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Implementierung eines Patient Blood Management Konzeptes und Auswirkung auf die perioperative Transfusionsrate
Get PDFEine präoperativ bestehende Anämie, aber auch die perioperative Gabe von Erythrozytenkonzentraten sind eigenständige und unabhängige Risikofaktoren für das Auftreten postoperativer Komplikationen sowie erhöhter Sterblichkeit. Patient Blood Management (PBM) ist ein multidisziplinäres, evidenzbasiertes Konzept zur rechtzeitigen Erkennung und Behandlung von Anämien, zur Reduktion von Blutverlusten, zur Verringerung des Einsatzes von Bluttransfusionen und damit zur Reduktion gravierender Komplikationen (89–92). PBM wird sowohl von der Weltgesundheitsorganisation als auch der Deutschen Gesellschaft für Anästhesie und Intensivmedizin empfohlen und ist somit ein weltweit etabliertes Konzept (2, 3, 89, 90, 93–95).
In dieser Arbeit wurde die Implementierung eines solchen PBM-Konzeptes mit Schwerpunkt der Anämiediagnostik sowie Therapie mittels intravenöser Eisensubstitution begleitet sowie die Auswirkung auf die perioperative Transfusionsrate untersucht.
Die vorliegende prospektive Beobachtungsstudie analysierte insgesamt 1121 Fälle, bei denen eine elektive orthopädische Operation mit einer hohen Transfusionswahrscheinlichkeit durchgeführt wurde. Das retrospektive Kontrollkollektiv (n = 423) vor der Einführung von PBM am Klinikum Großhadern aus dem Jahr 2015 wurde mit dem prospektiv untersuchten PBM-Kollektiv (n = 698) aus dem Jahr 2017 verglichen.
Die Anämierate beim Kontrollkollektiv betrug 40% bei den Männern sowie 30% bei den Frauen im Vergleich zum PBM-Kollektiv mit 38% bzw. 24%. Davon lag der Anteil der Eisenmangelanämie beim PBM-Kollektiv bei 69% der Männer sowie 71% der Frauen.
Die intravenöse Gabe von Eisencarboxymaltose bei Patient:innen des PBM-Kollektives zeigte einen signifikanten Hb-Wert-Anstieg von 16% bei den Männern (p < 0,01) sowie 7% bei den Frauen (p = 0,04) vom Prämedikations- zum präoperativen Zeitpunkt. Ebenso konnte für Ferritin eine Verachtfachung bei den Männern (p = 0,01) sowie eine Verelffachung bei den Frauen (p = 0,07) und für die Transferrinsättigung eine Verdopplung (p = 0,01) bzw. fast Verdreifachung (p = 0,11) festgestellt werden.
Erythrozytenkonzentrate wurden beim Kontrollkollektiv bei 24% der Männer sowie 30% der Frauen im Gegensatz zum PBM-Kollektiv mit 23% bzw. 26% transfundiert. Dabei lag die Transfusionsrate anämer Männer mit 44% des Kontrollkollektives sowie 48% des PBM-Kollektives signifikant höher als die der Männer ohne Anämie mit 11% bzw. 9% (p < 0,01). Für die Frauen ergab sich ein gleicher signifikanter Unterschied mit 58% bzw. 57% im Vergleich zu 18% bzw. 16% (p < 0,01).
