Das Analysekompetenz-Marktpriorität-Portfolio zum Vergleich von Datenanalyseprojekten in der Produktentwicklung

Die Künstliche Intelligenz (KI) mit ihren untergeordneten Forschungsgebieten wie maschinelles Lernen (ML), Spracherkennung oder Robotik ist in aller Munde. Die Leistungsfähigkeit und Stabilität von Anwendungen, die im weiteren Sinne KI zur Aufgabenbearbeitung einsetzen, sind gestiegen und durchdringen die Gesellschaft immer mehr. Weltweit wird die KI als eine Schlüsseltechnologie wahrgenommen, die in den nächsten Jahren weiter an Bedeutung gewinnt (Bitkom, DFKI 2017). So zielt auch die Ausschreibung des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie von 02/2019 darauf ab, KI als Schrittmachertechnologie für „[…] volkswirtschaftlich relevante Ökosysteme“ zu fördern (BMWi 2019). Mit der zunehmenden Ausstattung der Produktionsmittel mit Sensoren und der gleichzeitig steigenden Vernetzung dieser, steigt auch die Menge verfügbarer Daten, die für die Generierung von Wissen genutzt werden können (Fraunhofer 2018). Davon profitiert besonders das ML als Teilgebiet der KI. So unterschiedlich die gewonnenen Daten sind, so unterschiedlich sind die Aufgaben, die innerhalb des Maschinenbaus mit diesen bewältigt werden können. Ziele, die mit dem Einsatz von ML verbunden werden, sind beispielsweise selbst optimierende Produktionssysteme oder die bedarfsgerechte Instandhaltung von Anlagen auf Grund einer möglichst genauen Prognose des Ausfallzeitpunktes der Komponenten. Ebenso wie jede andere Technologie bedarf der Einsatz von ML Ressourcen, die in den Unternehmen nur begrenzt vorhanden sind. Die Entscheidung für oder gegen einen Einsatz von ML in Maschinenbauprodukten ist derzeit ganz klar eine strategische und bedingt die Einbeziehung verschiedener Fachbereiche bis hin zum Management des Unternehmens (Saltz et al. 2017). Daher wird ein strategisches Diskussions- und Entscheidungswerkzeug benötigt, welches ein Projekt aus technologischer und wirtschaftlicher Sicht darstellen und fachübergreifend genutzt werden kann sowie ein strukturiertes Vorgehen ermöglicht. Die Autoren schlagen zur Entscheidungsfindung die Nutzung des hier eingeführten Analysekompetenz-Marktpriorität-Portfolios vor, welches speziell auf die Fragestellung des ML Einsatzes im Maschinenbau zugeschnitten ist. Es werden Bewertungstabellen vorgestellt und deren Nutzung erläutert, welche sich an den zu bearbeitenden Prozessschritten für komplexe Datenanalysen (Shearer 2000, Klement et al. 2018) orientiert. Die Ableitung von Normstrategien wird anhand der finalen Darstellung des Portfolios diskutiert. [... aus der Einleitung

Effectiveness, safety and tolerability of a complex homeopathic medicinal product in the prevention of recurrent acute upper respiratory tract infections in children: a multicenter, open, comparative, randomized, controlled clinical trial

Background: The present study was initiated to investigate the effectiveness, safety and tolerability of complex homeopathic CalSuli-4-02 tablets on prevention of recurrent acute upper respiratory tract infections (URTIs) in children, in comparison to another complex homeopathic product. Methods: The study was designed as a prospective, multicenter, randomized, open, clinical trial with two parallel treatment groups at four outpatient pediatric clinics in Russia. Children aged <= 6 years with susceptibility to acute URTIs (>= three occasions during the last 6 months) were randomized to receive either CalSuli-4-02 or a comparator homeopathic product (control group) for 3 weeks. Primary outcome was the frequency of acute URTIs after 3 and 6 months post-treatment follow-up. Secondary endpoints were changes in complaints and symptoms (total and individual scores), treatment satisfaction, antibiotic use, safety and tolerability. Results: The intention-to-treat analysis involved 200 children (CalSuli-4-02: N = 99, Control: N = 101). In both treatment groups, the median number of acute URTIs was one for 3 months and two, respectively, for the full 6 months post-treatment (Relative Risk: 0.86 (95 %-CI: 0.72-1.03), p = 0.1099). Seasons had no influence on the outcome. At the end of study, CalSuli-4-02 had overall higher odds of getting lower complaints severity total score (Odds ratio: 1.99 (95 %-CI: 1.31-3.02), p = 0.0012) and showing symptom improvement (Odds ratio: 1.93 (95 %-CI: 1.25-3.00), p = 0.0033). Specifically, the complaint "appetite disorder" and the symptom "child's activities" significantly improved more in the CalSuli-4-02 group (p = 0.0135 and p = 0.0063, respectively). Antibiotic use was decreased in both treatment groups at the study end. Overall assessment for satisfaction with and tolerability of treatment was higher with CalSuli-4-02. A low number of non-serious adverse drug reactions was reported (CalSuli-4-02: N = 4, Control: N = 1). Conclusions: Both complex homeopathic products led to a comparable reduction of URTIs. In the CalSuli-4-02 group, significantly less URTI-related complaints and symptoms and higher treatment satisfaction and tolerability were detected. The observation that the use of antibiotics was reduced upon treatment with the complex homeopathic medications, without the occurrence of complications, is interesting and warrants further investigations on the potential of CalSuli-4-02 as an antibiotic sparing option

