10509 research outputs found
Sort by
Relationship between back posture and early orthodontic treatment in children
No full textBackground: The purpose of this study was to analyze the relationship between body posture and sagittal dental overjet in children before and after early orthodontic treatment with removable functional orthodontic appliances. Methods: Angle Class II patients (mean age 8.2 ± 1.2 years; 29 males and 25 females) with a distinctly enlarged overjet (> 9 mm) were retrospectively examined regarding body posture parameters before and after early orthodontic treatment. In addition, changes in overjet were investigated with the aid of plaster models. Forms of transverse dysgnathism (crossbite, lateral malocclusions) and open bite cases were excluded. Body posture parameters kyphosis, lordosis, surface rotation, pelvic tilt, pelvic torsion and trunk imbalance were analyzed by means of rasterstereographical photogrammetry to determine, if the orthodontic overjet correction is associated with specific changes in posture patterns. Results: In nearly all patients an overjet correction and an improvement regarding all body posture and back parameters could be noted after early orthodontic treatment. Overjet reduction (− 3.9 mm ± 2.1 mm) and pelvic torsion (− 1.28° ± 0,44°) were significantly (p 0.05). Conclusion: Overjet reduction during early orthodontic treatment may be associated with a detectable effect on pelvic torsion
S100A9-Imaging Enables Estimation of Early Therapy-Mediated Changes in the Inflammatory Tumor Microenvironment
No full text(1) Background: The prognosis of cancer is dependent on immune cells in the tumor microenvironment (TME). The protein S100A9 is an essential regulator of the TME, associated with poor prognosis. In this study, we evaluated early therapy effects on the TME in syngeneic murine breast cancer via S100A9-specific in vivo imaging. (2) Methods: Murine 4T1 cells were implanted orthotopically in female BALB/c mice (n = 59). Tumor size-adapted fluorescence imaging was performed before and 5 days after chemo- (Doxorubicin, n = 20), anti-angiogenic therapy (Bevacizumab, n = 20), or placebo (NaCl, n = 19). Imaging results were validated ex vivo (immunohistochemistry, flow cytometry). (3) Results: While tumor growth revealed no differences (p = 0.48), fluorescence intensities (FI) for S100A9 in Bevacizumab-treated tumors were significantly lower as compared to Doxorubicin (2.60 vs. 15.65 AU, p < 0.0001). FI for Doxorubicin were significantly higher compared to placebo (8.95 AU, p = 0.01). Flow cytometry revealed shifts in monocytic and T-cell cell infiltrates under therapy, correlating with imaging. (4) Conclusions: S100A9-specific imaging enables early detection of therapy effects visualizing immune cell activity in the TME, even before clinically detectable changes in tumor size. Therefore, it may serve as a non-invasive imaging biomarker for early therapy effects
Selbstregulative Zielfokussierungen mathematisch potenziell begabter Dritt- und ViertklässlerInnen:Theoretisch-analytische und empirische Untersuchungen
No full textSelbstregulative Kompetenzen rücken in der Begabungsforschung gegenwärtig immer häufiger als bedeutsamer Persönlichkeitsaspekt hinsichtlich der individuellen Begabungsentwicklung in den Fokus. Verschiedene wissenschaftliche Erkenntnisse weisen beispielsweise darauf hin, dass Zusammenhänge zwischen ausgewählten selbstregulativen Kompetenzen und Begabungsentwicklungen sowie erfolgreichen mathematischen Problemlöseprozessen bestehen. Daran anknüpfend wurden in dem vorliegenden Promotionsvorhaben theoretisch-analytische, theoretisch-konstruktive sowie empirische Untersuchungen durchgeführt, die auf die selbstregulativen Kompetenzen der Zielfokussierung mathematisch potenziell begabter Dritt- und ViertklässlerInnen gerichtet waren. Hierzu wurde zunächst ein "hypothetisches Modell zur selbstregulierten Problembearbeitung mathematisch begabter Dritt- und ViertklässlerInnen" konstruiert, das wechselseitige Zusammenhänge zwischen den komplexen Problemlöseprozessen mathematisch begabter Kinder und den selbstregulativen Kompetenzen beim Lösen mathematischer Problemaufgaben darstellt und zugleich als theoretische Fundierung für die folgenden empirischen Untersuchungen diente. Diesbezüglich wurden im Rahmen qualitativer Erkundungsuntersuchungen gemäß einer Methoden-Triangulation die Untersuchungsmethoden des klinischen Interviews und des lauten Denkens kombiniert. Im Ergebnis der theoretisch-analytischen und empirischen Untersuchungen konnte insbesondere geschlussfolgert werden, dass die selbstregulativen Kompetenzen der Zielfokussierung bei mathematisch potenziell begabten Dritt- und ViertklässlerInnen wesentlich für das erfolgreiche Bearbeiten anspruchsvoller mathematischer Problemaufgaben sind. Zudem kann ihnen eine relevante Bedeutung für die erfolgreiche Entwicklung mathematischer Begabungen im Grundschulalter zugeschrieben werden. Davon ausgehend lässt sich die "selbstregulative Zielfokussierung" als eine begabungsstützende Persönlichkeitseigenschaft charakterisieren, um die das "Modell mathematischer Begabungsentwicklung im 3. und 4. Schuljahr" nach Käpnick & Fuchs (2006) erweitert werden kann
