Lösungsstrategien zur Verminderung von Einträgen von urbanem Plastik in limnische Systeme - PLASTRAT - Synthesebericht

Der Einsatz von Plastik gehört zu den großen Errungenschaften unserer Zeit. Die Nutzung von Plastik in unseren verschiedenen Lebensbereichen ermöglicht uns heute Vieles. Dabei setzen wir Plastik oft ein, ohne dass uns dies bewusst ist. Wieviel „virtuelles Plastik“ war allein notwendig, um diesen Synthesebericht zu erstellen? Wieviel Plastik benötigen Sie gerade, um diesen Synthesebericht zu lesen? Wie so oft, so hat auch der Einsatz von Plastik zwei Seiten: den positiven Errungenschaften stehen negative Auswirkungen gegenüber, vor allem nach der Nutzung von Plastik. Im Fokus stehen hierbei Fragestellungen der Toxikologie sowie der Abfallverwertung. Im Gegensatz zu vielen anderen Stoffen, mit denen wir täglich in Berührung sind, hat Plastik die Eigenschaft, dass sich kleinste Partikel bilden. So ist es nicht verwunderlich, dass sich mittlerweile in allen Umweltmedien Mikroplastikpartikel finden lassen. Die Idee von PLASTRAT war es, in einem interdisziplinären Team Ansätze für die Verminderung von Einträgen von Plastik in Gewässer zu untersuchen. Dabei standen über den Ansatz der systemischen Risikoanalyse die unterschiedlichen Sektoren im Fokus, angefangen von der Erzeugung, über die Nutzung bis hin zu den Eintragspfaden und die toxikologische Bewertung. Der Synthesebericht fasst die Ergebnisse von PLASTRAT zusammen. Vor allem zeigt der Synthesebericht die großen Herausforderungen sowie Lösungsansätze zum Thema Mikroplastik auf. Dabei wird auch deutlich, dass wir bei vielen Fragestellungen zum Umgang mit Plastik erst am Anfang stehen. Die ersten Ideen zu PLASTRAT entstanden 2016. In den vergangenen fünf Jahren stand das Thema Plastik im Fokus von Öffentlichkeit und Presse. In dieser Zeit gab es bereits wichtige Veränderungen beim Einsatz von Plastik bei diversen Produkten, beispielsweise durch die Substitution durch alternative Materialien. Dies zeigt deutlich, dass eine Bewusstseinsveränderung stattgefunden hat, die sich sicherlich in der Zukunft fortsetzten wird. Die Arbeiten und Diskussionen im Projektteam von PLASTRAT waren spannend. In vielen Projektbesprechungen wurde an den Forschungsfragestellungen gearbeitet und nach Lösungen gesucht. Es gab einen intensiven persönlichen Austausch mit allen am Projekt beteiligten Personen, so dass uns die seit 2020 geltenden Einschränkungen durch die Corona-Pandemie nicht immer leichtgefallen sind. Wir möchten uns bei allen bedanken, die bei PLASTRAT mitgewirkt haben. Allen Lesern des Syntheseberichts wünschen wir viele Freude beim Lesen und hoffen, dass wir Ihnen einen Impuls für den zukünftigen Umgang mit (Mikro-)Plastik geben können

Klinische und funktionelle Ergebnisse nach Knietotalendoprothesen mit festen und mobilen Gleitlagern - eine prospektiv-randomsierte klinische und ganganalytische Studie

Knietotalendoprothesen (KTEPs) mit mobilen Polyethylen (PE) -gleitlagern wurden entwickelt, um eine physiologischere Bewegung des Kniegelenks zu gewährleisten und den PE-Abrieb zu verringern. Die theoretische Überlegenheit gegenüber KTEPs mit fixierten Gleitlagern konnte bislang noch nicht in klinischen Studien bewiesen werden. Das Ziel der vorliegenden Studie war die prospektive, klinische und funktionelle Analyse von Patienten mit einer „fixed“- oder „mobile-bearing“ Knietotalendoprothese. Methode: In einer prospektiven, randomisierten, Patienten- und Untersucher-geblindeten, klinischen Studie erhielten 33 Patienten mit einer primären Gonarthrose eine kreuzbanderhaltende Genesis-II-KTEP. 16 Patienten erhielten randomisiert eine „mobile-bearing“- und 17 Patienten eine „fixed-bearing“-KTEP. Am Tag vor der Operation und durchschnittlich 24 Monate postoperativ wurden etablierte klinische Scores (VAS, HSS, KSS), Aktivitätsscores (Tegner, UCLA) und Lebensqualitätsfragebogen (SF-36, WOMAC) angewendet, um beide Patientengruppen zu vergleichen. Die Ganganalyse wurde mit einem 6-Kamera-Bewegungsanalysesystem und Kraftmessplatten durchgeführt. Standardisierte, elektromyografische Ableitungen wurden mit dem MyoSystem 2000 aufgezeichnet und mit der Myoresearch Software ausgewertet. Ergebnisse: Beide Gruppen zeigten eine signifikante Verbesserung zwischen der prä- und postoperativen Ganganalyse und Elektromyografie, aber weder die Ganganalyse noch die Elektromyografie zeigten einen Unterschied zwischen beiden Gruppen bei der Nachuntersuchung. Die klinischen Ergebnisse und die Lebensqualität verbesserten sich signifikant durch die Operation, aber ausschließlich der Knee Society Score zeigte eine signifikante Überlegenheit der „mobile-bearing“-Gruppe (Durchschnitt 159,0; SA 27,7; min. 105; max. 196) gegenüber der “fixed-bearing“-Gruppe (Durchschnitt 134,4; SA 41; min. 56; max. 198) (p=0,0022). Schlussfolgerung: Die Ergebnisse der vorliegenden Studie können keinen funktionellen Vorteil der mobilen Gleitlager für die Kniegelenkskinematik nach Totalendoprothese belegen. Die besseren klinischen Ergebnisse der „mobile-bearing“-Gruppe müssen unter Berücksichtigung der geringen Fallzahlen und des kurzen Nachuntersuchungszeitraums vorsichtig interpretiert werden

