Oral health improvement for nursing home residents through delegated remotivation and reinstruction (MundZaRR Study): study protocol of a cluster-randomised controlled trial

Introduction: Oral health and oral health-related quality of life (OHrQL) of residents in German long-term residential care (LRC) are poor. We will develop an evidence-based catalogue of interventions ('Oral Health Toolbox') and provide care-accompanying reinstruction and remotivation of nursing staff by dental assistants (DA). We hypothesise that such intervention will significantly improve OHrQL, daily oral hygiene/care behaviour and is cost-effective. Methods and analysis: A scoping review will be used to identify possible intervention components. Mixed methods will be used to identify barriers and enablers of oral hygiene and care in German LRC. The result will be the 'Oral Health Toolbox', a two-phased instrument supporting both initial intervention allocation to improve oral health/hygiene and reinstruction/remotivation. A two-arm clustered, randomised controlled trial (ratio of 1:1 via block randomisation) will be performed in LRC in Rhineland-Palatinate, Germany. Each nursing home represents a cluster. Based on a feasibility study, considering clustering and possible attrition, we aim at recruiting 618 residents in 18 clusters. In the intervention group, dentists will assign one or more intervention component from the box (phase 1). During follow-up, nursing staff will be reinstructed and remotivated by DA, who use the box to decide how to maintain the intervention (phase 2). In the control group residents will receive care as usual. The primary outcome, OHrQL, will be measured using the General Oral Health Assessment Index. Secondary outcomes include pain condition, general health-related quality of life, caries increment, oral/prosthetic hygiene and gingival status, incidence of dental emergencies and hospitalisations, and cost-utility/effectiveness. The endpoints will be measured at baseline and after 12 months. For our primary outcome, a mixed-linear model will be used within an intention-to-treat analysis. A process evaluation using mixed methods will be conducted alongside the trial. Ethics and dissemination: Ethical approval by the University of Kiel was granted (D480/18). Trial registration number: NCT04140929

Den Biodiversitätsverlust stoppen

Veränderungen der biologischen Vielfalt sind von einer Vielzahl von Faktoren abhängig. Neben den Auswirkungen einzelner Faktoren ist die Abschätzung von Kombinationswirkungen zentral. Die dadurch gewonnenen Ergebnisse dienen als Grundlage zur Entwicklung von Politikempfehlungen

Observation of the hyperfine transition in lithium-like Bismuth 209Bi80+^{209}\text{Bi}^{80+}: Towards a test of QED in strong magnetic fields

We performed a laser spectroscopic determination of the $2s$ hyperfine splitting (HFS) of Li-like $^{209}\text{Bi}^{80+}$ and repeated the measurement of the $1s$ HFS of H-like $^{209}\text{Bi}^{82+}$. Both ion species were subsequently stored in the Experimental Storage Ring at the GSI Helmholtzzentrum f\"ur Schwerionenforschung Darmstadt and cooled with an electron cooler at a velocity of $\approx 0.71\,c$. Pulsed laser excitation of the $M1$ hyperfine-transition was performed in anticollinear and collinear geometry for $\text{Bi}^{82+}$ and $\text{Bi}^{80+}$, respectively, and observed by fluorescence detection. We obtain $\Delta E^{(1s)}= 5086.3(11)\,\textrm{meV}$ for $\text{Bi}^{82+}$, different from the literature value, and $\Delta E^{(2s)}= 797.50(18)\,\textrm{meV}$ for $\text{Bi}^{80+}$. These values provide experimental evidence that a specific difference between the two splitting energies can be used to test QED calculations in the strongest static magnetic fields available in the laboratory independent of nuclear structure effects. The experimental result is in excellent agreement with the theoretical prediction and confirms the sum of the Dirac term and the relativistic interelectronic-interaction correction at a level of 0.5% confirming the importance of accounting for the Breit interaction.Comment: 5 pages, 2 figure

