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Grünflächen stellen einen der wichtigsten Umwelteinflüsse in der Wohnumwelt der Menschen dar. Einerseits wirken sie sich positiv auf die physische und mentale Gesundheit der Menschen aus, andererseits können Grünflächen auch negative Wirkungen anderer Faktoren abmildern, wie beispielsweise die im Laufe des Klimawandels zunehmenden Hitzeereignisse. Dennoch sind Grünflächen nicht für die gesamte Bevölkerung gleichermaßen zugänglich. Bestehende Forschung im Kontext der Umweltgerechtigkeit (UG) konnte bereits aufzeigen, dass unterschiedliche sozio-ökonomische und demographische Gruppen der deutschen Bevölkerung unterschiedlichen Zugriff auf Grünflächen haben. An bestehenden Analysen von Umwelteinflüssen im Kontext der UG wird kritisiert, dass die Auswertung geographischer Daten häufig auf zu stark aggregiertem Level geschieht, wodurch lokal spezifische Expositionen nicht mehr genau abgebildet werden. Dies trifft insbesondere für großflächig angelegte Studien zu. So werden wichtige räumliche Informationen verloren. Doch moderne Erdbeobachtungs- und Geodaten sind so detailliert wie nie und Methoden des maschinellen Lernens ermöglichen die effiziente Verarbeitung zur Ableitung höherwertiger Informationen.
Das übergeordnete Ziel dieser Arbeit besteht darin, am Beispiel von Grünflächen in Deutschland methodische Schritte der systematischen Umwandlung umfassender Geodaten in relevante Geoinformationen für die großflächige und hochaufgelöste Analyse von Umwelteigenschaften aufzuzeigen und durchzuführen. An der Schnittstelle der Disziplinen Fernerkundung, Geoinformatik, Sozialgeographie und Umweltgerechtigkeitsforschung sollen Potenziale moderner Methoden für die Verbesserung der räumlichen und semantischen Auflösung von Geoinformationen erforscht werden. Hierfür werden Methoden des maschinellen Lernens eingesetzt, um Landbedeckung und -nutzung auf nationaler Ebene zu erfassen. Diese Entwicklungen sollen dazu beitragen bestehende Datenlücken zu schließen und Aufschluss über die Verteilungsgerechtigkeit von Grünflächen zu bieten.
Diese Dissertation gliedert sich in drei konzeptionelle Teilschritte. Im ersten Studienteil werden Erdbeobachtungsdaten der Sentinel-2 Satelliten zur deutschlandweiten Klassifikation von Landbedeckungsinformationen verwendet. In Kombination mit punktuellen Referenzdaten der europaweiten Erfassung für Landbedeckungs- und Landnutzungsinformationen des Land Use and Coverage Area Frame Survey (LUCAS) wird ein maschinelles Lernverfahren trainiert. In diesem Kontext werden verschiedene Vorverarbeitungsschritte der LUCAS-Daten und deren Einfluss auf die Klassifikationsgenauigkeit beleuchtet. Das Klassifikationsverfahren ist in der Lage Landbedeckungsinformationen auch in komplexen urbanen Gebieten mit hoher Genauigkeit abzuleiten. Ein Ergebnis des Studienteils ist eine deutschlandweite Landbedeckungsklassifikation mit einer Gesamtgenauigkeit von 93,07 %, welche im weiteren Verlauf der Arbeit genutzt wird, um grüne Landbedeckung (GLC) räumlich zu quantifizieren.
Im zweiten konzeptionellen Teil der Arbeit steht die differenzierte Betrachtung von Grünflächen anhand des Beispiels öffentlicher Grünflächen (PGS), die häufig Gegenstand der UG-Forschung ist, im Vordergrund. Doch eine häufig verwendete Quelle für räumliche Daten zu öffentlichen Grünflächen, der European Urban Atlas (EUA), wird bisher nicht flächendeckend für Deutschland erhoben. Dieser Studienteil verfolgt einen datengetriebenen Ansatz, die Verfügbarkeit von öffentlichem Grün auf der räumlichen Ebene von Nachbarschaften für ganz Deutschland zu ermitteln. Hierfür dienen bereits vom EUA erfasste Gebiete als Referenz. Mithilfe einer Kombination von Erdbeobachtungsdaten und Informationen aus dem OpenStreetMap-Projekt wird ein Deep Learning -basiertes Fusionsnetzwerk erstellt, welche die verfügbare Fläche von öffentlichem Grün quantifiziert. Das Ergebnis dieses Schrittes ist ein Modell, welches genutzt wird, um die Menge öffentlicher Grünflächen in der Nachbarschaft zu schätzen (𝑅 2 = 0.952).