Sinfonia B-Dur für Streicher und Basso continuo
No full textKaum etwas ist über den in Berlin am Hofe Friedrichs II. wirkenden und dort von Johann Gottlieb Graun (1701/02-1771) ausgebildeten Violinisten und Komponisten Balthasar Christian Friedrich Bertram bekannt. Im Répertoire International des Sources Musicales (RISM) sind lediglich fünf Werke Bertrams nachgewiesen, darunter die vorliegende ungewöhnliche fünfsätzige Sinfonia für Streicher und Basso continuo, die in der Fürstlich zu Bentheim-Tecklenburgischen Musikbibliothek Rheda aufbewahrt wird
Sprache im Mathematikunterricht:Bausteine und Impulse für die Hochschuldidaktik
No full textDie "Bausteine" bieten in Form einer Seminardokumentation Übungen und Impulse für die universitäre Lehrer:innenbildung an, die dabei helfen, für das Thema "Sprache im Mathematikunterricht" zu sensibilisieren und über die Rolle von Sprache und Ansätze zum Umgang mit sprachlichen Anforderungen im Mathematikunterricht ins Gespräch zu kommen.
Erprobt wurden die "Bausteine" in der entsprechenden Seminarreihe mit zehn bis zwölf Sitzungen, die in mehreren Durchgängen an der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster entwickelt, durchgeführt und überarbeitet wurde – und sich in der Auseinandersetzung mit der lebhaften didaktischen Diskussion des Themas noch weiterentwickeln wird. Zentral für die hochschuldidaktische Konzeption des Seminars ist die Einbindung von Sensibilisierungs- und Praxisübungen mit zugehörigen Reflexionsphasen.
In Teil I des Buches wird eine skriptartige Beschreibung aller Seminarsitzungen gegeben. Im Vordergrund hierbei steht, wie eine inhaltliche Aus-einandersetzung mit dem Diskurs "Sprache im Fach Mathematik" im Seminar angebahnt werden kann. Die Sitzungen sind inhaltlich in drei Ab-schnitte gegliedert: "Mathematik und Sprache", "Mathematiklernen und Sprache" sowie "Mathematikunterricht und Sprache". Neben einer kurzen Darstellung der Sitzungsinhalte sowie didaktischen Hinweisen werden mögliche Aktivitäten zum Themenfeld vorgestellt.
In Teil II werden die Sensibilisierungsübungen und Praxisprojekte hinsichtlich ihres Beitrags zu einer reflexiven Lehrer:innenbildung ausargumentiert. Als einleitenden Impuls ist in diesem Teil der Gastbeitrag "Reflections on practice: Language, power and privilege in the learning of mathematics" von Hilary Povey zu finden, in dem sie ihre Erfahrungen aus der Praxis im Umgang erläutert und Grundgedanken zur Anbahnung reflexiver Prozesse in der Ausbildung von Mathematiklehrkräften mit Blick auf das Themenfeld "Sprache" aufzeigt
Testing the applicability and performance of Auto ML for potential applications in diagnostic neuroradiology
No full textTo investigate the applicability and performance of automated machine learning (AutoML) for potential applications in diagnostic neuroradiology. In the medical sector, there is a rapidly growing demand for machine learning methods, but only a limited number of corresponding experts. The comparatively simple handling of AutoML should enable even non-experts to develop adequate machine learning models with manageable effort. We aim to investigate the feasibility as well as the advantages and disadvantages of developing AutoML models compared to developing conventional machine learning models. We discuss the results in relation to a concrete example of a medical prediction application. In this retrospective IRB-approved study, a cohort of 107 patients who underwent gross total meningioma resection and a second cohort of 31 patients who underwent subtotal resection were included. Image segmentation of the contrast enhancing parts of the tumor was performed semi-automatically using the open-source software platform 3D Slicer. A total of 107 radiomic features were extracted by hand-delineated regions of interest from the pre-treatment MRI images of each patient. Within the AutoML approach, 20 different machine learning algorithms were trained and tested simultaneously. For comparison, a neural network and different conventional machine learning algorithms were trained and tested. With respect to the exemplary medical prediction application used in this study to evaluate the performance of Auto ML, namely the pre-treatment prediction of the achievable resection status of meningioma, AutoML achieved remarkable performance nearly equivalent to that of a feed-forward neural network with a single hidden layer. However, in the clinical case study considered here, logistic regression outperformed the AutoML algorithm. Using independent test data, we observed the