On-line sensing of cereal crop biomass

Der maschinengestützte Pflanzenmassesensor "Pendulum-Meter" kann online die teilflächenspezifischen Differenzierung der Bestandesfrischmassen und -trockenmassen der meisten Wachstumsstadien von Winterweizen, Winterroggen und Naßreis bestimmen. Das Pendulum-Meter ist in Weizen und Roggen sehr gut geeignet für die Stadien BBCH 39 bis 69, und mit geringerer Genauigkeit auch für die Stadien BBCH 32 bis 34. In Naßreis wurde die Biomasse in allen getesteten Wachstumsstadien von BBCH 25 bis BBCH 65 gut erfaßt. In früheren Wachstumsstadien ist eine Messung nicht möglich. Die Kraft-Winkel-Beziehung des Sensors ist nicht linear. Der wichtigste Faktor für diese Kontaktmessung ist der Biegewiderstand der Getreidehalme. Zur Reduzierung der Rohdaten zu repräsentativen Werten für die Parzellen sind sowohl der Mittelwert des Auslenkungswinkels und der Mittelwert des Vektors, als auch der Median des Auslenkungswinkels geeignet. Die Ergebnisse der Optimierungsversuche in bezug auf die Wiederholgenauigkeit der Meßwerte und die Abbildungsgenauigkeit der Pflanzenmasse zeigten eine große Bandbreite von geeigneten Einstellungsparametern und keine einzelnen optimalen Parameter. Trotzdem sollte die Pendelmasse mP niedrig sein, um eine Zerstörung einiger Pflanzen zu vermeiden. Die Höhe des Zylinderkörpers hA0 sollte die Halme berühren, um den Biegekontakt sicherzustellen. Und die Drehpunkthöhe hP sollte in Bestandeshöhe sein, um eine größtmögliche Bandbreite an Auslenkwinkeln für eine gegebene Biomasse zu erhalten. Die optimalen Einstellungen für hP, hA0, und mP sind in jedem Wachstumsstadium anders, aber eine einzige Pendeleinstellung für alle Wachstumsstadien ist möglich, jedoch läßt sie in vielen Wachstumsstadien eine gute Genauigkeit der Biomassebestimmung vermissen. Ohne Kalibrierung ermittelt das "Pendelum-Meter" immer noch gut die relative Verteilung der teilflächenspezifischen Biomasse, also der Heterogenität des Feldes. Wenn nur die Bestandesheterogenität von Interesse ist, können alle Pendeleinstellungen ohne Kalibrierung benutzt werden. Die Meßwiederholungen mit derselben Parametereinstellung zeigte eine Standardabweichung der Parzellenmittelwerte von weniger als 1°, in den meisten Fällen geringer als 0.3° für die meisten Wachstumsstadien. Der Variationskoeffizient ist für die meisten Einstellungsparameter geringer als 5 %, oft kleiner als 2 %, und er ist größer je kleiner die Bandbreite des gemessenen Winkels ist. Die Genauigkeit der Pflanzenmassebestimmung durch das Pendulum-Meter ist durch Bestimmtheitsmaße von 0.90 oder höher gekennzeichnet. Die lineare Abbildung zeigte dabei geringfügig niedrigere R2 als die quadratische, außer in Roggen, wo in den späteren Wachstumsstadien die Pflanzenmasse wesentlich besser quadratisch darstellt wurde. Auch zeigten die geplotteten Residuen dieser Regression allein im Roggen eine Verfälschung durch einen quadratischen Einfluß. Die Standardfehler dieser Regressionen zur Abbildung der Biomasse waren in der Regel geringer als 2 in Naßreis, geringer als 3 in Winterweizen, und geringer als 4 in Winterroggen, und mit dem Bestandeswachstum zunehmend. Die multiple und einfache Regression der Abhängigkeit der Meßwerte von den Parametereinstellungen des Sensors wurde stark von der Pflanzenmasse der Parzellen beeinflußt, weshalb eine Kalibrierung notwendig ist, wenn die Einstellungsparameter geändert werden. Die Geländeneigung lenkt das Pendel aus, ohne einen Getreidebestand zu messen, und benötigt eine Korrektur durch einen Neigungssensor. Die Fahrgeschwindigkeit muß konstant gehalten werden, da der gemessene Auslenkwinkel eine starke Abhängigkeit von der Geschwindigkeit zeigt, aber gleichzeitig auch von der Menge der Pflanzenmasse. Der Biomassesensor kann die Bestandesdichte bestimmen, wenn die Bestandeshöhe homogen ist, und bestimmt die Bestandeshöhe, wenn die Bestandesdichte konstant ist. Wind mit niedriger Geschwindigkeit ist verfälscht die Biomassemeßwerte nicht meßbar, aber bei höheren Windgeschwindigkeiten wird der Fehler größer. Weitere verfälschende Faktoren sind Unkräuter, das tägliche Pflanzenwachstum, die Neigung des Halmes, Vertiefungen der Fahrgasse, verschiedene Sorten, die eine Eichung des Biomassesensors unter den meisten Umständen notwendig machen. Die Genauigkeit des Meßprinzips wurde mit einem Geräteträger ermittelt, der seine Ausrichtung gegenüber dem Erdboden nicht veränderte, aber ein Traktor kann die Messungen durch seine Eigenbewegung verfälschen. Die Messungen des Biomassesensors können als Entscheidungsbasis zur teilflächenspezifischen Applikation von Wachstumsregeln und Fungiziden dienen, wenn auch die Entscheidungskriterien noch erarbeitet werden müssen. Teilflächenspezifische Applikationen von Wachstumsreglern und Fungiziden nach den Messungen des Pendulum-Meters, also nach der Pflanzenmasse, sind erfolgreich durchgeführt worden. Die Messungen des Pendulum-Meters können dabei als Entscheidungsbasis für die teilflächenspezifische Applikation von Wachstumsreglern und Fungiziden benutzt werden, obwohl die Beziehung zwischen Lager und Pflanzenmasse, und zwischen den meisten Schadpilzen und der Biomasse weitere Untersuchungen erfordert, genauso wie die Ermittlung der notwendigen Aufwandmenge an Wachstumsreglern