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Die Versorgung und Unterstützung von Palliativpatienten stellt häufig hohe Anforderungen an deren Angehörige. Es ist wenig bekannt über den Informationsbedarf dieser Angehörigen und deshalb können sie nicht immer optimal nach ihren Bedürfnissen unterstützt und informiert werden. Ferner ist nicht genügend erforscht, wie Angehörige motiviert werden können, um über bekannte Anforderungen hinaus, eigene Vorstellungen und Ideen bezüglich des Informationsbedarfs zu entwickeln. In der vorliegenden Arbeit wird zunächst eine Literaturrecherche zur Informationsbedarfsanalyse durchgeführt, um einen Überblick über Methoden zur Erhebung eines Informationsbedarfs zu bekommen. Als Vorgehensweise für die Literaturrecherche wurden das Schneeballsystem und die systematische Suche in Schlagwortkatalogen identifiziert. Um eine geeignete Methode zur Ermittlung des Informationsbedarfs von Angehörigen von Palliativpatienten auswählen oder entwickeln zu können, wurden Interviews geführt. Neben einem Interview mit einer Familie erfolgten weitere Interviews im Rahmen von Hospitationen an drei verschiedenen medizinischen Einrichtungen: eine Palliativstation in Heidelberg, ein Hospiz in Wiesloch und eine spezialisierte ambulante Palliativversorgungseinheit in Buchen. Diese flossen in einen Interviewleitfaden ein, der als Methodik zur Erhebung des Informationsbedarfs speziell von Angehörigen von Palliativpatienten verwendet werden kann. Es hat sich gezeigt, dass die Befragung als ein qualitatives Interview durchgeführt werden sollte. Der Interviewleitfaden besteht aus 5 Fragenblöcken. Durch offene Fragestellungen werden die Subjektivität und ein tiefer Informationsgehalt erlangt. Im letzten Teil der Fragen werden papierbasierte Prototypen von einigen Ideen für mobile Systeme vorgestellt und besprochen. Dieser Interviewleitfaden wurde in einer Vorstudie erprobt. Dafür wurden 3 pflegende Angehörige von Palliativpatienten befragt. Durch das Umsetzen der Erkenntnisse aus den Interviews konnte die Methodik angepasst und Schwachstellen verbessert werden. Nach Abschluss dieser Testphase wurde ein allgemeiner Studienplan für eine Studie entworfen. Dieser beschreibt die Durchführung einer qualitativen Studie. Dabei soll die Wirklichkeit anhand der subjektiven Sicht der befragten Angehörigen abgebildet werden.
The Greifswald University Hospital in Germany conducts a research project called "Greifswald Approach to Individualized Medicine (GANI_MED)", which aims at improving patient care through personalized medicine. As a result of this project, there are multiple regional patient cohorts set up for different common diseases. The collected data of these cohorts will act as a resource for epidemiological research. Researchers are going to get the possibility to use this data for their study, by utilizing a variety of different descriptive metadata attributes. The actual medical datasets of the patients are integrated from multiple clinical information systems and medical devices. Yet, at this point in the process of defining a research query, researchers do not have proper tools to query for existing patient data. There are no tools available which offer a metadata catalogue that is linked to observational data, which would allow convenient research. Instead, researchers have to issue an application for selected variables that fit the conditions of their study, and wait for the results. That leaves the researchers not knowing in advance, whether there are enough (or any) patients fitting the specified inclusion and exclusion criteria. The "Informatics for Integrating Biology and the Bedside (i2b2)" framework has been assessed and implemented as a prototypical evaluation instance for solving this issue. i2b2 will be set up at the Institute for Community Medicine (ICM) at Greifswald, in order to act as a preliminary query tool for researchers. As a result, the development of a research data import routine and customizations of the i2b2 webclient were successfully performed. An important part of the solution is, that the metadata import can adapt to changes in the metadata. New metadata items can be added without changing the import program. The results of this work are discussed and a further outlook is described in this thesis.
Behandlungen von Tumoren zielen in erster Linie auf eine Verlängerung der Überlebenszeit des Patienten ab. Es ist für Ärzte eine Hilfe, wenn zu Beginn der Behandlung die voraussichtliche Überlebenszeit abgeschätzt werden kann. Dies geschieht aktuell oftmals mit Hilfe einer manuellen Einteilung in Risikoklassen. Für diese sind aus Erfahrungswerten typische Überlebenszeiten bekannt. In Zeiten der zunehmenden Digitalisierung ist es nur logisch den Versuch zu starten, die Klassifizierung automatisch vorzunehmen. In dieser explorativen Grundlagenarbeit werden zwei Data Mining–Verfahren — namentlich „naiver Bayes Klassifikator“ und „k–means Clustering“ — auf ihre Fähigkeit bezüglich der Überlebenszeitprognose hin untersucht. Dazu werden verschiedene Feature Selection Verfahren (Information Gain, Expertenselektion, Forward Selection, Backward Elimination und No Selection) getestet. Nach dem k–means Clustering können Kaplan–Meier–Kurven der einzelnen Cluster gezeichnet werden. Aus diesen kann eine Prognose der Überlebenszeit abgelesen werden. Der naive Bayes Klassifikator errechnet nach einer (äquifrequenten oder äquidistanten) Diskretisierung der Überlebenszeit für jeden Patienten individuell eine Überlebens–Wahrscheinlichkeits Verteilung. Das Training der Data Mining–Verfahren erfolgte auf der Basis von Datensätzen kolorektaler Tumorpatienten des Tumorregisters des Tumorzentrums Heilbronn–Franken.
