Konzeption einer elektronischen Studienplattform zur Durchführung umfangreicher internetbasierter Studien in der Psychosomatik am Beispiel SURE

Die vorgestellte Arbeit beschreibt die Konzeption einer elektronischen Studienplattform zur Durchführung umfangreicher internetbasierter Studien in der psychosomatischen Medizin. Als Anwendungsfall dient die SURE-Studie, in der die Schlüsselmethode, eine schneller zu erlernende Alternative zu etablierten Entspannungstechniken, untersucht werden soll. Zu diesem Zweck sollen mehrere tausend Teilnehmer aus Berufsgruppen mit hoher berufsbedingter, psychischer Belastung ausgewählt werden. Studienteilnehmer sollen zunächst über eine Onlineplattform die neue Entspannungstechnik per Videoanleitung erlernen. Anschließend soll über einen Beobachtungszeitraum von etwa einem Jahr der präventive Charakter der Entspannungsmethode zur Vermeidung stressbedingter Folgeerkrankungen untersucht werden. Im Wesentlichen setzt sich die Arbeit mit organisatorischen, rechtlichen, technischen und ökonomischen Problemen auseinander, die es zu lösen gilt, wenn sozialwissenschaftliche Studien auf elektronischem Weg durchgeführt werden. Analysiert wurden Hürden bei der Teilnehmerrekrutierung, der elektronischen Bereitstellung der Studienunterlagen sowie Erhebung der Daten unter Einhaltung gesetzlicher Rahmenbedingungen und nach Maßgaben der Good Clinical Practice. Es wurden häufig verwendete kostenfreie und kommerzielle Softwarewerkzeuge unter dem Aspekt des benötigten Funktionsumfangs, des Datenschutzes, von Ergonomie und nicht zuletzt ökonomischen Einschränkungen untersucht. Hierbei wurden auch in einschlägiger Literatur erwähnte Panels genauer betrachtet. Nachdem sich die großen, kommerziellen Panel-Lösungen aus Komplexitäts- und Kostengründen und die kostengünstigeren Cloud-basierten Varianten aus fehlender Skalierbarkeit, unzureichendem Funktionsumfang oder aus Datenschutzgründen für den geplanten Einsatz als untauglich erwiesen haben, erfolgte die Planung einer eigenen Onlineplattform. In der Konzeption wurden die Schwach- stellen bestehender Systeme berücksichtigt und eine Infrastruktur gemäß den Empfehlungen des Bundesamtes für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) und den Anforderungen an das Bundesdatenschutzgesetz (BSDG) geplant. Die vielfältigen, sich hieraus ergebenden Teilprobleme wurden im Detail beleuchtet und technische Lösungsstrategien entwickelt. Für die praktische Umsetzung eines Prototypen der Onlineplattform wurde als Grundlage hierzu das quelloffene Lernmanagementsystem Moodle herangezogen und um die benötigten Funktionen erweitert. Durch die entwickelten Erweiterungen ist die Plattform in der Lage, Teilnehmer über individualisierte Startseiten (Landing-Pages) automatisch in Studiengruppen zu erfassen, zu pseudonymisieren, Studienunterlagen und Medien für konventionelle und mobile Endgeräte bereitzuhalten und Onlinebefragungen durchzuführen. Studien und Fragebögen können über eine Weboberfläche aus Vorlagen oder neu erstellt und verwaltet werden. Ein Exportieren der gewonnenen Daten erlaubt die Auswertung mit gewohnter Software. Als technischer Unterbau der Studienplattform wurde im Sinne einer Best Practice eine hochverfügbare technische Infrastruktur (HA-Cluster) aufgebaut, die in Punkto Sicherheit dem neusten Stand der Technik entspricht. Das Gesamtkonzept sieht vor, dass auch in Zukunft teilnehmerstarke Studien mit etlichen tausend Teilnehmern und ressourcenintensiven Anwendungen (z.B. dem Abspielen von Videoclips) möglich sind. Um die Tauglichkeit der Studienplattform für den geplanten Einsatz (SURE) zu überprüfen wurden Bedrohungsanalysen gemäß IT-Grundschutz, sowie Tests zur Messung der Leistungsfähigkeit des Systems (Benchmarks) durchgeführt. Die Testergebnisse zeigten, dass die erstellte Plattform auch mit einer Vielzahl gleichzeitiger Nutzer zurechtkommt und den meisten kommerziellen Angeboten insbesondere in Punkto Sicherheit überlegen ist. Letztlich bleibt das entworfene System die Praxiserfahrungen noch schuldig. Vor dem Einsatz in einer großangelegten Studie wie SURE, sollte die Plattform zunächst im Rahmen einer Teststudie in kleinerem Umfang erprobt und ihre Alltagstauglichkeit evaluiert, Wünsche von Anwendern aufgenommen, sowie umgesetzt und mögliche Fehler eradiziert werden. Nach erfolgreichem Test steht einer Umsetzung des Prototypen in ein Produktivsystem, gegebenenfalls mit Unterstützung von Fördermitteln, nichts mehr im Wege