und Fungiziden je nach Pflanzenmasse. Der Biomassesensor Pendulum-Meter ist für Kontrolle der mittleren und späten Applikationen von Wachstumsreglern und Fungiziden geeignet, hier die Stadien BBCH 32 - 59, aber nicht für die frühen Applikationen, hier die Stadien BBCH 25 - 31, wegen der fehlenden Eignung den Sensor in niedrigem Pflanzenbestand zu benutzen. In der Fungizidapplikation kann der Sensor ähnlich den LAI-Meßgeräten benutzt werden, und in der Ausbringung von Wachstumsreglern hat der Sensor eine große Gemeinsamkeit mit dem Widerstand gegen das Lagern.The machine-based biomass sensor pendulum-meter can determine on-line the site-specific differentiation of cereal crop fresh masses and dry masses for the most growth-stages in winter wheat, winter rye, and irrigated rice. The pendulum-meter is well suited in wheat and rye for the growth-stages BBCH 39 to BBCH 69, and to a lesser degree for BBCH 34 and 32. Irrigated rice crop biomass was well sensed by the pendulum-meter at all tested growth-stages BBCH 25 to BBCH 65. Earlier growth-stages were not possible to measure. The angle-force relation of the pendulum-meter is non-linear. The most important factor for this contact measurement was found in the bending moment of resistance of the stems. For the reduction of the original data to representative plot values, the average of the angle, the average of the vector, and the median of the angle were suitable. The results of the optimisation trials, in terms of repeatability of the measurement and the accuracy of biomass determination, showed a wide range of suitable parameter settings and not a single optimal parameter. Nevertheless, the mass of the pendulum mP should be low to avoid destruction of the plants, the height of the cylindrical body hA0 should touch the stems to ensure bending contact, and the height of the pivot point hP should be at crop height to get a wide range of angles of deviation for a given range of biomass. For every growth-stage, the optimum hP, hA0, and mP are different, and although a single pendulum-meter setting for all growth-stages is possible, but lacking good accuracy of biomass determination in many growth-stages. Without calibration the pendulum-meter still senses well the relative distribution of the site-specific biomass, hence the field heterogeneity. When only the crop's heterogeneity is of interest, all pendulum settings can be used without calibration. The replicates with the same pendulum parameter settings show a standard deviation of the plot average of less than 1°, mostly less than 0.3° for the most growth-stages. The coefficient of variation is mostly less than 5 %, often less than 2 %, and it is higher the smaller the range of measured angles is. The accuracy of biomass determination of the pendulum-meter showed mostly R2 of 0.90 or higher. The linear regression performed with slightly lower R2 than the square, except for rye, where the square regression was much better for the late growth-stages. Solely in rye the plotted residuals showed a square bias. The standard errors of the regressions were less than 2 in rice, less than 3 in wheat, and less than 4 in rye, increasing during crop growth. The multiple and simple regression for the dependency of the measured angle on the parameter settings of the pendulum was strongly influenced by the biomass thus causing a re-calibration when changing the pendulum parameters. The slope of the terrain is deviating the pendulum-meter without crop and needed a correction by a slope sensor. The carrier speed has to be constant, and the angle of deviation is highly dependent on the carrier speed, but simultaneously dependent on the amount of biomass. The biomass sensor senses the tiller density, when the plant height is homogeneous, and the plant height when the tiller density is constant. Wind at low speeds is not a biasing factor, but at high wind speeds the bias will increase. Further biasing factors can be weeds, daily plant growth, stem inclination, tramline depth, and variety, thus requiring a re-calibration of the biomass sensor under most conditions. The accuracy of the measurement principle was determined with a carrier that was not changing its orientation towards the soil surface, but a tractor might bias the measurements because of its own movement. Site-specific application of growth-regulators and fungicides according to the measurements of the pendulum-meter, and hence the biomass, has been successfully conducted. The measurements of the pendulum-meter can be used as a decision base for the site-specific application of growth-regulators and fungicides, although the relationship between lodging and biomass, and between most fungi and biomass needs further examination, as well as determining the necessary amount of growth-regulators and fungicides according to biomass. The biomass sensor pendulum-meter is suitable for controlling the intermediate and late applications of growth-regulators and fungicides, here BBCH 32 - 59, but not for the early applications, here BBCH 25 - 31, due to impossibility of using the sensor in low plants. In fungicide application, the sensor can be used similar to LAI, and in growth-regulators sprayings, the sensor has in principle a high similarity with lodging resistance