Eine präoperative Anämie ist auch am Klinikum Großhadern der LMU München sowohl häufig als auch relevant und wird teilweise noch nicht ausreichend berücksichtigt. Eine intravenöse Eisensubstitution zur Prämedikation füllt die Eisenspeicher auf und verbessert den präoperativen Hb-Wert. Auch die anderen Säulen des Patient Blood Management Konzeptes sollten beachtet und das Konzept auf weitere Fachbereiche ausgedehnt werden, um Transfusionen zu reduzieren
Learning collaborative reasoning
Get PDFAs a complex skillset, collaborative diagnostic reasoning is crucial in various professional contexts. Professionals (e.g., physicians or teachers) engage in collaborative diagnostic activities, which include individual activities—such as generating and evaluating evidence and hypotheses and drawing conclusions—and collaborative activities—such as eliciting and sharing evidence and hypotheses. High-quality diagnostic outcomes such as accurate diagnoses with well-supported, evidence-based justifications require collaborating professionals to apply different types of knowledge such as content knowledge and collaboration knowledge. Recently, simulation-based learning and scaffolding have been found to be effective instructional means for developing complex skills such as collaborative diagnostic reasoning in higher education. However, a major challenge that educational and psychological researchers have emphasized in light of recent technological advances is how to support learners on the basis of their individual needs. Understanding how learner characteristics such as prerequisites, behavior, or performance are related to their needs for support is critical for effectively adapting instructional support. Various coarse and fine-grained approaches can be used to provide foundations for adaptation. Researchers have frequently used conventional product data, such as prior knowledge data, to investigate the effects of scaffolding for learners with different prior knowledge levels. A newer direction involves analyzing computer-system-generated process data, which can help researchers understand problem-solving processes and their relationships with task outcomes. With help of machine learning, process data may facilitate finer adjustments in real time.
Addressing both approaches, the present PhD dissertation aims to lay foundations for adaptive instructional support for learning collaborative diagnostic reasoning. Previous studies have demonstrated that agent-based simulations, which enable a highly standardized training of collaborative processes, effectively enhance collaborative diagnostic reasoning when combined with collaboration scripts that additionally facilitate collaborative processes. The research in this dissertation builds on and extends previous research by proposing reflection guidance, which encourages learners to reflect on their own activities and performance, as a new effective type of scaffolding in collaborative diagnostic reasoning.
The dissertation comprises three studies conducted in the same agent-based medical simulation where participants in the role of internists diagnosed diseases for several patient cases while collaborating with an agent-based expert radiologist to gather further evidence for the cases. Experimental Studies 1 and 2 investigated conditions under which various types of scaffolding—notably reflection guidance—enhanced the learning of collaborative diagnostic reasoning. The effectiveness of different forms of reflection guidance, tailored to different collaborative diagnostic activities and providing different levels of structure, was examined on the basis of a priori hypotheses. Study 3 used machine learning to analyze collaborative diagnostic reasoning processes and their relationships to the diagnostic outcome.
Study 1 examined the effects of reflection guidance addressing individual activities and collaboration scripts as a function of learners’ prior content and collaboration knowledge on collaborative diagnostic reasoning. Collaborative diagnostic reasoning was operationalized as performance in evidence and hypothesis sharing (collaborative activities) and diagnostic accuracy and justification (diagnostic outcomes). Furthermore, Study 1 explored how reflection and collaboration affected the accuracy of suspected diagnoses throughout the reasoning process. Medical students were given questions to help them individually reflect on their initial suspected diagnoses, scripts while collaborating with the radiologist, both, or no support. Results showed that reflection improved hypothesis sharing for learners with high levels of content knowledge, whereas collaboration scripts improved evidence sharing for learners with low levels of content knowledge, suggesting that reflecting on individual activities activates prior content knowledge and prepares learners for collaboration if they have sufficient prior knowledge. Whereas neither collaboration scripts nor reflection guidance improved diagnostic outcomes, collaboration alone improved learners’ diagnostic accuracy regardless of their prior knowledge level. These findings may be explained by the integration of external knowledge into the diagnostic process through collaboration with the agent.
Study 2 examined the effects of reflection guidance addressing collaborative activities on collaborative diagnostic reasoning, using the same operationalization as Study 1 and considering learners’ prior collaboration knowledge. Medical students received either low-structured (no detailed questions) or high-structured (detailed questions) guidance to help them individually reflect on their collaborative activities or no support at all. Results revealed that reflection guidance was beneficial for learners with low levels of collaboration knowledge. Low-structured guidance improved evidence sharing, diagnostic accuracy, and diagnostic justification, indicating that reflecting on collaborative activities holds promise for not only activating but also restructuring prior knowledge. High-structured guidance improved only diagnostic justification, indicating that different levels of structure in reflection are differentially beneficial for different subskills because different underlying knowledge bases result in different subskill levels. Both low- and high-structured guidance were unhelpful or even detrimental for learners with high collaboration knowledge, suggesting that these learners may require a broader reflection prompt.
