Evaluation der offenen operativen Therapiestrategie bei Ansatztendinopathie der Achillessehne

Das offene chirurgische Vorgehen bei einer Ansatztendinopathie der Achillessehne (IAT) findet nach Ausschöpfen der konservativen Therapiestrategien weiterhin breite Anwendung. Obwohl mehr als 90% der Patienten nach primärer offener operativer Sanierung der IAT eine signifikante Beschwerdelinderung, gemessen an fuß- und sprunggelenkspezifischen Scores, erfahren, geben 30-50% der Patienten Restbeschwerden an. Diese können, wie im Rahmen des Habilitationsprojektes dargestellt, zum Großteil auf einen postoperativen Schuhkonflikt und die von dem Eingriff resultierende Narbenbildung zurückgeführt werden. Obwohl einige Arbeiten nur geringe bis zum Teil gar keine Komplikation nach offener chirurgischer Sanierung einer Ansatztendinopathie der Achillessehne beschreiben, weisen die eigenen präsentierten Daten eine Minor Komplikationsrate von 14% auf, wobei die Wundheilungsstörung mit circa 75% führend ist. Zur Reduktion der beschriebenen, nicht unerheblichen, Komplikationsrate sind prädiktive Faktoren, wie z.B. radiologische Parameter oder demographische Daten wünschenswert. Zahlreiche Studien existieren, welche radiologische Parameter in Zusammenhang mit einer Symptomatik der IAT bringen. Welcher der radiologischen Pathologie oder deren Kombination jedoch wirklich ursächlich für die Beschwerden unserer Patienten ist, bleibt offen. Anhand der eigenen präsentierten Korrelations- und Vergleichsstudie konnte kein radiologischer Parameter erfasst werden, welcher signifikant die postoperative Patientenzufriedenheit gemessen anhand des VISA- A-G beeinflusste. Neben der Komplikationsrate, der zu erwartenden postoperativen Patientenzufriedenheit, stellt sich unter anderem die Frage der Rate an möglichen Rezidiven nach Primäroperation einer IAT. Bis dato konnte die Literatur keinen Aufschluss darüber geben, inwiefern Patienten nach primärer operativer Versorgung einer IAT ein Rezidiv entwickeln. Hauptproblem hierbei stellt sicherlich die Definition des „IAT-Rezidives“ an sich dar. Blickt man zu nationalen oder internationalen Fachverbänden der Fuß- und Sprunggelenkchirurgie, bleiben diese eine Definition schuldig. Anhand einer eigenen Definition des IAT-Rezidives, welche sich an den fuß- und sprunggelenkspezifischen Score FFI im Langzeitverlauf richtet, und anhand der eigenen präsentierten Datenbank, konnte erstmalig eine Rezidivrate nach primärer offener chirurgischer Sanierung einer IAT über einen MITA zwischen 7-17% identifiziert werden. Es ist daher Aufgabe eines jeden Chirurgen seine Patienten nicht nur über die Wahrscheinlichkeit einer postoperative Beschwerdelinderung, sondern auch über die Wahrscheinlichkeit des Widerauftretens der Symptomatik zu unterrichten. Obwohl die Mehrheit der publizierten Studien nach offener Sanierung einer IAT über einen MITA über eine durchaus sehr positive postoperative Patientenzufriedenheit berichtet, bleibt die Frage offen, welchen Stellenwert eine Revisionsoperation eines IAT Rezidives, welches mit ca. 7-17% anzusiedeln ist, einnimmt. Anhand der dargestellten Ergebnisse können Orthopäden und Unfallchirurgen nach frustraner konservativer Therapie mit ihren Patienten eine IAT-Revisionsoperation diskutieren. Allerdings sollte den Patienten präoperativ verdeutlicht werden, dass trotz positiver Aussicht auf eine signifikante postoperative Beschwerdelinderung, ein hoher Prozentsatz mit postoperativen Restbeschwerden verglichen zur gesunden Normalbevölkerung rechnen muss. Weitere Forschungsarbeiten zur Ätiologie, Pathophysiologie und Therapiestrategie vornehmlich im Zuge von Big-Data Auswertungen sind erforderlich