Fertigung qualitätsoptimierter Spaltprofile durch Variation schnell änderbarer Prozessgrößen und deren Einfluss auf die Materialeigenschaften

Das Massivumformverfahren Spaltprofilieren befindet sich auf dem Übergang von der Forschung unter Laborbedingungen in die industrielle Anwendung. Dadurch rücken Fragestellungen zur Prozesssicherheit bei hohen Produktionsgeschwindigkeiten und variierenden Schmier- zuständen in den Mittelpunkt wissenschaftlicher Untersuchungen. Neben den zu erwartenden Änderungen der Geometriegrößen sind vor allem werkstoffseitige Beeinflussungen von Interesse. In diesem Artikel wird daher zunächst eine quantitative Beschreibung des Einflusses von Bandgeschwindigkeit, Bandzug und Schmiermenge auf die Profilgeometrie gegeben. Hierbei wird bewertet, inwieweit eine Beeinflussung der Bauteilgeometrie durch Variieren der Prozessgrößen erfolgt. Des Weiteren werden die bei unterschiedlichen Prozessbedingungen zu beobachtenden Gefügecharakteristika, Härteverläufe und Texturen der spaltprofilierten Halbzeuge dargestellt. Durch Verwendung statistischer Methoden, insbesondere der uni- und multivariaten Regressionsanalyse, wird abschließend auf Basis der experimentellen Ergebnisse eine analytische Beschreibung zur Vorhersage sich einstellender Bauteilgeometrien hergeleitet. Diese eröffnet die Möglichkeit einer gezielten Steuerung der Bauteilgeometrie durch die identifizierten Einflussgrößen

Climate change impacts on biodiversity: a short introduction with special emphasis on the ALARM approach for the assessment of multiple risks

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SERONTO: a Socio-Ecological Research and Observation oNTOlogy.