following classification results (AutoML/neural network/logistic regression): mean area under the curve = 0.849/0.879/0.900, mean accuracy = 0.821/0.839/0.881, mean kappa = 0.465/0.491/0.644, mean sensitivity = 0.578/0.577/0.692 and mean specificity = 0.891/0.914/0.936. The results obtained with AutoML are therefore very promising. However, the AutoML models in our study did not yet show the corresponding performance of the best models obtained with conventional machine learning methods. While AutoML may facilitate and simplify the task of training and testing machine learning algorithms as applied in the field of neuroradiology and medical imaging, a considerable amount of expert knowledge may still be needed to develop models with the highest possible discriminatory power for diagnostic neuroradiology
The effect of self-reported childhood emotional abuse on grey matter volume and cortical surface areas in healthy controls and patients with major depression:a cross-sectional analysis of the moderating influence of personality traits
No full textIn der Arbeit wurde der Einfluss von Persönlichkeit (PS) auf den Zusammenhang zwischen emotionalem Missbrauch (EM) und Hirnstruktur untersucht. Strukturelle Magnetresonanztomographie-Daten wurden von 528 Proband:innen erhoben. Es wurden der Zusammenhang zwischen EM und fünf Hirnarealen, der Einfluss von PS als Moderator, und die Bedeutung von Depression untersucht. Dafür wurden Regressions-, Moderations- und moderierte Moderationsanalysen durchgeführt. Die Regressionsanalyse zeigte keine signifikanten Ergebnisse. Die Moderationsanalyse ergab einen signifikanten Moderationseffekt des Persönlichkeitsmerkmals Gewissenhaftigkeit auf den Zusammenhang von EM und Gyrus temporalis superior (GTS). Die moderierte Moderation zeigte keinen Einfluss von Depression auf den gefundenen Zusammenhang. Die Ergebnisse bieten einen ersten Anhaltspunkt dafür, dass PS ein relevanter Einflussfaktor ist. Die Ausprägung von Gewissenhaftigkeit beeinflusst, ob und inwiefern sich EM auf den GTS auswirken
The heparan sulfate proteoglycan Syndecan‑1 influences local bone cell communication via the RANKL/ OPG axis
No full textThe heparan sulfate proteoglycan Syndecan-1, a mediator of signals between the extracellular matrix and cells involved is able to interact with OPG, one of the major regulators of osteoclastogenesis. The potential of osteoblasts to induce osteoclastogenesis is characterized by a switch of OPG (low osteoclastogenic potential) towards RANKL production (high osteoclastogenic potential). In the present study, we investigated the influence of endogenous Syndecan-1 on local bone-cell-communication via the RANKL/OPG-axis in murine osteoblasts and osteoclasts in wild type and Syndecan-1 lacking cells. Syndecan-1 expression and secretion was increased in osteoblasts with high osteoclastogenic potential. Syndecan-1 deficiency led to increased OPG release by osteoblasts that decreased the availability of RANKL. In co-cultures of Syndecan-1 deficient osteoblasts with osteoclast these increased OPG in supernatant caused decreased development of osteoclasts. Syndecan-1 and RANKL level were increased in serum of aged WT mice, whereas Syndecan-1 deficient mice showed high serum OPG concentration. However, bone structure of Syndecan-1 deficient mice was not different compared to wild type. In conclusion, Syndecan-1 could be regarded as a new modulator of bone-cell-communication via RANKL/OPG axis. This might be of high impact during bone regeneration or bone diseases like cancer where Syndecan-1 expression is known to be even more prevalent
The role of hydrogen in the process industries – implications on energy infrastructure
No full textThe industry sector is a significant consumer of energy and emitter of greenhouse gas emissions. Within this sector, the highest energy demand and emissions are caused by the process industries due to the need to chemically transform feedstocks and raw materials into basic chemicals and materials. New processes that include the use of renewable energies along the value chain are necessary. For the case of ammonia production, several technical process options to produce the required hydrogen feedstock are in principle available to adapt existing European ammonia plants. Each possible technical plant configuration has a significant impact on the respective infrastructure required. The size of the impact is calculated for hydrogen production using the following process options: water electrolysis onsite (with continuous and fluctuating electricity supply) and offsite, conventional production with CCS, and methane pyrolysis. Each of these technical options can only be applied if the respective infrastructure ensures a secure supply. This interdependency between infrastructure built-up and process options limits the speed and type of implementation of new technical options