Study 3 investigated whether and how quickly diagnostic accuracy (diagnostic outcomes) could be predicted from collaborative diagnostic activities using machine learning. Log files of medical students and physicians working in the agent-based simulation were coded as collaborative diagnostic activities, including evidence generation, evidence elicitation, evidence sharing, hypothesis sharing, and drawing conclusions. Bigrams depicting the time spent on and switches between activities were used to train classification algorithms to predict the diagnostician’s final diagnosis as either correct or incorrect. Results indicated that diagnostic success was more reliably predicted than failure and before case completion, suggesting that the behavior of unsuccessful diagnosticians underlies diverse cognitive misbehavior, whereas successful diagnosticians exhibit less behavioral variation. Successful diagnosticians spent more time on individual activities, indicating they have an appropriate initial cognitive case representation, whereas unsuccessful diagnosticians spent more time on collaborative activities and switched between individual and collaborative activities.
The dissertation provides theoretical and practical implications for adaptive instructional support for learning collaborative diagnostic reasoning in agent-based simulations. First, guidance on how to reflect on collaborative activities seems particularly promising for learning different subskills of collaborative diagnostic reasoning. A lower degree of structure is thereby likely to promote learning more than a higher degree of structure, regardless of learners’ prior knowledge levels. Considering learners’ levels in specific subskills beyond prior knowledge seems promising for designing effective reflection support. Nonetheless, the diverse results on the effectiveness of reflection for learners with different levels of prior knowledge in Studies 1 and 2 also highlight the difficulty of comparing and generalizing reflection effects, as well as the difficulty of quantifying the complexity of reflection processes. A complex interplay between factors, such as the content of reflection (e.g., diagnostic decision-making vs. collaboration), learners’ prior knowledge and skill level, and the level of structure provided influences the effectiveness of reflection. Future research could continue to strive to objectively scale different levels of structure in reflection support to allow reliable comparisons of effects in the future. Second, the dissertation highlights the importance of theory-based process data to identify subtle differences in collaborative diagnostic reasoning processes between successful and unsuccessful diagnosticians. These findings offer reliable indications of learners’ areas of struggle or proficiency in diagnostic cases, allowing for more fine-grained and dynamic instructional support. Such support could enhance the overall effectiveness of simulation-based learning for complex skills such as collaborative diagnostic reasoning in the future
Verlaufsuntersuchung degenerativer Myopathien mittels Mechanographie im Vergleich zu konventionellen etablierten Funktionstestungen
Get PDFQuantum criticality in heavy fermion systems
Get PDFSchwerfermionenmetalle sind eine Klasse von stark korrelierten Materialien. Sie enthalten seltene Erden wie Ytterbium oder Cer, deren lokalisierte f-Schalen zur Bildung lokaler Momente neigen. In Verbindung mit den ebenfalls vorhandenen delokalisierten Leitungsbändern führen die lokalen Momente bei ausreichend niedrigen Temperaturen zu interessanten, stark korrelierten Phasen. Ein gut verstandenes Beispiel ist die so genannte schwere Fermi-Flüssigkeit, in welcher die kollektive Verschränkung zwischen Elektronen in den Leitungsbändern und lokalen Momenten zu einer Fermi-Flüssigkeit mit Quasiteilchenmassen von mehr als 1000 Elektronenmassen führt. Faszinierenderweise führt diese kollektive Verschränkung zu einer Mobilisierung der lokalen Momente und somit zu einer so genannten großen Fermi-Fläche. Diese berücksichtigt sowohl die Leitungselektronen als auch die f-Momente und kann experimentell z. B. durch eine entsprechende Änderung der Hall-Zahl nachgewiesen werden. Inzwischen wurde gezeigt, dass diese effektive Delokalisierung der f-Momente aus allgemeinen Gründen zu erwarten ist.
