Predictors of secondary cardiovascular events

Cardiovascular diseases (CVD) are the number one cause of death worldwide. About one fifth of those who survived a myocardial infarction will suffer a recurrent cardiovascular event (CVE). Given the low participation in recommended cardiac rehabilitation, there is interest in early risk stratification after a primary CVE. This dissertation evaluates leisure time physical activity (LTPA), N-Terminal pro-Brain Natriuretic Peptide (NT-proBNP) and cystatin C as predictors of a secondary CVE in a German cohort of cardiac rehabilitation patients with stable coronary heart disease followed from 1999 to 2008. Study 1 evaluated self-reported LTPA at one-year follow-up. Those reporting seldom/never practice of LTPA showed a higher risk (Hazard Ratio (HR) 1.30 [95% Confidence Interval (CI) 0.62, 2.69]), while those reporting LTPA at least 5-6 times/week had a reduced risk (HR 0.88 [95% CI 0.54, 1.43]) for a subsequent CVE, when compared to the reference group (1-4 times/month). Study 2 examined LTPA trajectories during the age period 20-49 years. Compared to those with a gradual decline of LTPA, the highest risk was observed among those with a steeper decrease of LTPA (HR 1.59 [95% CI 0.97, 2.62]). A continuous increase of LTPA was associated with a risk reduction (HR 0.71 [95% CI 0.41, 1.22]) with respect to a recurrent CVE. Studies 3 and 4 evaluated the prognostic value of two novel biomarkers, when added to a model containing well-established CVD risk factors. In Study 3, NT-proBNP levels at one-year follow-up and a 10% increase in the slope of a NT-proBNP three-year trajectory were associated with a subsequent CVE ,with HRs of 1.63 [95% CI 1.17, 2.27] and 1.24 [95% CI 1.12, 1.37], respectively. One-year, but not baseline, levels of NT-proBNP showed an improvement in risk reclassification. Study 4 examined cystatin C versus creatinine. Although both were associated with a recurrent CVE, only the addition of cystatin C improved model performance, discrimination and reclassification. In conclusion, in patients with stable coronary heart disease, LTPA, NT-proBNP, and cystatin C might help to identify individuals at high risk for a recurrent CVE. Further research is needed to evaluate treatment modalities for secondary prevention in this group

Amarakaeri

Highlighting the enormous biodiversity of the Amarakaeri Communal Reserve (ACR) and the critical role this protected area plays in the conservation of Madre de Dios, in southeastern Peru, with more than 1,700 vivid photographs, Amarakaeri: Connecting Biodiversity offers readers a glimpse into the extensive research conducted by scholars from the Smithsonian National Zoo and Conservation Biology Institute and their Peruvian counterparts. For three years, scientists and local experts had the extraordinary opportunity to collect data at the premontane forests of the ACR to determine potential impacts of an exploratory gas platform on selected animal and plant groups. Amarakaeri also portrays the main threats to the ACR and presents a vision for the region’s future

Strategien bei der Veröffentlichung von Forschungsdaten

Forschungsdaten liegen in Abhängigkeit der Disziplinen in vielfältigen Formen und Formaten vor. Sie sind in allen Disziplinen Teil des wissenschaftlichen Erkenntnisprozesses. Als digitales Informationsobjekt sind sie komplex und bislang wenig untersucht. Mit den Möglichkeiten neuer Informationstechnologien werden in den letzten Jahren neue Wege in der Publikation von Forschungsdaten beschritten. Mit Blick auf die Naturwissenschaften werden im Folgenden drei Publikationsmodelle beschrieben: Die Veröffentlichung von Forschungsdaten als eigenständiges Objekt in einem Forschungsdatenrepositorium, die Veröffentlichung von Forschungsdaten mit textueller Dokumentation und die Veröffentlichung von Forschungsdaten als Anreicherung einer interpretativen Text-Publikation.

Mining and checking object behavior

This thesis introduces a novel approach to modeling the behavior of programs at runtime. We leverage the structure of object-oriented programs to derive models that describe the behavior of individual objects. Our approach mines object behavior models, finite state automata where states correspond to different states of an object, and transitions are caused by method invocations. Such models capture the effects of method invocations on an object\u27;s state. To our knowledge, our approach is the first to combine the control-flow with information about the values of variables. Our ADABU tool is able to mine object behavior models from the executions of large interactive JAVA programs. To investigate the usefulness of our technique, we study two different applications of object behavior models: Mining Specifications Many existing verification techniques are difficult to apply because in practice the necessary specifications are missing. We use ADABU to automatically mine specifications from the execution of test suites. To enrich these specifications, our TAUTOKO tool systematically generates test cases that exercise previously uncovered behavior. Our results show that, when fed into a typestate verifier, such enriched specifications are able to detect more bugs than the original versions. Generating Fixes We present PACHIKA, a tool to automatically generate possible fixes for failing program runs. Our approach uses object behavior models to compare passing and failing runs. Differences in the models both point to anomalies and suggest possible ways to fix the anomaly. In a controlled experiment, PACHIKA was able to synthesize fixes for real bugs mined from the history of two open-source projects.Diese Arbeit stellt einen neuen Ansatz zur Modellierung des Verhaltens eines Programmes zur Laufzeit vor. Wir nutzen die Struktur Objektorientierter Programme aus um Modelle zu erzeugen, die das Verhalten einzelner Objekte beschreiben. Unser Ansatz generiert Objektverhaltensmodelle, endliche Automaten deren Zustände unterschiedlichen Zuständen des Objektes entsprechen. Zustandsübergänge im Automaten werden durch Methodenaufrufe ausgelöst. Diese Modelle erfassen die Auswirkungen von Methodenaufrufen auf den Zustand eines Objektes. Nach unserem Kenntnisstand ist unser Ansatz der Erste, der Informationen über den Kontrollfluss eines Programms mit den Werten von Variablen kombiniert. Unser ADABU Prototyp ist in der Lage, Objektverhaltensmodelle von Ausführungen großer JAVA Programme zu lernen. Um die Anwendbarkeit unseres Ansatzes in der Praxis zu untersuchen, haben wir zwei unterschiedliche Anwendungen von Objektverhaltensmodellen untersucht: Lernen von Spezifikationen: Viele Ansätze zur Programmverifikation sind in der Praxis schwierig zu verwenden, da die notwendigen Spezifikationen fehlen. Wir verwenden ADABU um Spezifikationen von der Ausführung automatischer Tests zu lernen. Um die Spezifikationen zu vervollständigen generiert der TAUTOKO Prototyp systematisch Tests, die gezielt neues Verhalten abtesten. Unsere Ergebnisse zeigen, dass derart vervollständigte Spezifikationen für ein spezielles Verifikationsverfahren namens \u27;Typestate Verification\u27; wesentlich mehr Fehler finden als die ursprünglichen Spezifikationen. Automatische Programmkorrektur: Wir stellen PACHIKA vor, ein Werkzeug das automatisch mögliche Programmkorrekturen für fehlerhafte Programmläufe vorschlägt. Unser Ansatz verwendet Objektverhaltensmodelle um das Verhalten von normalen und fehlerhaften Läufen zu vergleichen. Unterschiede in den Modellen weisen auf Anomalien hin und zeigen mögliche Korrekturen auf. In einem kontrollierten Experiment war PACHIKA in der Lage, Korrekturen für echte Fehler aus der Versionsgeschichte zweier quelloffener Programme zu generieren