National nitrogen budget for Germany

Emissions of reactive nitrogen (N-r) give rise to a wide range of environmental problems. Nitrogen budgets for various systems and on different scales are an established tool to quantify the sources and fate of N-r. The national nitrogen budget (NNB) for Germany calculates the nitrogen flows for eight pools: Atmosphere, Energy and Fuels, Material and Products in Industry, Humans and Settlements, Agriculture, Forest and Semi-natural Vegetation, Waste, and Hydrosphere, as well as for the transboundary N-flows. In Germany, in total 6,275 kt N-r a(-1) has been introduced into the nitrogen cycle annually (mean 2010 to 2014), of which 43% stem from ammonia synthesis. Domestic extraction and import of nitrogenous fossil fuels (lignite, coal, crude oil) releases another 2,335 kt N-r a(-1). Import of food, feed and materials contributes 745 kt N-r a(-1), while biological N fixation converts 308 kt N-r a(-1) into organically bound nitrogen. In terms of N-r sinks, the combustion and denoxing of fuels and the refining of crude oil converts 2,594 kt N-r a(-1) to N-2. In waters, soils, and wastewater treatment plants, denitrification leads to the release of 1,107 kt N-r a(-1) as N-2. Via the atmosphere and hydrosphere, Germany exports 755 kt N-r a(-1) to neighbouring countries and into coastal waters. On balance, Germany releases 1,627 kt N-r a(-1) annually to the environment. However, the NNB as a whole and the individual pool balances involve substantial uncertainties, which have to be considered when interpreting the results

Molecular Identification, Phylogenetic Status, and Geographic Distribution of Culicoides oxystoma (Diptera: Ceratopogonidae) in Israel

Culicoides oxystoma (Diptera: Ceratopogonidae) is an important vector species, reported mainly from Asia, with high potential to transmit viral diseases affecting livestock. In Japan, many arboviruses have been isolated from C. oxystoma, suggesting it as a key player in the epidemiology of several Culicoides-borne diseases. Over the years, C. oxystoma has also been reported in the Middle East region, including Israel. In this region, however, C. oxystoma cannot be easily distinguished morphologically from its sibling species included in the Culicoides schultzei complex. We therefore used genomic data for species identification and phylogeny resolution. Phylogenetic analyses based on internal transcribed spacer 1 (ITS-1) of ribosomal DNA and the mitochondrial gene encoding cytochrome oxidase subunit I (COI) showed that C. oxystoma from Israel is closely related to C. oxystoma from Japan. Using differential probing PCR, we showed that C. oxystoma is distributed all over the country, especially in Mediterranean climate regions. Culicoides oxystoma is less common or even absent in arid regions, while the other genetic cluster of C. schultzei complex was found only in the east of the country (mostly arid and semiarid regions). The molecular finding of C. oxystoma in wide geographical regions, together with its high proportion in the general Culicoides population and its vectoring potential, imply that it may be an important vector species in the Middle East

Biomaterial-Based Implantable Devices for Cancer Therapy

This review article focuses on the current local therapies mediated by implanted macroscaled biomaterials available or proposed for fighting cancer and also highlights the upcoming research in this field. Several authoritative review articles have collected and discussed the state-of-the-art as well as the advancements in using biomaterial-based micro- and nano-particle systems for drug delivery in cancer therapy. On the other hand, implantable biomaterial devices are emerging as highly versatile therapeutic platforms, which deserve an increased attention by the healthcare scientific community, as they are able to offer innovative, more effective and creative strategies against tumors. This review summarizes the current approaches which exploit biomaterial-based devices as implantable tools for locally administrating drugs and describes their specific medical applications, which mainly target resected brain tumors or brain metastases for the inaccessibility of conventional chemotherapies. Moreover, a special focus in this review is given to innovative approaches, such as combined delivery therapies, as well as to alternative approaches, such as scaffolds for gene therapy, cancer immunotherapy and metastatic cell capture, the later as promising future trends in implantable biomaterials for cancer applications