Überaschenderweise zeigen jedoch einige Verbindungen, z. B. YbRh2Si2 und CeCoIn5, Fermi-Flüssigkeits-ähnliche Phasen, in denen die f-Momente lokalisiert zu sein scheinen. Diese Phasen sind durch eine so genannte kleine Fermi-Fläche gekennzeichnet, die nur Leitungselektronen berücksichtigt, was wiederum durch Messungen der Hall-Zahl beobachtet werden kann. Besonders interessant sind sogenannte Kondo-Zusammenbruchsphasenübergänge zwischen Phasen mit kleiner und großer Fermi-Fläche. Ein Kennzeichen von Kondo-Zusammenbrüchen ist eine plötzliche Rekonstruktion der Fermi-Fläche, die als Sprung in der Hall-Zahl beobachtet werden kann. Trotzdem scheinen Kondo-Zusammenbrüche kontinuierliche Quantenphasenübergänge zu sein. Darüber hinaus weisen der quantenkritische Punkt des Kondo-Zusammenbruchs und der zugehörige quantenkritische Bereich typischerweise ein “seltsames Metall”-Verhalten (strange metal behavior) auf. Dazu gehören eine lineare Temperaturabhängigkeit des Widerstandes, dynamisches Skalierungsverhalten von Suszeptibilitäten und das scheinbare Fehlen von Quasiteilchen. Viele der Phänomene, die bei Kondo-Zusammenbrüchen beobachtet werden, sind noch nicht vollständig verstanden, insbesondere die Phasen mit kleinen Fermi-Flächen und das seltsame Metallverhalten im quantenkritischen Bereich. Das Hauptziel dieser Arbeit ist es, diese Phänomene mit Hilfe numerischer Methoden zu untersuchen.
Der erste Teil dieser Arbeit befasst sich hauptsächlich mit der Verbesserung von Matrix-Produkt-Zustands (MPS)-Algorithmen. Dort entwickeln wir ein Verfahren zur kontrollierten Verbindungserweiterung (CBE), das die günstigen Konvergenzeigenschaften der weit verbreiteten 2-Gitterplatz-Aktualisierung aufweist, aber mit einem Rechenaufwand welcher nur geringfügig höher ist als der einer 1-Gitterplatz-Aktualisierung. Eine anschließende Anwendung von CBE auf die MPS-Grundzustandssuche für ein Kondo-Heisenberg-Modell auf einem 4-schenkligen Zylinder, einem paradigmatischen Schwerfermionenmodell, zeigte, dass in diesem Modell zwei Phasen existieren, die durch eine kleine bzw. eine große Fermi-Fläche gekennzeichnet sind. Die Untersuchung eines mutmaßlichen Kondo-Zusammenbruchs zwischen diesen Phasen wird zukünftigen Arbeiten überlassen.
Im zweiten Teil untersuchten wir das periodische Anderson-Modell, ein weiteres paradigmatisches Schwerfermionenmodell. Unter Verwendung der 2-Gitterplatz zellulären dynamischen Molekularfeldtheorie zusammen mit der numerischen Renormierungsgruppe (NRG) als Störstellenlöser, waren wir in der Lage, einen Kondo-Zusammenbruchsphasenübergang in diesem Modell zu identifizieren und gründlich zu untersuchen. Dank der Fähigkeit der NRG, exponentiell kleine Energie- und Temperaturskalen aufzulösen, erzielten wir mehrere neue Erkenntnisse, insbesondere über die Phase mit kleiner Fermi-Fläche und über den quantenkritischen Bereich, in welchem wir seltsames metallisches Verhalten finden und untersuchen. Mehrere Vergleiche zwischen numerischen Ergebnissen und experimentellen Daten zeigen eine bemerkenswert gute qualitative Übereinstimmung.Heavy fermion metals are a class of strongly correlated materials. They typically contain rare earth elements like Ytterbium or Cerium which host localized f shells that tend towards local moment formation. In conjunction with itinerant conduction bands which are also present in these metals, the local moments give rise to interesting strongly correlated phases at sufficiently low temperatures. A well-understood example is the so-called heavy Fermi liquid, where collective entanglement between electrons in the conduction bands and local moments gives rise to a Fermi liquid with quasiparticle masses in excess of 1000 bare electron masses. A captivating property of the heavy Fermi liquid is that this collective entanglement effectively renders the local moments mobile. This leads to a so-called large Fermi surface which accounts for both the conduction electrons and the f moments and is experimentally detected for instance by a corresponding change of the Hall number. By now, it is well understood that this effective delocalization of the f moments is expected on general grounds.