Der dritte Studienteil greift die Ergebnisse der ersten beiden Studienteile auf und betrachtet die Verteilung von Grünflächen in Deutschland unter Hinzunahme von georeferenzierten Bevölkerungsdaten. Diese exemplarische Analyse unterscheidet dabei Grünflächen nach zwei Typen: GLC und PGS. Zunächst wird mithilfe deskriptiver Statistiken die generelle Grünflächenverteilung in der Bevölkerung Deutschlands beleuchtet. Daraufhin wird die Verteilungsgerechtigkeit anhand gängiger Gerechtigkeitsmetriken bestimmt. Abschließend werden die Zusammenhänge zwischen der demographischen Komposition der Nachbarschaft und der verfügbaren Menge von Grünflächen anhand dreier exemplarischer soziodemographischer Gesellschaftsgruppen untersucht. Die Analyse zeigt starke Unterschiede der Verfügbarkeit von PGS zwischen städtischen und ländlichen Gebieten. Ein höherer Prozentsatz der Stadtbevölkerung hat Zugriff das Mindestmaß von PGS gemessen an der Vorgabe der Weltgesundheitsorganisation. Die Ergebnisse zeigen auch einen deutlichen Unterschied bezüglich der Verteilungsgerechtigkeit zwischen GLC und PGS und verdeutlichen die Relevanz der Unterscheidung von Grünflächentypen für derartige
Untersuchungen. Die abschließende Betrachtung verschiedener Bevölkerungsgruppen arbeitet Unterschiede auf soziodemographischer Ebene auf.
In der Zusammenschau demonstriert diese Arbeit wie moderne Geodaten und Methoden des maschinellen Lernens genutzt werden können bisherige Limitierungen räumlicher Datensätze zu überwinden. Am Beispiel von Grünflächen in der Wohnumgebung der Bevölkerung Deutschlands wird gezeigt, dass landesweite Analysen zur Umweltgerechtigkeit durch hochaufgelöste und lokal feingliedrige geographische Informationen bereichert werden können. Diese Arbeit verdeutlicht, wie die Methoden der Erdbeobachtung und Geoinformatik einen wichtigen Beitrag leisten können, die Ungleichheit der Wohnumwelt der Menschen zu identifizieren und schlussendlich den nachhaltigen Siedlungsbau in Form von objektiven Informationen zu unterstützen und überwachen.
Regional climate models (RCMs) are tools used to project future climate change at a regional scale. Despite their high horizontal resolution, RCMs are characterized by systematic biases relative to observations, which can result in unrealistic interpretations of future climate change signals. On the other hand, bias correction (BC) is a popular statistical post-processing technique applied to improve the usability of output from climate models. Like every other statistical technique, BC has its strengths and weaknesses. Hence, within the regional context of Germany, and for temperature and precipitation, this study is dedicated to the assessment of the impact of different BC techniques on the RCM output. The focuses are on the impact of BC on the RCM’s statistical characterization, and physical consistency defined as the spatiotemporal consistency between the bias-corrected variable and the simulated physical mechanisms governing the variable, as well as the correlations between the bias-corrected variable and other (simulated) climate variables. Five BC techniques were applied in adjusting the systematic biases in temperature and precipitation RCM outputs. The BC techniques are linear scaling, empirical quantile mapping, univariate quantile delta mapping, multivariate quantile delta mapping that considers inter-site dependencies, and multivariate quantile delta mapping that considers inter-variable dependencies (MBCn). The results show that each BC technique adds value in reducing the biases in the statistics of the RCM output, though the added value depends on several factors such as the temporal resolution of the data, choice of RCM, climate variable, region, and the metric used in evaluating the BC technique. Further, the raw RCMs reproduced portions of the observed modes of atmospheric circulation in Western Europe, and the observed temperature, and precipitation meteorological patterns in Germany. After the BC, generally, the spatiotemporal configurations of the simulated meteorological patterns as well as the governing large-scale mechanisms were reproduced.