Inferring mantle flow histories from global continental hiatus surfaces

Mantle convection is a fundamental process that governs the evolution of our planet. The buoyancies associated with this process induce vertical deflections at the Earth's surface (i.e., dynamic topography), and flow in the asthenosphere, which can result in changes in lateral plate motion. Mapping independent geological data sets allows us to observe and track past mantle convection processes, thereby providing constraints on mantle circulation models and expanding our knowledge of the Earth's convective system over time. It is therefore important to find and map these time-dependent observations. First, oceanic spreading rates can be extracted from magnetic anomalies on the sea floor, which gives a robust history of horizontal plate motion changes. Second, dynamic topography imprints the stratigraphic record at inter-regional scales. Subsided regions result in sedimentation, while dynamically uplifted continental regions create erosional/non-depositional environments, leading to gaps in the stratigraphic record, known as sedimentary hiatus. Consequently, mapping the distribution of hiatus surfaces over time can be utilised as an independent mantle flow indicator. The present study utilises continental- and country-scale digital geological maps, with a temporal resolution of geological series (ranging from ten to tens of millions of years), to map the planform of convection through geological time. The resulting maps are the hiatus maps, which show the distribution of ``hiatus'' and ``no hiatus'' surfaces for all continents (except Antarctica) across eight geological series since the Upper Jurassic. They provide a proxy for the inter-regional patterns of uplift and subsidence associated with dynamic topography. The maps reveal that the distribution of hiatus surfaces significantly changes across and between continents at timescales of geological series. Their wavelengths are on the order of 10³ km. Some inter-regional hiatus surfaces can be linked to dynamic uplift generated by the rise of a mantle plume, as they are frequently followed by flood basalt eruptions. Furthermore, these hiatus surfaces are usually followed in the next geological series by a nearby plate motion change. Other hiatus surfaces can be linked to the transport of hot material in the asthenosphere. Moreover, sea-level variations also affect the generation of hiatus surfaces on a global scale. These variations can be distinguished from regional changes induced by dynamic topography by comparing the sediment distribution across continents. The characteristics of the hiatus maps are consistent with the presence of a mantle viscosity stratification with a weaker upper mantle and reinforce the importance of the viscosity in shaping the convective platform. The time delay between the vertical and horizontal motion of the lithosphere highlights the importance of an asthenospheric flow beneath the tectonic plates, as thermal anomalies traverse this layer and shear the base of the lithosphere. Furthermore, a change in base level of approximately \SI{100}{\meter}, whether by a sea-level variation or a dynamic topography change, affects the inter-regional sediment distribution either globally or regionally. The results of this thesis suggest that the occurrence of a hiatus surface, followed by a flood basalt eruption and subsequent horizontal plate motion change can be seen as characteristic of plume-induced dynamic uplift and asthenospheric flow. They imply that a key property of time-dependent geodynamic Earth models must be a difference in timescale between mantle convection itself and the resulting dynamic topography. Moreover, they highlight the importance of continental-scale compilations of geological data to map the temporal evolution of mantle flow beneath the lithosphere, which can provide powerful constraints for global geodynamic models