IoT on an ESP32: Optimization Methods Regarding Battery Life and Write Speed to an SD-Card

The ESP32 is a popular microcontroller for IoT use cases. For many IoT applications (e.g., environmental sensors or wearables), a continuous power supply is either not possible or too cumbersome, requiring battery operation. However, the ESP32 has a relatively high power consumption. This chapter focuses on battery life optimization methods for this family of microcontrollers. For scenarios where data logging is relevant, methods for increasing communication speed in relation to power consumption are examined in detail. Measurements of seven different commercially available development boards were evaluated in terms of sleep modes, reduced CPU frequencies, and serial communications with the goal of better power efficiency. Therefore, the common scenario of data logging was compared with the performance and power consumption when communicating with different SD cards and CPU frequencies via the SPI and SD bus. Our test results showed that peripheral components (such as voltage regulators) have a large impact on the power consumption of the ESP32 microcontrollers, especially in sleep mode. For data logging, higher clock rates combined with high-quality SD cards and using the SD bus in 4-bit mode resulted in the lowest battery discharge

Expectations Regarding Gastein Healing Gallery Treatment and Their Connection to Health-Related Quality of Life

The present study examines connections between patient expectations and health-related quality of life. We explore a key distinction between expectations about general health and expectations for functional improvement. Patients were 1444 individuals with multiple conditions experiencing chronic pain who were seeking treatment at the Gastein Healing Gallery in Böckstein, near Bad Gastein, Austria. In addition to measures of expectations, patients completed measures of pain, mental and physical health, life satisfaction, fatigue, and sleep problems. Structural equation models were used to fit a latent variable model where both expectation variables were used to predict health-related quality of life. Results showed that expectations regarding potential functional improvement resulting from treatments at the Gastein Healing Gallery were associated with improved health-related quality of life. Expectations about general health improvements related to treatment were not associated with health-related quality of life. To facilitate optimal healing, clinicians may decide to emphasize expectations about functional recovery when discussing treatment methods similar to those offered at the Gastein Healing Gallery, and in so doing, health-related quality of life may benefit

Educational needs of patients with rheumatic and musculoskeletal diseases attending a large health facility in Austria

IntroductionPatient education is an important part of the management of rheumatic and musculoskeletal diseases. Given that patients with diverse diseases do not have the same needs, it is crucial to assess the educational requirements of targeted groups to provide tailored educational interventions. The aim of our study was to assess educational needs of a large cohort of patients with different rheumatic and musculoskeletal diseases attending a health facility in Austria.MethodsWe assessed educational needs, via an online survey of patients with fibromyalgia (FMS), rheumatoid arthritis (RA), and ankylosing spondylitis (AS) recruited from an Austrian health‐care facility, using the Austrian version of the Educational Needs Assessment Tool (OENAT).ResultsFor our sample of 603 patients, AS (62%), RA (15%), and FMS (24%), there were no educational need differences for the domains of movements, disease process, and self‐help measures. Patients with FMS had less need for pain management education and greater need for education about feelings, than other disease groups. Patients with RA had a greater need for education related to treatments than other groups, and patients with AS had a greater need for treatment education than patients with FMS. Patients with AS reported greater need for support system education than other patient groups.ConclusionEducational needs vary by disease groups, suggesting that health‐care professionals should assess disease‐specific needs for education to provide optimal assistance in disease management for patients

Movement Filtered Heart Rate Variability (HRV) Data From a Chest-Worn Sensor

Recording of heart rate variability (HRV) is a noninvasive and continuous measurement method that allows investigating the autonomic nervous system (ANS) and its reaction to environmental influences. For a precise measurement of HRV data, a carefully chosen study design and environment is required to minimize secondary influences. One major influence to be avoided is movement. However, in the daily routine and for some scientific questions, movement can often not be avoided. If so, a manual or automated method to differentiate between artifacts caused by body movement and the actual psychophysiological effect is needed to ensure the data quality. In this approach, a chest-worn sensor was developed, that measures the heart rate using a single lead ECG and filters the measured change of the HRV caused by movement. Data from an integrated accelerometer is used to detect upper body movements that affect the resting heart rate. The movementcorresponding time stamps are then used to filter the Interbeat Intervals (IBI) accordingly. Functionality and effectiveness of the sensor system have been tested against state-of-the art sports- or clinical devices in varying scenarios. As our test series showed, motion filtering has a decisive effect when motion occurs, two-thirds of all cases showed a significant effect of motion filtering, with small to medium effect sizes for the parameters SD2, SD2/SD1, and SDNN. Thereby, automatic filtering of motion artifacts can help to significantly reduce the need for costly post-processing of distorted data sets. The results show a better data quality of HRV measurement, a method that is commonly used for the investigation of physiological processes in the field of chronic pain, psychology, psychiatry, or sports medicine