It is therefore surprising that some compounds, for instance YbRh2Si2 and CeCoIn5, host Fermi-liquid-like phases in which the f moments appear to be localized. These phases are characterized by a so-called small Fermi surface which only accounts for the conduction electrons, again observable via measurements of the Hall number. Particularly interesting are so-called Kondo breakdown quantum phase transitions between small and large Fermi surface phases. A hallmark of Kondo breakdown transitions is a sudden reconstruction of the Fermi surface, observable as a jump in the Hall number. Despite that, Kondo breakdown transitions appear to be continuous quantum phase transitions. Furthermore, the Kondo breakdown quantum critical point and the associated quantum critical region typically exhibit strange metal behavior. This includes phenomena such as linear-in-temperature resistivity, dynamical scaling of susceptibilities, and the apparent absence of quasiparticles. Many of the phenomena observed around Kondo breakdown transitions are not fully understood yet, particularly the small Fermi surface phases and the strange metal behavior in the quantum critical region. The main goal of this thesis is to shed light on these phenomena using numerical methods.
The first part of this thesis is mainly focused on improving matrix product state (MPS) algorithms. There, we develop a controlled bond expansion (CBE) scheme that exhibits the favorable convergence properties of the widely used 2-site update, but at a reduced computational cost, only marginally higher than that of a 1-site update. A subsequent application of CBE to MPS ground-state search for a Kondo-Heisenberg model on a 4-leg cylinder, a paradigmatic heavy-fermion model, showed that this model hosts two phases, characterized by a small and a large Fermi surface, respectively. An investigation of a putative Kondo breakdown transition between those phases was left for future work.
In the second part, we studied of the periodic Anderson model (PAM), another paradigmatic toy model to describe heavy fermions. Using 2-site cellular dynamical mean-field theory (2CDMFT) together with the numerical renormalization group (NRG) as an impurity solver, we were able to identify and thoroughly study a Kondo breakdown quantum phase transition in this model. Facilitated by the ability of NRG to resolve exponentially small energy and temperature scales, we were able to obtain several new insights on the small Fermi surface phase and especially on the quantum critical region, where we find and study strange metal behavior. Repeated comparison between numerical results and experimental data shows remarkably good qualitative agreement
Emotionsregulation bei Kindern und Jugendlichen mit depressiven Eltern - Ein Vergleich von Verhalten und Emotionsregulation vor und nach gruppenpräventiver Maßnahme
Get PDFPersistent immune-related adverse events after cessation of checkpoint inhibitor therapy: Prevalence and impact on patients’ health-related quality of life
Get PDFSuizide per Holzkohlegrill im Sektionsgut des Instituts für Rechtsmedizin der LMU München in den Jahren 2008-2014 und 2015-2021
Get PDFIn den Jahren 2008 bis 2014 wurden im Institut für Rechtsmedizin der Universität München 36 Fälle von Suizid mit Hilfe eines Holzkohlegrills obduziert und 17 Fälle zusätzlich als Leichenschau begutachtet. Der erste dokumentierte Fall stammt aus dem Jahr 2008, einen Student aus China.
Die Daten zu den Leichenschauen stammen allesamt aus dem Einzugsgebiet der Staatsanwaltschaft München 1. Die Obduktionen wurden vorwiegend von den Staatsanwaltschaften München 1 (n=15) und München 2 (n=8) in Auftrag gegeben. Die Verstorbenen stammen folglich vorwiegend aus München Stadt und den Landkreisen um München. Die meisten Suizide mittels eines Holzkohlegrills erfolgten mit einer Fallzahl von je 12 Fällen im Jahr 2012 und 2014, gefolgt von den Jahren 2010 und 2008 mit je 10 Fällen, 5 Fällen im Jahr 2011 und je 4 Fällen in den Jahren 2008 und 2009. Der erste dokumentierte Fall im Institut für Rechtsmedizin München stammt aus dem Jahr 2008. Im selben Jahr fanden sich im Sektionsgut noch 3 weitere Fälle.
