbestehenden Diabetikerinnen am besten aufgeklärt und zeigten sich am meisten mit der diabetologischen Nachbetreuung zufrieden.
Schlussfolgerung: Obwohl in der Untersuchung eine höhere Teilnahmequote an postpartalen Nachuntersuchungen (oGTT) als im bundesdeutschen Durchschnitt festgestellt werden konnte und die Frauen insgesamt eine gute Betreuung erinnerten, zeigte sich dennoch ein Mangel an einer dezidierten und einprägsameren postpartalen Aufklärung. Es bestehen Unterschiede in der Betreuung von Frauen mit iGDM, dGDM und vorbestehendem DM. Insbesondere die Betreuung der Frauen mit iGDM und der Mehrgebärenden durch Hebammen ist ausbaufähig. Die befragten Frauen mit GDM und DM sehen die Hebammen nicht als verantwortliche Fachpersonen in Bezug auf Diabetes. Eine gezieltere Kommunikation der Hebammen mit den betroffenen Frauen über Diabetes könnte dies ändern. Das kann nur gelingen, wenn Hebammen Informationsdefizite im Wochenbett ausgleichen und ihre fachlichen Kompetenzen durch adäquate Fortbildungs- und Weiterbildungsprogramme - wie Advanced Practice Midwifery Programme - erweitern. Insgesamt besteht eine Notwendigkeit, der Vernetzung aller Professionen und des Austausches von medizinischen Betreuungs - und Behandlungsinformationen. Da sich aus Angst vor Komplikationen bei einer weiteren Schwangerschaft 27,9 % der Frauen mit iGDM gegen eine erneute Schwangerschaft entscheiden, ist eine gut abgestimmte interprofessionelle und empathische peripartale Betreuung der Frauen insbesondere der primär als Risikoschwangere eingestuften Frauen notwendig. Adipöse und übergewichtige Frauen müssen bei der postpartalen Gewichtsreduktion durch individuelle Maßnahmen und bedürfnisorientierte Konzepte unterstützt werden. Obwohl in der Stichprobe insgesamt ein gutes Teilnahmeverhalten an der Nachsorgeuntersuchung (oGTT) festgestellt wurde, sollte ein Recall - bzw. Remindersystem nach der Schwangerschaft für alle betroffenen Frauen mit GDM implementiert werden und alle ärztlichen und nichtärztlichen Professionen der Fachgebiete einschließen. Eine spezielle interprofessionelle Sprechstunde für die betroffenen Frauen an der Geburtsklinik könnte dazu ebenfalls beitragen und vor allem Mehrgebärende besser erreichen. Diese retrospektive Untersuchung stellt eine Ausgangssituation für eine breiter angelegte prospektive Untersuchung unter Einbeziehung aller Professionen dar.:Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung 1
1.1 Diabetes mellitus in der Schwangerschaft 1
1.1.1 Historischer Hintergrund 2
1.1.2 Definition und Klassifikation 3
1.1.3 Epidemiologie 4
1.2 Gestationsdiabetes 8
1.2.1 Pathophysiologie 8
1.2.2 Risikofaktoren 11
1.2.3 Maternale und fetale Komplikationen 14
1.2.4 Diagnostik 16
1.2.5 Therapie 19
1.2.5.1 Änderung des Lebensstils 20
1.2.5.2 Medikamentöse Therapie 22
1.2.5.3 Interprofessionelle Versorgung 23
1.2.6 Geburtshilfliches Management 25
1.2.7 Postpartales Management 27
1.2.7.1 Hebammenbetreuung 28
1.2.7.2 Ärztliche Betreuung 29
1.3 Zielstellung der Dissertation 32
2 Material und Methoden 34
2.1 Methodik (Studiendesign) 34
2.1.1 Datenerfassung 36
2.2 Material 37
2.3 Statistische Methoden/ Datenauswertung 37
3 Ergebnisse 38
3.1 Patientencharakteristika 38
3.1.1 Präkonzeptioneller BMI 39
3.1.2 Vorerkrankungen 40
3.1.3 Gestationsalter bei Geburt 41
3.1.4 GDM und Folgeschwangerschaft 42
3.1.5 Schwangerenvorsorge 43
3.2 Outcome 44
3.2.1 Maternales Outcome 44
3.2.2 Fetales Outcome 45
3.3 Postpartale Betreuung 50
3.3.1 Stillen 50
3.3.2 Postpartaler orale Glukosetoleranztest (oGTT 75 g) 52
3.3.3 Beratungsgespräch Entlassung aus der Klinik 54
3.3.4 Hebammenbetreuung im Wochenbett 55
3.3.5 Ärztliche Nachbetreuung postpartal 57
3.3.6 Aktueller Gesundheitszustand 60
3.3.7 Planung weitere Schwangerschaft 65
4. Diskussion 66
4.1 Patientencharakteristika 66
4.2 Outcome 69
4.3 Postpartale Betreuung 72
4.4 Limitationen der Arbeit 76
4.5 Schlussfolgerungen 77
5. Zusammenfassung 80
6. Literaturverzeichnis 83
7. Abbildungsverzeichnis 104
8. Tabellenverzeichnis 105
9. Abkürzungsverzeichnis 107
10. Anhang 109
11. Danksagung 116
12. Anlage 1 117
13. Anlage 2 11
Mastering the rheology of fresh concrete: New knowledge from a DFG priority program SPP 2005
No full textThe processing of cement-based building materials represents the technological core in the construction and maintenance of structures. However, a scientific framework for mastering rheology-based processes is still in an early stage of its development. The reason for this is the extremely high complexity of cementitious systems. This complexity includes the high chemical reactivity of mineral binders, the complex multi-phase nature of fresh concrete or mortar, and a wide range of deformation rates during various technological processes, which result in extremely high demands for characterization and simulation methods. The goal of the DFG Priority Program SPP 2005 “Opus Fluidum Futurum – Rheology of reactive, multiscale, multiphase construction materials” is to ascertain and describe the scientific fundamentals for understanding and, subsequently, designing rheology-based construction processes as well as for developing innovative, sustainable building materials and associated pioneering processing technologies. The article at hand presents the purpose and the structure of the collaborative research as well as the achievements of the priority program. Furthermore, it offers some insights into ongoing and planned research
Emotionen bei chronifiziertem Schmerz: Veränderungen im Verlauf einer tagesklinischen interdisziplinären multimodalen Schmerztherapie
No full textFragestellung: In der vorliegenden Studie wurde untersucht, inwiefern sich das emotionale Erleben und die emotionale Kompetenz (EK) bei Menschen mit chronifizierten Schmerzen während einer interdisziplinären multimodalen Schmerztherapie (IMST) verändern.