However, at a more localized spatial scale for the individual meteorological patterns, the BC changed the simulated co-variability of some grids, especially for precipitation. Concerning the co-variability among the variables, a physically interpretable positive correlation was found between temperature and precipitation during boreal winter in both models and observations. For most grid boxes in the study domain and on average, the BC techniques that do not adjust inter-variable dependency did not notably change the simulated correlations between the climate variables. However, depending on the grid box, the (univariate) BC techniques tend to degrade the simulated temporal correlations between temperature and precipitation. Further, MBCn which adjusts biases in inter-variable dependency has the skill to improve the correlations between the simulated variables towards observations.
Objectives
Although the vast majority of COVID-19 cases are treated in primary care, patients' experiences during home isolation have been little studied. This study aimed to explore the experiences of patients with acute COVID-19 and to identify challenges after the initial adaptation of the German health system to the pandemic (after first infection wave from February to June 2020).
Methods
A mixed-method convergent design was used to gain a holistic insight into patients experience. The study consisted of a cross-sectional survey, open survey answers and semi-structured telephone interviews. Descriptive analysis was performed on quantitative survey answers. Between group differences were calculated to explore changes after the first infection wave. Qualitative thematic analysis was conducted on open survey answers and interviews. The results were then compared within a triangulation protocol.
Results
A total of 1100 participants from all German states were recruited by 145 general practitioners from August 2020 to April 2021, 42 additionally took part in qualitative interviews. Disease onset varied from February 2020 to April 2021. After the first infection wave, more participants were tested positive during the acute disease (88.8%; 95.2%; P < 0.001). Waiting times for tests (mean 4.5 days, SD 4.1; 2.7days, SD 2.6, P < 0.001) and test results (mean 2.4 days, SD 1.9; 1.8 days, SD 1.3, P < 0.001) decreased. Qualitative results indicated that the availability of repeated testing and antigen tests reduced insecurities, transmission and related guilt. Although personal consultations at general practices increased (6.8%; 15.5%, P < 0.001), telephone consultation remained the main mode of consultation (78.5%) and video remained insignificant (1.9%). The course of disease, the living situation and social surroundings during isolation, access to health care, personal resilience, spirituality and feelings of guilt and worries emerged as themes influencing the illness experience. Challenges were contact management and adequate provision of care during home isolation. A constant contact person within the health system helped against feelings of care deprivation, uncertainty and fear.
Conclusions
Our study highlights that home isolation of individuals with COVID-19 requires a holistic approach that considers all aspects of patient care and effective coordination between different care providers.
In Unterfranken/Nordbayern wurde eine gut abgegrenzte Unterart der Hieracium maculatum-Gruppe festgestellt, die auf die Hänge des Maintals zwischen Würzburg und Hasloch beschränkt ist mit einem Hot Spot (>90% des Gesamtbestandes) zwischen den Orten Thüngersheim und Retzbach. Aufgrund einiger Ähnlichkeiten mit H. glaucinum subsp. prasiophaeum (Syn.: subsp. gougetianum) wird die Unterart als H. maculatum subsp. pseudogougetianum beschrieben. Diese Subspecies wächst bevorzugt auf Muschelkalk-Schotter und beginnt bereits Mitte April zu blühen, hat weißlich behaarte Kopfhüllen mit dunklen Stieldrüsen. Die Grundblattrosette besteht aus eiförmigen bis elliptischen, gezähnten bis gesägten, oberseits kahlen, glauken und dunkel gefleckten Blättern. Die Stängel tragen 1-3(4) gestielte Laubblätter und bilden meistens lange blühende Seitenäste aus den Blattachseln. H. maculatum subsp. pseudogougetianum ist wie ein Teil der H. maculatum-Sippen tetraploid mit einem Genomgewicht (2C-Wert) von 14,5 pg und unterscheidet sich damit von der H. glaucinum-Gruppe, deren untersuchte Taxa ausnahmslos triploid sind (10,1 pg).