Der Familienstand der Toten war in 57% ledig (n=30), gefolgt von verheiratet oder in Partnerschaft (n=10; 19%) und verwitwet (n=5; 9%). Am häufigsten wurden die Verstorbenen in ihrem Zuhause (n= 41; 77%) und von Angehörigen (n= 14; 26%) aufgefunden.
Eine CO-Hb-Konzentration-Bestimmung wurde nur im Rahmen der Leicheneröffnung (n=36) durchgeführt, in 92% (n=33) der Fälle konnte auch ein Wert ermittelt werden. In 88% der Fälle (n=29) lag die CO-Hb-Konzentration bei mehr 70%. In 81% der Fälle (n=29) wurde eine Blut- oder Muskelalkoholbestimmung durchgeführt. In 11% (n=4) konnte kein Alkohol nachgewiesen werden. Der kleinste nachweisbare Blutalkoholspiegel lag bei 0,05‰, der höchste bei 2,1‰ im Blut. In 19% der Fälle (n=7) wurde kein Auftrag zur Bestimmung des Blutalkohols erteilt, in 11% (n=4) war auf Grund fortgeschrittener Leichenfäulnis kein Mittelwert zu ermitteln und in 8% (n=3) wurde eine Muskelalkoholkonzentration bestimmt.
In 44% der Fälle (n=16) konnte ein zusätzlicher Konsum von Sedativa bei chemischtoxikologischen Untersuchungen belegt werden. In 8 Fällen waren dies Diphenhydramin und in weiteren Fällen Benzodiazepine (n=2), Antidepressiva (n=6) oder Neuroleptika (n=4). Die nachgewiesenen Konzentrationen im Blut waren für sich allein allesamt nicht geeignet den Tod herbeizuführen.
In 36% der obduzierten Fälle (n=13) wurde eine psychiatrische Grunderkrankung dokumentiert. Darunter waren Depressionen (n=6), zweimal gepaart mit einer Suchterkrankung, und in einem Fall wurde eine Schizophrenie erwähnt. Bei den übrigen psychischen Erkrankungen wurde diese Angabe nicht weiter spezifiziert.
Um einen besseren zeitlichen Verlauf aufzuzeigen wurden im Nachgang noch die Fälle der Jahre 2015 bis 2021 analysiert. In diesem Zeitraum wurden im Institut für Rechtsmedizin der Universität München weitere 66 Fälle von Suizid mit Hilfe eines Holzkohlegrills dokumentiert. Davon wurden 54,6% (n=36) obduziert und 45,5% (n=30) mittels äußerer Leichenschau begutachtet. Wie bereits im ersten beobachteten Zeitraum 2008 bis 2014, wurden die meisten Sektionen auch in den Jahren 2015 bis 2021 von der Staatsanwaltschaft München 1 in Auftrag gegeben (47%,n=17). Die zweitmeisten Aufträge kamen hier allerdings von der Staatsanwaltschaft Augsburg (n=7; 19%) und erst die drittmeisten Aufträge von der Staatsanwaltschaft München 2 (n=5; 14%). Die meisten Todesfälle wurden in den Jahren 2015 (n=15) und 2017 (n=16) verzeichnet, gefolgt von den Jahren 2016 (n=10), 2018 (n=8), 2019 (n=7), 2018 (n=6) und 2021 (n=4).
Die Verstorbenen waren vorwiegend männlich (n=44 vs. n=22) und am häufigsten der Altersspanne der 40-49-jährigen zuzuordnen ( n=17, 29%). Die jüngsten Verstorbenen waren 2 Mädchen, jeweils 15 Jahre alt, und der älteste Verstorbene war ein 85 Jahre alter Mann. Insgesamt konnte gesehen werden, dass der Peak im Jahr 2012 und 2014 (je n=12) aus dem ersten Beobachtungszeitraum in den Jahren 2017 (n=16) und 2015 (n=15) nochmals überschritten wurde.
In den folgenden Jahren kam es dann zu einem deutlichen Abfallen der Fallzahlen und erreichte im Jahr 2021 mit nur 4 Ereignissen einen Tiefpunkt, welcher dem Jahr 2008, dem Indexjahr, entspricht
