Refine
Has Fulltext
- yes (183)
Is part of the Bibliography
- yes (183)
Year of publication
Document Type
- Journal article (152)
- Doctoral Thesis (31)
Keywords
- ischemic stroke (14)
- stroke (9)
- COVID-19 (8)
- asthma (8)
- secondary prevention (7)
- tinnitus (7)
- prevalence (6)
- Germany (5)
- Koronare Herzkrankheit (5)
- coronary heart disease (5)
Institute
- Institut für Klinische Epidemiologie und Biometrie (183) (remove)
Sonstige beteiligte Institutionen
- Clinical Trial Center (CTC) / Zentrale für Klinische Studien Würzburg (ZKSW) (5)
- Klinische Studienzentrale (Universitätsklinikum) (2)
- Comprehensive Cancer Center Mainfranken, University Hospital Würzburg, Würzburg, Germany (1)
- Deutsches Zentrum für Herzinsuffizienz (1)
- Interdisziplinäre Zentrum für Klinische Forschung (IZKF) (1)
- Medizinische Klinik und Poliklinik 1, Abteilung Kardiologie (1)
- Medizinische Klinik und Poliklinik 1, Abteilung Nephrologie (1)
- Servicezentrum Medizin-Informatik (1)
- Servicezentrum Medizin-Informatik (Universitätsklinikum) (1)
- Universitätsklinikum Würzburg (UKW) (1)
In this study, we examined the conditional indirect and direct relations of pain-related cognitions to depression. Subjective helplessness was included as presumably mediating the relations of catastrophizing and thought suppression to depression due to motivational deficits. In addition, moderating effects of dispositional action versus state orientation were analyzed, whereby state orientation indicates volitional deficits in coping with distress. The study was based on self-report data from 536 patients with chronic non-specific low back pain at the beginning of inpatient rehabilitation. Moderated mediation analyses were performed. The indirect catastrophizing- and thought suppression-depression relations were (partially) mediated by subjective helplessness; and moderated by failure-related action versus state orientation. Moreover, action versus state orientation moderated the direct relation of thought suppression to depression. Results suggest that catastrophizing, thought suppression, and subjective helplessness do not lead to depression unless associated with self-regulatory inability (i.e., state orientation). In contrast, action-oriented patients more effectively self-regulate pain-related emotions, disengage from rumination, and distract from pain and thus better avoid the debilitating effects of negative pain-related cognitions on depression. Future research and treatment may more strongly focus on the role of motivational and volitional deficits underlying learned helplessness and depression in chronic pain.
Introduction.
Mobile health (mHealth) integrates mobile devices into healthcare, enabling remote monitoring, data collection, and personalized interventions. Machine Learning (ML), a subfield of Artificial Intelligence (AI), can use mHealth data to confirm or extend domain knowledge by finding associations within the data, i.e., with the goal of improving healthcare decisions. In this work, two data collection techniques were used for mHealth data fed into ML systems: Mobile Crowdsensing (MCS), which is a collaborative data gathering approach, and Ecological Momentary Assessments (EMA), which capture real-time individual experiences within the individual’s common environments using questionnaires and sensors. We collected EMA and MCS data on tinnitus and COVID-19. About 15 % of the world’s population suffers from tinnitus.
Materials & Methods.
This thesis investigates the challenges of ML systems when using MCS and EMA data. It asks: How can ML confirm or broad domain knowledge? Domain knowledge refers to expertise and understanding in a specific field, gained through experience and education. Are ML systems always superior to simple heuristics and if yes, how can one reach explainable AI (XAI) in the presence of mHealth data? An XAI method enables a human to understand why a model makes certain predictions. Finally, which guidelines can be beneficial for the use of ML within the mHealth domain? In tinnitus research, ML discerns gender, temperature, and season-related variations among patients. In the realm of COVID-19, we collaboratively designed a COVID-19 check app for public education, incorporating EMA data to offer informative feedback on COVID-19-related matters. This thesis uses seven EMA datasets with more than 250,000 assessments. Our analyses revealed a set of challenges: App user over-representation, time gaps, identity ambiguity, and operating system specific rounding errors, among others. Our systematic review of 450 medical studies assessed prior utilization of XAI methods.
Results.
ML models predict gender and tinnitus perception, validating gender-linked tinnitus disparities. Using season and temperature to predict tinnitus shows the association of these variables with tinnitus. Multiple assessments of one app user can constitute a group. Neglecting these groups in data sets leads to model overfitting. In select instances, heuristics outperform ML models, highlighting the need for domain expert consultation to unveil hidden groups or find simple heuristics.
Conclusion.
This thesis suggests guidelines for mHealth related data analyses and improves estimates for ML performance. Close communication with medical domain experts to identify latent user subsets and incremental benefits of ML is essential.
Ziel der vorliegenden Studie war es zu untersuchen, ob anhand geometrischer Merkmale der HWK im Kindesalter eine sichere individuelle Vorhersage der Morphologie der HWK zum Ende der Entwicklung möglich ist. Hierdurch könnte eine Individualisierung der CVM-Methode und somit eine Einschätzung des bereits verstrichenen Wachstums erfolgen.
Zu diesem Zweck wurden insgesamt 1377 FRS-Aufnahmen von 267 Patienten – 110 weibliche und 157 männliche – aus dem Archiv der Poliklinik für Kieferorthopädie des Universitätsklinikums Würzburg digitalisiert und untersucht. Die HWK wurden im Programm OnyxCeph (Herst.: Image Instruments GmbH) quantifiziert und die berechneten Werte mit der Software SPSS statistisch ausgewertet. Mittels linearer Regressionen wurde versucht, anhand der Morphologie der Wirbelkörper vor dem puberalen Wachstumsschub auf die Geometrie der HWK im Erwachsenenalter zu schließen. Zur Illustrierung wurden Streudiagramm und die dazugehörigen Abfolgen von Röntgenbildern dargestellt.
Eine Schätzung der Geometrie der HWK im Erwachsenenalter würde bei den separat betrachteten Parametern und bei einer gemeinsamen Betrachtung der Parameter kaum zu korrekten Einschätzungen führen.
Die Streudiagramme mit den Bilderabfolgen stützen diese These ebenfalls und illustrieren die mögliche Fehleinschätzung der Geometrie.
Die Ergebnisse der Studie zeigen erneut, dass die Geometrie der HWK im Erwachsenenalter sehr variabel ist, wie komplex die Entwicklung der HWK ist und dass anhand ihrer Geometrie im Kindesalter keine sichere Einschätzung der skelettalen Reife möglich ist.
Eine Individualisierung der CVM-Methode ist anhand der in dieser Studie untersuchten Parameter nicht möglich. Somit lässt sich schlussfolgern, dass die CVM-Methode nicht als alleinige Methode zur präzisen skelettalen Alterseinschätzung verlässlich genutzt werden kann, sondern für eine sichere Beurteilung weitere Reifeindikatoren hinzugezogen werden sollten. Allerdings sollten hierzu zusätzliche radiologische Untersuchungen, wie beispielsweise die Handröntgenaufnahme, nur dann durchgeführt werden, wenn diese dem ALARA-Prinzip entsprechen.