ESPEN Guideline: Clinical Nutrition in inflammatory bowel disease

Introduction: The ESPEN guideline presents a multidisciplinary focus on clinical nutrition in inflammatory bowel disease (IBD). Methodology: The guideline is based on extensive systematic review of the literature, but relies on expert opinion when objective data were lacking or inconclusive. The conclusions and 64 recommendations have been subject to full peer review and a Delphi process in which uniformly positive responses (agree or strongly agree) were required. Results: IBD is increasingly common and potential dietary factors in its aetiology are briefly reviewed. Malnutrition is highly prevalent in IBD – especially in Crohn's disease. Increased energy and protein requirements are observed in some patients. The management of malnu-trition in IBD is considered within the general context of support for malnourished patients. Treatment of iron deficiency (parenterally if necessary) is strongly recommended. Routine provision of a special diet in IBD is not however supported. Parenteral nutrition is indicated only when enteral nutrition has failed or is impossible. The recommended perioperative man-agement of patients with IBD undergoing surgery accords with general ESPEN guidance for patients having abdominal surgery. Probiotics may be helpful in UC but not Crohn's disease. Primary therapy using nutrition to treat IBD is not supported in ulcerative colitis, but is mod-erately well supported in Crohn's disease, especially in children where the adverse conse-quences of steroid therapy are proportionally greater. However, exclusion diets are generally not recommended and there is little evidence to support any particular formula feed when nutritional regimens are constructed. Conclusions: Available objective data to guide nutritional support and primary nutritional therapy in IBD are presented as 64 recommendations, of which 9 are very strong recom-mendations (grade A), 22 are strong recommendations (grade B) and 12 are based only on sparse evidence (grade 0); 21 recommendations are good practice points (GPP)

Das Analysekompetenz-Marktpriorität-Portfolio zum Vergleich von Datenanalyseprojekten in der Produktentwicklung

Die Künstliche Intelligenz (KI) mit ihren untergeordneten Forschungsgebieten wie maschinelles Lernen (ML), Spracherkennung oder Robotik ist in aller Munde. Die Leistungsfähigkeit und Stabilität von Anwendungen, die im weiteren Sinne KI zur Aufgabenbearbeitung einsetzen, sind gestiegen und durchdringen die Gesellschaft immer mehr. Weltweit wird die KI als eine Schlüsseltechnologie wahrgenommen, die in den nächsten Jahren weiter an Bedeutung gewinnt (Bitkom, DFKI 2017). So zielt auch die Ausschreibung des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie von 02/2019 darauf ab, KI als Schrittmachertechnologie für „[…] volkswirtschaftlich relevante Ökosysteme“ zu fördern (BMWi 2019). Mit der zunehmenden Ausstattung der Produktionsmittel mit Sensoren und der gleichzeitig steigenden Vernetzung dieser, steigt auch die Menge verfügbarer Daten, die für die Generierung von Wissen genutzt werden können (Fraunhofer 2018). Davon profitiert besonders das ML als Teilgebiet der KI. So unterschiedlich die gewonnenen Daten sind, so unterschiedlich sind die Aufgaben, die innerhalb des Maschinenbaus mit diesen bewältigt werden können. Ziele, die mit dem Einsatz von ML verbunden werden, sind beispielsweise selbst optimierende Produktionssysteme oder die bedarfsgerechte Instandhaltung von Anlagen auf Grund einer möglichst genauen Prognose des Ausfallzeitpunktes der Komponenten. Ebenso wie jede andere Technologie bedarf der Einsatz von ML Ressourcen, die in den Unternehmen nur begrenzt vorhanden sind. Die Entscheidung für oder gegen einen Einsatz von ML in Maschinenbauprodukten ist derzeit ganz klar eine strategische und bedingt die Einbeziehung verschiedener Fachbereiche bis hin zum Management des Unternehmens (Saltz et al. 2017). Daher wird ein strategisches Diskussions- und Entscheidungswerkzeug benötigt, welches ein Projekt aus technologischer und wirtschaftlicher Sicht darstellen und fachübergreifend genutzt werden kann sowie ein strukturiertes Vorgehen ermöglicht. Die Autoren schlagen zur Entscheidungsfindung die Nutzung des hier eingeführten Analysekompetenz-Marktpriorität-Portfolios vor, welches speziell auf die Fragestellung des ML Einsatzes im Maschinenbau zugeschnitten ist. Es werden Bewertungstabellen vorgestellt und deren Nutzung erläutert, welche sich an den zu bearbeitenden Prozessschritten für komplexe Datenanalysen (Shearer 2000, Klement et al. 2018) orientiert. Die Ableitung von Normstrategien wird anhand der finalen Darstellung des Portfolios diskutiert. [... aus der Einleitung