KI-Systeme zur Unterstützung ärztlicher Entscheidungen

Anwendungen aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz, die insbesondere auf der Technologie des Maschinellen Lernens beruhen, breiten sich in der Medizin zunehmend im Gebiet der Entscheidungsunterstützung aus. Einige dieser Systeme unterstützen Ärzte, indem sie Diagnosen, Prognosen sowie Therapieempfehlungen abgeben. Diese Anwendungen können auch als artificial intelligence-based clinical decision support systems (AI-CDSS) bezeichnet werden. Indem die Systeme die klinische Entscheidungsfindung beeinflussen, dringen sie in den Kernbereich der Medizin und des ärztlichen Tuns und Denkens vor. In diesem Zusammenhang entstehen einige ethische Fragen: Wie soll mit dem nicht eliminierbaren Fehlerpotenzial von AI-CDSS umgegangen werden? Wer trägt die Verantwortung für falsche Entscheidungen, die auf Systemempfehlungen beruhen? Und wie verändert sich die Arzt-Patient-Beziehung, wenn solche Anwendungen benutzt werden? Diese und weitere ethische Fragestellungen, die bei der Verwendung der Systeme auftreten, wurden bereits einzeln und in Verbindung mit anderen ethischen Implikationen der Anwendungen untersucht. Jedoch ist die Zahl der Arbeiten, die AI-CDSS als Gruppe ethisch bewerten, bisher gering. Diese Bewertungen sind außerdem meist knapp gehalten und gehen wenig systematisch vor. Die vorliegende Arbeit greift zur systematischen ethischen Bewertung von AI-CDSS auf eine ethische Bewertungsmatrix für eHealth-Anwendungen zurück. Zunächst werden die Systeme, ihre Funktionsweise und ihre Charakteristika beschrieben. Die darauffolgende ethische Bewertung von AI-CDSS erfolgt anhand von zwölf ethischen Beurteilungskriterien: Funktionsfähigkeit, Nutzenpotenzial für die Patientinnen und Patienten, mögliche Alternativen, Schadenspotenzial für die Patientinnen und Patienten, Wahrung und Förderung der Patientenautonomie, Zuschreibbarkeit von Verantwortung beim Einsatz von AI-CDSS, Wahrung der Integrität der Arzt-Patient- Beziehung, Datenschutz und Datenverfügbarkeit, Effizienz und schließlich Gerechtigkeit. In der übergreifenden Bewertung werden die Einzelbewertungen zusammengeführt und gegeneinander abgewogen. Es wird dabei deutlich, dass die Anwendungen nicht kategorisch positiv oder negativ zu beurteilen sind, sondern dass deren ethische Evaluation von der jeweiligen Entwicklungs- und Nutzungsweise abhängt. Abschließend folgen ethisch begründete Empfehlungen zur Entwicklung und Anwendung von AI-CDSS sowie zur Schaffung dafür geeigneter Rahmenbedingungen.Applications from the field of artificial intelligence, mostly based on machine learning, are increasingly spreading in clinical decision support. Some of these systems support doctors by providing prognoses, diagnoses and therapeutic recommendations. They can also be referred to as artificial intelligence-based clinical decision support systems (AI-CDSS). As these applications support and influence clinical decision-making, they penetrate the core of medicine. This raises a number of ethical questions: How should the systems' potential for errors, which cannot be eliminated, be dealt with? Who bears responsibility for incorrect decisions based on the recommendations of AI-CDSS? And how is the doctor-patient relationship affected by the use of these systems? These and other ethical issues that arise when doctors utilize AI-CDSS have already been addressed individually and in conjunction with other ethical implications of the systems. However, there is still little work that evaluates AI-CDSS ethically as a whole. Moreover, these works are mostly of short length and not very systematic. This dissertation employs a structured ethical evaluation tool for eHealth applications to ethically evaluate AI-CDSS. First, the systems, their mode of operation and their characteristics are described. The subsequential ethical evaluation of AI-CDSS is based on twelve ethical evaluation criteria: functionality, potential benefits for patients, possible alternatives, potential harm for patients, preservation and promotion of patient autonomy, attributability of responsibility in the use of the systems, preservation of the integrity of the doctor-patient relationship, data protection and data availability, efficiency and finally justice. In the overarching evaluation, the individual assessments are synthesized and balanced against each other. It becomes evident that the ethical evaluation of AI-CDSS is neither categorically positive nor categorically negative, but contingent on how the systems are used. Lastly, ethically justified recommendations are provided for the development and application of AI-CDSS as well as for the creation of suitable framework conditions