SERONTO is an ontology developed within ALTER-Net, a Long Term Biodiversity, Ecosystem, and Awareness Research Network funded by the European Union. ALTER-Net addresses major biodiversity issues at a European scale. Within this framework SERONTO has been developed to solve the problem of integrating and managing data stored and collected at different locations within the European Union. SERONTO is a product of a group of people with diverse scientific backgrounds. The ontology is a formal description of the concepts and relationships for the most important aspects of biodiversity data derived from monitoring, experiments and investigations. SERONTO is an ontology that enables seamless presentation of data from different origins in a similar conceptual manner. With SERONTO, meta-analysis, data mining, and data presentation should be possible across datasets collected for different purposes. SERONTO consists of a core ontology and a separate unit and dimensions ontology. The core ontology is designed to be the basis for domain specific ontologies (e.g. species, geography, water, vegetation), which extend the concepts and relationships of the core for their specific needs and requirements. The concepts of the core are derived from scientific principles and lean heavily on statistical methodology. Important considerations in designing SERONTO were 1. Repeatability: The ontology should be capable of holding enough meta-data that another person can repeat the experiment or observation at another place and time. It is not obligatory, however, to provide all information for all datasets; for instance, some information may be missing for old datasets. 2. Transparency: It must be possible to record and retrieve meta-data describing what actually happened. SERONTO includes concepts of things going wrong and documenting data collection under less than ideal conditions. If data and meta-data are available in this way, it will be clear what assumptions must be made to combine data and correctly interpret analyses. Important concepts in the SERONTO core are: 1. Investigation item – the research object or experimental unit; 2. Parameters – the measurement, classification and treatment of the investigation item; 3. Value sets – placeholders for time series and other complex data; 4. Reference lists – nominal values, such as species lists; 5. Methods – used for each parameter, including units, scale, and dimensions; 6. Sampling structure – the origin of the research object or population, and the way it was chosen; 7. Groupings of objects, such as experimental blocks, on which observer, time or other aspects are assigned or related to; 8. Additional information, such as actors (observer, observer groups and institutions), project information, etc., can be attached to several different concepts. Each subsequent analysis has to make assumptions. The assumptions of any particular analysis can be found in the deviation between how the data were obtained and the requirements of the analytical method. The presentation will go deeper into the design considerations and the core concepts. Explanations of the concepts, their interrelationships, and their use in subsequent analysis will be given along with examples from different domains

Laser spectroscopy measurement of the 2s-hyperfine splitting in lithium-like bismuth

We have recently reported on the first direct measurement of the $2s$ hyperfine transition in lithium-like bismuth (209Bi80+) at the GSI Helmholtz Centre for Heavy Ion Research in Darmstadt, Germany. Combined with a new measurement of the $1s$ hyperfine splitting (HFS) in hydrogen-like (209Bi82+) the so-called specific difference ${\rm{\Delta }}^{\prime} E=-61.37(36)$ meV could be determined and was found to be in good agreement with its prediction from strong-field bound-state quantum electrodynamics. Here we report on additional investigations performed to estimate systematic uncertainties of these results and on details of the experimental setup. We show that the dominating uncertainty arises from insufficient knowledge of the ion beam velocity which is determined by the electron-cooler voltage. Two routes to obtain a cooler-voltage calibration are discussed and it is shown that agreement can be reached either between the experimental ${\rm{\Delta }}^{\prime} E$ and the theoretical result, or between the two measurements of the HFS in hydrogen-like bismuth, but not both at the same time