Eine pentaploide Sippe aus der Pilosella macranthela-Verwandtschaft wurde in Unterfranken/Bayern entdeckt, die hier als P. macranthela subsp. sylvae-pici neu beschrieben wird. Sie wächst hauptsächlich im bayerischen Buntsandstein-Spessart und kommt mit drei kleinen, isolierten Wuchsorten auch in den Kalkgebieten des Maintals und Tauberbereichs vor. Die Wuchsform steht zwischen dem Furcata- und Laxicephala-Typus von Pilosellinen mit ober- und teils unterirdischen Ausläufern und zeigt Neigung, Horste zu bilden. Die Ober- und Unterseiten der Rosettenblätter besitzen Sternhaare. Die Korbstiele und Hüllblätter sind dicht mit dunkel gestielten Drüsenhaaren mit gelblichen Drüsenköpfen besetzt. Die seitlichen Zähne der Blütenzungen sind oft durch Einschnitte abgetrennt. Tetra- und pentaploide Zwischenarten zwischen P. macranthela subsp. sylvae-pici und P. officinarum werden als P. ottonis neu beschrieben. P. ottonis ist tetra- und pentaploid mit bis zu 7 Körben, ist an den Hüllblättern mit dunklen Stieldrüsen besetzt und ähnelt vom Habitus Formen von P. acutlifolia. Die Hüllen von P. ottonis besitzen wie die von P. macranthela subsp. sylvae-pici und P. glomerata zahlreiche, ca. 10–20 μm dicke Epidermispapillen, die stets bei P. officinarum fehlen. Heterogene P. marcanthela-Sippen (tetra- und heptaploid) kommen als Spontanhybride zwischen P. glomerata und P. officinarum auch außerhalb des Spessartgebiets vor und wurden auch ohne benachbarte P. glomerata gefunden.
Hieracium rotundatum subsp. silvae-bavaricae wird als neu für die Wissenschaft beschrieben und abgebildet. Die neue Unterart gehört zu einem Formenkreis von Arten (H. rotundatum, H. transylvanicum), dessen Hauptverbreitung auf dem Balkan liegt. Die wechselvolle nomenklatorische Geschichte des Artnamens wird nachgezeichnet. Diagnostische Merkmale zur Unterscheidung der in der Wuchsform ähnlichen Arten H. murorum, H. rotundatum und H. transylvanicum werden diskutiert. Dabei wird auf die Bedeutung der Ausbildung des Grundblattzyklus besonders hingewiesen. Entgegen bisheriger Kenntnis reicht die nordwestliche Verbreitungsgrenze von H. rotundatum nun bis Südost-Bayern. Bei der Suche nach H. rotundatum konnte auch eine morphologisch auffällige Unterart von H. rotundatum nachgewiesen werden, die hier als neu beschrieben wird.
Alignment strategies for primary total knee arthroplasty (TKA) have changed significantly over time with a shift towards a more individualized alignment goal. At the same time, computer-assisted surgery (CAS) has gained interest for intraoperative control and accuracy in implant positioning and limb alignment. Despite the often discussed benefits and drawbacks of robotics and navigation for TKA, the routine use of these new devices on a day-to-day basis remains obscure. Therefore, nationwide hospital billing data based on the Operation Procedure Classification System (OPS) were retrieved from the Federal Statistical Office of Germany for the period from 2010 to 2021. OPS codes for primary total knee arthroplasty (OPS code: 5-822*) were further analyzed regarding the usage of computer navigation (additional OPS code: 5-988) or robotic devices (additional OPS code: 5-987). Gender and age at the time of surgery were also assessed. The results show a total of 2,226,559 primary TKAs were implanted between 2010 and 2021, of which 2,044,914 were performed conventionally (91.84% of all TKAs). A total of 170,276 TKAs were performed using navigation technique (7.65% of all TKAs) and another 11,369 TKAs were performed using robotics (0.51% of all TKAs). For the period from 2018 to 2021, a substantial increase in robot-assisted TKA (R-TKA) was observed, with an average increase rate of 84.74% per year, while the number of navigated TKAs declined (−3.67% per year). Computer-assisted surgery, and particularly robotics for TKA, are seeing growing popularity and stepwise translation into routine clinical use in Germany, with a steep increase rate of more than 80% per year since 2018. Nevertheless, the majority of TKAs are still performed using manual instrumentation, rendering conventional TKA the currently unchanged gold standard.
