Prävention und Frühintervention bei Essstörungen: Dissemination, Reichweite und Passung eines individualisierten Internet-basierten Programms

Essstörungssymptome treten in den meisten Fällen erstmals im Jugend- und jungen Erwachsenenalter auf. Obwohl effektive Beratungs- sowie medizinische und therapeutische Behandlungsangebote im Bereich der Essstörungen verfügbar sind, werden diese von Betroffenen mit substantiellen Symptomen nur selten in Anspruch genommen. Gründe hierfür sind vor allem diverse psychosoziale Barrieren wie mangelndes Wissen, eine fehlende Krankheitseinsicht, Schamgefühle und die Angst vor Stigmatisierung. Von Internet-basierten Programmen verspricht man sich neben Verbesserungen in Reichweite und Dissemination gegenüber präventiven Angeboten im Face-to-Face- (f2f) Setting, dass diese Barrieren umgangen bzw. abgebaut und Risikosymptome frühzeitig identifiziert werden, um Betroffenen schnellstmöglich Unterstützung anbieten und ihnen bei Bedarf Wege in den regulären Beratungs- und Behandlungssektor aufzeigen zu können. Eines dieser Programme ist die von der Europäischen Union (EU) geförderte „ProYouth“-Initiative („Promotion of young people’s mental health through technology-enhanced personalization of care“; Ref: „PROYOUTH“ 20101209), ein in Kooperation mit europäischen Partnerinstitutionen implementiertes Internet-basiertes Angebot, welches universelle und selektive Maßnahmen der Prävention vereint. Das Programm basiert auf einem bedarfsorientierten Konzept und bietet Teilnehmern ein an den Grad ihrer Beeinträchtigung anpassbares und damit individualisierbares Unterstützungsangebot. Erste vielversprechende Hinweise zur Machbarkeit, Akzeptanz und Wirksamkeit von „ProYouth“, zur Kosteneffektivität sowohl des Programms selbst als auch seiner Dissemination, sowie den Potentialen von „ProYouth“ hinsichtlich des Abbaus von Barrieren im Hilfesuchprozess und in der Vermittlung in f2f-Hilfen liegen vor. Ziel des vorliegenden Dissertationsprojektes war es neben der Erstellung einer Übersichtsarbeit zur aktuellen Evidenzlage im Bereich der Essstörungsprävention drei Studien zur Beantwortung bisher noch nicht thematisierter weiterführender Fragestellungen im Kontext von „ProYouth“ durchzuführen. In der ersten Originalarbeit (Schrift II) wurden Zusammenhänge zwischen unterschiedlichen Disseminationsstrategien, den soziodemo-graphischen Merkmalen und der Symptombelastung der rekrutierten Teilnehmer und der Programmnutzung untersucht. Für die zweite Originalarbeit (Schrift III) wurden die Daten einer 18-jährigen „ProYouth“-Teilnehmerin analysiert, um zu illustrieren wie mit Hilfe von „ProYouth“ auf den individuellen Unterstützungsbedarf eingegangen und der Zugang zur Regelversorgung erleichtert werden können. Ziel der dritten Originalarbeit (Schrift IV) war es zu überprüfen, ob symptomatisch stärker belastete Teilnehmer das Programm mehr nutzen und ob Teilnehmer die Intensität der Nutzung von „ProYouth“ an Veränderungen ihrer Symptombelastung anpassen. Die Ergebnisse der einzelnen Studien werden im letzten Abschnitt der Mantelschrift zusammenfassend dargestellt und Aufgaben zukünftiger Forschungen diskutiert

Supporting the climate community by providing common metadata for climate modelling digital repositories: The metafor project

A poster to highlight common metadata for climate modelling repositories to support the climate community. There is more interest than ever in the results of climate models; users are no longer limited to the scientific and academic communities, and can now be found in as diverse areas as local government, policy and the general public. Climate modeling is a complex process, which requires accurate and complete metadata (data describing data) in order to identify, assess and use the climate data stored in digital repositories and made available to these users

Superior skin cancer classification by the combination of human and artificial intelligence

Background: In recent studies, convolutional neural networks (CNNs) outperformed dermatologists in distinguishing dermoscopic images of melanoma and nevi. In these studies, dermatologists and artificial intelligence were considered as opponents. However, the combination of classifiers frequently yields superior results, both in machine learning and among humans. In this study, we investigated the potential benefit of combining human and artificial intelligence for skin cancer classification. Methods: Using 11,444 dermoscopic images, which were divided into five diagnostic categories, novel deep learning techniques were used to train a single CNN. Then, both 112 dermatologists of 13 German university hospitals and the trained CNN independently classified a set of 300 biopsy-verified skin lesions into those five classes. Taking into account the certainty of the decisions, the two independently determined diagnoses were combined to a new classifier with the help of a gradient boosting method. The primary end-point of the study was the correct classification of the images into five designated categories, whereas the secondary end-point was the correct classification of lesions as either benign or malignant (binary classification). Findings: Regarding the multiclass task, the combination of man and machine achieved an accuracy of 82.95%. This was 1.36% higher than the best of the two individual classifiers (81.59% achieved by the CNN). Owing to the class imbalance in the binary problem, sensitivity, but not accuracy, was examined and demonstrated to be superior (89%) to the best individual classifier (CNN with 86.1%). The specificity in the combined classifier decreased from 89.2% to 84%. However, at an equal sensitivity of 89%, the CNN achieved a specificity of only 81.5% Interpretation: Our findings indicate that the combination of human and artificial intelligence achieves superior results over the independent results of both of these systems. (C) 2019 The Author(s). Published by Elsevier Ltd

Systematic outperformance of 112 dermatologists in multiclass skin cancer image classification by convolutional neural networks

Background: Recently, convolutional neural networks (CNNs) systematically outperformed dermatologists in distinguishing dermoscopic melanoma and nevi images. However, such a binary classification does not reflect the clinical reality of skin cancer screenings in which multiple diagnoses need to be taken into account. Methods: Using 11,444 dermoscopic images, which covered dermatologic diagnoses comprising the majority of commonly pigmented skin lesions commonly faced in skin cancer screenings, a CNN was trained through novel deep learning techniques. A test set of 300 biopsy-verified images was used to compare the classifier's performance with that of 112 dermatologists from 13 German university hospitals. The primary end-point was the correct classification of the different lesions into benign and malignant. The secondary end-point was the correct classification of the images into one of the five diagnostic categories. Findings: Sensitivity and specificity of dermatologists for the primary end-point were 74.4% (95% confidence interval [CI]: 67.0-81.8%) and 59.8% (95% CI: 49.8-69.8%), respectively. At equal sensitivity, the algorithm achieved a specificity of 91.3% (95% CI: 85.5-97.1%). For the secondary end-point, the mean sensitivity and specificity of the dermatologists were at 56.5% (95% CI: 42.8-70.2%) and 89.2% (95% CI: 85.0-93.3%), respectively. At equal sensitivity, the algorithm achieved a specificity of 98.8%. Two-sided McNemar tests revealed significance for the primary end-point (p < 0.001). For the secondary end-point, outperformance (p < 0.001) was achieved except for basal cell carcinoma (on-par performance). Interpretation: Our findings show that automated classification of dermoscopic melanoma and nevi images is extendable to a multiclass classification problem, thus better reflecting clinical differential diagnoses, while still outperforming dermatologists at a significant level (p < 0.001). (C) 2019 The Author(s). Published by Elsevier Ltd