Methoden: Die Untersuchung fand an N= 184 erwachsenen deutschsprachigen Personen mit nichttumorbedingten chronifizierten Schmerzen statt. Sie absolvierten eine tagesklinische IMST. Die Häufigkeit spezifischer Emotionen und die EK wurden zu drei Messzeitpunkten mittels des Fragebogens zur emotionsspezifischen Selbsteinschätzung emotionaler Kompetenzen (SEK-ES) und des EmotionaleKompetenz-Fragebogens (EKF) erfasst. Die Verlaufsergebnisse wurden deskriptiv, inferenzstatistisch und mittels linearer Regression ausgewertet.
Ergebnisse: Positive Emotionen wurden nach der Therapie häufiger (Effektstärke r= 0,40; p< 0,001) und negative Emotionen seltener (r= 0,39; p< 0,001) erlebt. Das Erleben von Ärger verringerte sich besonders stark (r= 0,52; p< 0,001). Die selbst eingeschätzte EK änderte sich nicht während der IMST (χ2 EKF_gesamt (2) = 0,09; p = 0,956). EK erklärt in großem Ausmaß die Varianz des Häufigkeitserlebens positiver (R2= 0,468) und negativer Emotionen (R2= 0,390).
Diskussion: Es konnten Verbesserungen der von den Patient*innen berichteten Häufgkeiten positiver und negativer Emotionen während der IMST nachgewiesen werden. Weiterführende Forschung sollte die Ergebnisse mittels Kontrollgruppe validieren. Auch wenn für die untersuchten Personen kein expliziter Kompetenzzuwachs wahrnehmbar war, hatte die EK einen hohen prädiktiven Wert für die Emotionshäufigkeit. Zukünftige Therapiekonzeptionen und -evaluierungen sollten die Veränderungen des emotionalen Erlebens stärker fokussierenResearch question: The present study examined the extent to which emotional experience and emotional competence (EC) change in people with chronic pain during interdisciplinary multimodal pain treatment (IMPT).
Methods: The study included N= 184 adult German-speaking individuals with noncancer-related chronic pain. They completed a day clinic IMPT. The frequency of specific emotions (anger, etc.) and EC was assessed at three measurement time points using the Questionnaire for Emotion-Specific Self-Assessment of Emotional Competencies (ERSQ-ES) and the Emotional Competency Questionnaire (ECQ). The course results were analyzed descriptively, inferentially, and using linear regression.
Results: Positive emotions were experienced more frequently (effect size r= 0.40; p< 0.001) and negative emotions less frequently (r= 0.39, p< 0.001) at end of therapy. The experience of anger decreased particularly strongly (r= 0.52; p< 0.001). Selfassessed EC did not change during the IMPT (χ2 ECQ_total(2) = 0.09; p= 0.956). EC largely explained the variance in the frequency experience of positive (R2 = 0.468) and negative emotions (R2= 0.390).
Discussion: Improvements in patient-reported frequencies of positive and negative emotions during IMPT were demonstrated. Further research should validate these results using a control group. Even though no explicit increase in competence was perceivable for the studied subjects, EC had a high predictive value for emotion frequency. Future therapy designs and evaluations should focus more on changes of
emotional experience
Selective ablation of thymic and peripheral Foxp3+ regulatory T cell development
No full textFoxp3+ regulatory T (Treg) cells of thymic (tTreg) and peripheral (pTreg) developmental origin are thought to synergistically act to ensure immune homeostasis, with self-reactive tTreg cells primarily constraining autoimmune responses. Here we exploited a Foxp3-dependent reporter with thymus-specific GFP/Cre activity to selectively ablate either tTreg (ΔtTreg) or pTreg (ΔpTreg) cell development, while sparing the respective sister populations. We found that, in contrast to the tTreg cell behavior in ΔpTreg mice, pTreg cells acquired a highly activated suppressor phenotype and replenished the Treg cell pool of ΔtTreg mice on a non-autoimmune C57BL/6 background. Despite the absence of tTreg cells, pTreg cells prevented early mortality and fatal autoimmunity commonly observed in Foxp3-deficient models of complete Treg cell deficiency, and largely maintained immune tolerance even as the ΔtTreg mice aged. However, only two generations of backcrossing to the autoimmune-prone non-obese diabetic (NOD) background were sufficient to cause severe disease lethality associated with different, partially overlapping patterns of organ-specific autoimmunity. This included a particularly severe form of autoimmune diabetes characterized by an early onset and abrogation of the sex bias usually observed in the NOD mouse model of human type 1 diabetes. Genetic association studies further allowed us to define a small set of autoimmune risk loci sufficient to promote β cell autoimmunity, including genes known to impinge on Treg cell biology. Overall, these studies show an unexpectedly high functional adaptability of pTreg cells, emphasizing their important role as mediators of bystander effects to ensure self-tolerance