Medical tourism is a rapidly growing sector of economic growth and diversification. However, data on the demographics and characteristics of the traveling patients are sparse. In this study, we analyzed the common demographic properties and characteristics of the inbound medical tourists seeking orthopedic medical care in Germany for the years 2010 to 2019 compared to a domestic group. At the same time, we examined how the COVID-19 pandemic outbreak of 2020 changed the field of medical tourism in Germany. Calculations were performed using administrative hospital data provided by the Federal Statistical Department of Germany. Data were analyzed from the years 2010 to 2020. A total of six elective orthopedic surgery codes (bone biopsy, knee arthroplasty, foot surgery, osteotomy, hardware removal, and arthrodesis) were identified as key service indicators for medical tourism and further analyzed. Factors including residence, sex, year, and type of elective surgery were modeled using linear regression analysis. Age and sex distributions were compared between patients living inside Germany (DE) or outside Germany (non-DE). Between 2010 and 2020, 6,261,801 orthopedic procedures were coded for the DE group and 27,420 key procedures were identified for the non-DE group. Medical tourists were predominantly male and significantly younger than the domestic population. The linear regression analysis of the OPS codes over the past years showed a significantly different slope between the DE and non-DE groups only for the OPS code “hardware removal”. With the COVID-19 pandemic, an overall decline in performed orthopedic procedures was observed for the non-DE and the DE group. A significant reduction below the 95% prediction bands for the year 2020 could be shown for hardware removal and foot surgery (for DE), and for hardware removal, knee arthroplasty, foot surgery, and osteotomy (for non-DE). This study is the first to quantify inbound medical tourism in elective orthopedic surgery in Germany. The COVID-19 pandemic negatively affected many — but not all — areas of orthopedic surgery. It has to be seen how this negative trend will develop in the future.
Previous research has shown that temporary employment is negatively associated with many psychological and job-related outcomes, such as well-being, health, wages, organisational commitment, and job satisfaction. Among recent doctoral graduates, the proportion of temporary contracts is particularly high. However, research on the association between contract type and job satisfaction specifically among doctoral graduates is scarce. Therefore, whether and how obtaining permanent employment affects doctoral graduates’ job satisfaction remains a notable research gap that we intend to narrow by using panel data from a recent doctoral graduation cohort and by adopting a panel research design. We examine what effect obtaining permanent employment has on doctoral graduates’ job satisfaction and whether this effect differs by labour market sector. We use panel data that are representative of the 2014 doctoral graduation cohort in Germany and their career trajectories up to five years after graduation. We apply fixed-effects regression to approximate the within-effect of obtaining a permanent employment contract on job satisfaction. The analyses indicate that obtaining permanent employment increases doctoral graduates’ job satisfaction and that this increase is not driven by time-varying confounders. We also find that doctoral graduates’ labour market sector moderates the effect: the increase in job satisfaction is highest in the academic sector and statistically significantly different from that in the private sector. Overall, this paper offers new insights into the effect of obtaining a permanent contract on the job satisfaction of recent doctoral graduates throughout their first years after graduation, when they are often employed on temporary contracts.
Backround: In February 2021, the first formal evidence and consensus-based (S3) guidelines for the inpatient treatment of patients with COVID-19 were published in Germany and have been updated twice during 2021. The aim of the present study is to re-evaluate the dissemination pathways and strategies for ICU staff (first evaluation in December 2020 when previous versions of consensus-based guidelines (S2k) were published) and question selected aspects of guideline adherence of standard care for patients with COVID-19 in the ICU. Methods: We conducted an anonymous online survey among German intensive care staff from 11 October 2021 to 11 November 2021. We distributed the survey via e-mail in intensive care facilities and requested redirection to additional intensive care staff (snowball sampling). Results: There was a difference between the professional groups in the number, selection and qualitative assessment of information sources about COVID-19. Standard operating procedures were most frequently used by all occupational groups and received a high quality rating. Physicians preferred sources for active information search (e.g., medical journals), while nurses predominantly used passive consumable sources (e.g., every-day media). Despite differences in usage behaviour, the sources were rated similarly in terms of the quality of the information on COVID-19. The trusted organizations have not changed over time. The use of guidelines was frequently stated and highly recommended. The majority of the participants reported guideline-compliant treatment. Nevertheless, there were certain variations in the use of medication as well as the criteria chosen for discontinuing non-invasive ventilation (NIV) compared to guideline recommendations. Conclusions: An adequate external source of information for nursing staff is lacking, the usual sources of physicians are only appropriate for the minority of nursing staff. The self-reported use of guidelines is high.