Klinische und funktionelle Ergebnisse nach Knietotalendoprothesen mit festen und mobilen Gleitlagern - eine prospektiv-randomsierte klinische und ganganalytische Studie

Knietotalendoprothesen (KTEPs) mit mobilen Polyethylen (PE) -gleitlagern wurden entwickelt, um eine physiologischere Bewegung des Kniegelenks zu gewährleisten und den PE-Abrieb zu verringern. Die theoretische Überlegenheit gegenüber KTEPs mit fixierten Gleitlagern konnte bislang noch nicht in klinischen Studien bewiesen werden. Das Ziel der vorliegenden Studie war die prospektive, klinische und funktionelle Analyse von Patienten mit einer „fixed“- oder „mobile-bearing“ Knietotalendoprothese. Methode: In einer prospektiven, randomisierten, Patienten- und Untersucher-geblindeten, klinischen Studie erhielten 33 Patienten mit einer primären Gonarthrose eine kreuzbanderhaltende Genesis-II-KTEP. 16 Patienten erhielten randomisiert eine „mobile-bearing“- und 17 Patienten eine „fixed-bearing“-KTEP. Am Tag vor der Operation und durchschnittlich 24 Monate postoperativ wurden etablierte klinische Scores (VAS, HSS, KSS), Aktivitätsscores (Tegner, UCLA) und Lebensqualitätsfragebogen (SF-36, WOMAC) angewendet, um beide Patientengruppen zu vergleichen. Die Ganganalyse wurde mit einem 6-Kamera-Bewegungsanalysesystem und Kraftmessplatten durchgeführt. Standardisierte, elektromyografische Ableitungen wurden mit dem MyoSystem 2000 aufgezeichnet und mit der Myoresearch Software ausgewertet. Ergebnisse: Beide Gruppen zeigten eine signifikante Verbesserung zwischen der prä- und postoperativen Ganganalyse und Elektromyografie, aber weder die Ganganalyse noch die Elektromyografie zeigten einen Unterschied zwischen beiden Gruppen bei der Nachuntersuchung. Die klinischen Ergebnisse und die Lebensqualität verbesserten sich signifikant durch die Operation, aber ausschließlich der Knee Society Score zeigte eine signifikante Überlegenheit der „mobile-bearing“-Gruppe (Durchschnitt 159,0; SA 27,7; min. 105; max. 196) gegenüber der “fixed-bearing“-Gruppe (Durchschnitt 134,4; SA 41; min. 56; max. 198) (p=0,0022). Schlussfolgerung: Die Ergebnisse der vorliegenden Studie können keinen funktionellen Vorteil der mobilen Gleitlager für die Kniegelenkskinematik nach Totalendoprothese belegen. Die besseren klinischen Ergebnisse der „mobile-bearing“-Gruppe müssen unter Berücksichtigung der geringen Fallzahlen und des kurzen Nachuntersuchungszeitraums vorsichtig interpretiert werden

Deep learning-based pose estimation for African ungulates in zoos

1.Thedescriptionandanalysisofanimalbehavioroverlongperiodsoftimeisoneof the most important challenges in ecology. However, most of these studies are limited due to the time and cost required by human observers. The collection of data via video recordings allows observation periods to be extended. However, their evaluation by human observers is very time-consuming. Progress in automated evaluation, using suitable deep learning methods, seems to be a forward-looking approach to analyze even large amounts of video data in an adequate time frame. 2. In this study, we present a multistep convolutional neural network system for detecting three typical stances of African ungulates in zoo enclosures which works with high accuracy. An important aspect of our approach is the introduction of model averaging and postprocessing rules to make the system robust to outliers. 3. Our trained system achieves an in-domain classification accuracy of >0.92, which is improved to >0.96 by a postprocessing step. In addition, the whole system per- forms even well in an out-of-domain classification task with two unknown types, achieving an average accuracy of 0.93. We provide our system at https://github. com/Klimroth/Video-Action-Classifier-for-African-Ungulates-in-Zoos/tree/main/ mrcnn_based so that interested users can train their own models to classify im- ages and conduct behavioral studies of wildlife. 4. The use of a multistep convolutional neural network for fast and accurate clas- sification of wildlife behavior facilitates the evaluation of large amounts of image data in ecological studies and reduces the effort of manual analysis of images to a high degree. Our system also shows that postprocessing rules are a suitable way to make species-specific adjustments and substantially increase the accuracy of the description of single behavioral phases (number, duration). The results in the out-of-domain classification strongly suggest that our system is robust and achieves a high degree of accuracy even for new species, so that other settings (e.g., field studies) can be considered