Famulatur in der hausärztlichen Versorgung: eine Querschnittsstudie zu Erwartungen und Erfahrungen von Medizinstudierenden

[english] Introduction: With the amendment of the medical licensure act (Approbationsordnung) in 2012, a four-week clerkship in primary care (FHV) became mandatory. We investigated the expectations with which students begin the FHV, which criteria are relevant in selecting the location for the FHV, and the experiences the students had during the FHV.Method: In a cross-sectional study, all third-year students at both medical schools in Saxony-Anhalt were surveyed in 2013 about their expectations and experiences regarding the FHV. This is the last cohort for which the FHV is optional. Questions were asked about 29 items addressing six topics (personal information, selection of FHV location, selection of FHV medical practice, expectations, experiences, and specialty selection).Results: Out of a student body of 446, responses were received from N=424 (response rate 95.1%; of which 61.8% female). Of these students, 71 (16.7%) had completed the FHV and 70 (16.5%) were planning to; another 267 students (63%) had not (yet) planned to participate in an FHV. Where a student’s parents lived, personal recommendations of a particular medical practice and the attractiveness of the region were the most important criteria for selecting the clerkship site. After completing the FHV, the learning objectives reflected themselves in the experiences of the students in a similar order and significance as in the expectations of students who planned or had not (as of yet) planned to complete the FHV. A relevant influence of the FHV confirming the choice to specialize in general practice or outpatient care was not indicated by those who had completed the FHV.Conclusion: After location and practice, the FHV is selected according to personal criteria and in connection with prioritized learning objectives. From the students’ perspective, the most frequently named learning objectives are also identified as acquired experience after completing the FHV. However, the FHV does not have a reinforcing effect on the selection of general practice as a specialty

Das Analysekompetenz-Marktpriorität-Portfolio zum Vergleich von Datenanalyseprojekten in der Produktentwicklung

Die Künstliche Intelligenz (KI) mit ihren untergeordneten Forschungsgebieten wie maschinelles Lernen (ML), Spracherkennung oder Robotik ist in aller Munde. Die Leistungsfähigkeit und Stabilität von Anwendungen, die im weiteren Sinne KI zur Aufgabenbearbeitung einsetzen, sind gestiegen und durchdringen die Gesellschaft immer mehr. Weltweit wird die KI als eine Schlüsseltechnologie wahrgenommen, die in den nächsten Jahren weiter an Bedeutung gewinnt (Bitkom, DFKI 2017). So zielt auch die Ausschreibung des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie von 02/2019 darauf ab, KI als Schrittmachertechnologie für „[…] volkswirtschaftlich relevante Ökosysteme“ zu fördern (BMWi 2019). Mit der zunehmenden Ausstattung der Produktionsmittel mit Sensoren und der gleichzeitig steigenden Vernetzung dieser, steigt auch die Menge verfügbarer Daten, die für die Generierung von Wissen genutzt werden können (Fraunhofer 2018). Davon profitiert besonders das ML als Teilgebiet der KI. So unterschiedlich die gewonnenen Daten sind, so unterschiedlich sind die Aufgaben, die innerhalb des Maschinenbaus mit diesen bewältigt werden können. Ziele, die mit dem Einsatz von ML verbunden werden, sind beispielsweise selbst optimierende Produktionssysteme oder die bedarfsgerechte Instandhaltung von Anlagen auf Grund einer möglichst genauen Prognose des Ausfallzeitpunktes der Komponenten. Ebenso wie jede andere Technologie bedarf der Einsatz von ML Ressourcen, die in den Unternehmen nur begrenzt vorhanden sind. Die Entscheidung für oder gegen einen Einsatz von ML in Maschinenbauprodukten ist derzeit ganz klar eine strategische und bedingt die Einbeziehung verschiedener Fachbereiche bis hin zum Management des Unternehmens (Saltz et al. 2017). Daher wird ein strategisches Diskussions- und Entscheidungswerkzeug benötigt, welches ein Projekt aus technologischer und wirtschaftlicher Sicht darstellen und fachübergreifend genutzt werden kann sowie ein strukturiertes Vorgehen ermöglicht. Die Autoren schlagen zur Entscheidungsfindung die Nutzung des hier eingeführten Analysekompetenz-Marktpriorität-Portfolios vor, welches speziell auf die Fragestellung des ML Einsatzes im Maschinenbau zugeschnitten ist. Es werden Bewertungstabellen vorgestellt und deren Nutzung erläutert, welche sich an den zu bearbeitenden Prozessschritten für komplexe Datenanalysen (Shearer 2000, Klement et al. 2018) orientiert. Die Ableitung von Normstrategien wird anhand der finalen Darstellung des Portfolios diskutiert. [... aus der Einleitung