Die Arbeit gliedert sich in sechs Kapitel. Kapitel 1 stellt die Problematik der Arbeit dar. Nach einer Darlegung der Gefälligkeit des Computer-Trainings werden die vorliegende Software “Gesichter“ und ihre Schwächen sowie mögliche Verbesserungen angesichts des aktuellen Stands der Technik vorgestellt. Die Vorgehensweise wird in der Zielsetzung beschrieben. Im Kapitel 2 werden wichtige medizinische und technische Konzepte vorgestellt, die für die Realisierung der neuen Applikation erforderlich sind. Außerdem wird das menschliche Gehirn vorgestellt. Es wird anschließend gezeigt, wie eine erworbene Hirnschädigung zu Stande kommt und welche Strukturen im Gehirn dabei betroffen sind. Kapitel 3 beschäftigt sich hauptsächlich mit der Untersuchung der vorliegenden Software sowie mit der konkreten Evaluierung der Vorgehensweise und der Auswahl der geeigneten Technologie zur Realisierung der neuen Anwendung. Kapitel 4 beschreibt, wie die Implementierung realisiert wurde. Dabei wird auf die Implementierung einzelner definierten Anforderungen eingegangen. In Kapitel 5 werden Testfälle, die mit dem neuen Programm durchgeführt werden können, vorgestellt. Das letzte Kapitel 6 fasst die Arbeit zusammen. Hierbei werden alle erreichten Ergebnisse entsprechend der Zielsetzung vorgestellt. Abschließend werden im Ausblick Erweiterungsmöglichkeiten für das neue Programm vorgeschlagen.
Diese Bachelorarbeit trägt den Titel „E-Learning in der Medizin im französischen Sprachraum insbesondere mit virtuellen Patienten“. Sie skizziert, was sich hinter E-Learning im medizinischen Bereich und virtuellen Patienten verbirgt und betrachtet die vorherrschende Situation in diesem Bereich in französischsprachigen Ländern/Regionen näher. Durch die Entwicklung von Informations-und Kommunikationstechnologie(IKT)hat sich der Austausch von Daten unabhängig von Raum und Ort stark weiterentwickelt. Dank dieser Evolution hat sich das Prinzip vom Lernen in nahezu allen Bereichen durch Suchmaschinen, Wissensdatenbanken oder Computersimulationen im Laufe der Zeit und speziell in den letzten 20 Jahren extrem stark verändert und spielt täglich eine große Rolle im Lernprozess von Menschen und dem Umgang mit vorhandenem Wissen. Im Allgemeinen hängt die Art des Lernens mit Hilfe von digitalen oder elektronischen Medien häufig mit der wirtschaftlichen Situation und internen Kultur eines Landes zusammen. Die positive Entwicklung des Landes und des sozialen Lebensstands der Menschen begünstigt demnach Fähigkeit neue Technologien einzusetzen und sie effektiv zu nutzen. Die Idee für die bestehende Arbeit entstand bei der Feststellung in der Fakultät für Informatik an der Hochschule Heilbronn, dass es noch keine Informationen über E-Learning und Einsatz von virtuellen Patienten in den französischsprachigen Ländern gibt. Dem Lernen mit Hilfe des Computers kommt in der Medizin eine große Bedeutung zu. Es ermöglicht sich selbst effektiv aus-und weiterzubilden, effizienter (schneller!) auf benötigte Informationen zuzugreifen. Ein weiterer Vorteil besteht darin, dass die Lernenden nicht in direktem Kontakt mit dem Lehrenden und anderen Lernenden stehen müssen. Das Zieldieser Arbeit ist, ein Licht in das Konzept von E-Learning und virtuellen Patienten in der französischen Welt zu bringen .Zum tieferen Verständnis werden im ersten Teil der Arbeit Begriffe und Definitionen vorgestellt, zudem die Grundlagen, Voraussetzungen und Ziele für ein effektives E-Learning erläutert. Im zweiten Teil der Arbeit werden das E-Learning und der virtuelle Patientin Bezug auf ihre Potentiale und vorhandene Ausprägungen analysiert. Die Vor-und Nachteile von E-Learning werden im Bezug auf seine Verwendung gegeben. Da sich diese Arbeit vornehmlich auf den französischen Sprachraum konzentriert, ist zur Einordnung der Ergebnisse ein Vergleich mit anderen Sprachräumen sinnvoll. Dadurch soll gezeigt werden inwiefern sich die sich das E-Learning mit virtuellen Patienten zu dem in anderen Sprachräumen unterscheidet.