TY - THES A1 - Schulz-Behrendt, Claudia T1 - Entwicklung und Evaluation eines berufsorientierten Gruppenprogramms Sozialer Arbeit in der medizinischen Rehabilitation am Beispiel kardiovaskulärer Erkrankungen N2 - Die vorliegende Untersuchung analysierte den direkten Zusammenhang eines berufsbezogenen Angebots Sozialer Gruppenarbeit mit dem Ergebnis beruflicher Wiedereingliederung bei Rehabilitandinnen und Rehabilitanden in besonderen beruflichen Problemlagen. Sie wurde von der Deutschen Rentenversicherung Bund als Forschungsprojekt vom 01.01.2013 bis 31.12. 2015 gefördert und an der Professur für Rehabilitationswissenschaften der Universität Potsdam realisiert. Die Forschungsfrage lautete: Kann eine intensive sozialarbeiterische Gruppenintervention im Rahmen der stationären medizinischen Rehabilitation soweit auf die Stärkung sozialer Kompetenzen und die Soziale Unterstützung von Rehabilitandinnen und Rehabilitanden einwirken, dass sich dadurch langfristige Verbesserungen hinsichtlich der beruflichen Wiedereingliederung im Vergleich zur konventionellen Behandlung ergeben? Die Studie gliederte sich in eine qualitative und eine quantitative Erhebung mit einer zwischenliegenden Intervention. Eingeschlossen waren 352 Patientinnen und Patienten im Alter zwischen 18 und 65 Jahren mit kardiovaskulären Diagnosen, deren Krankheitsbilder häufig von komplexen Problemlagen begleitet sind, verbunden mit einer schlechten sozialmedizinischen Prognose. Die Evaluation der Gruppenintervention erfolgte in einem clusterrandomisierten kontrollierten Studiendesign, um einen empirischen Nachweis darüber zu erbringen, inwieweit die Intervention gegenüber der regulären sozialarbeiterischen Behandlung höhere Effekte erzielen kann. Die Interventionsgruppen nahmen am Gruppenprogramm teil, die Kontrollgruppen erhielten die reguläre sozialarbeiterische Behandlung. Im Ergebnis konnte mit dieser Stichprobe kein Nachweis zur Verbesserung der beruflichen Wiedereingliederung, der gesundheitsbezogenen Arbeitsfähigkeit, der Lebensqualität sowie der Sozialen Unterstützung durch die Teilnahme am sozialarbeiterischen Gruppenprogramm erbracht werden. Die Return-To-Work-Rate betrug 43,7 %, ein Viertel der Untersuchungsgruppe befand sich nach einem Jahr in Arbeitslosigkeit. Die durchgeführte Gruppenintervention ist dem konventionellen Setting Sozialer Arbeit als gleichwertig anzusehen. Schlussfolgernd wurde auf eine sozialarbeiterische Unterstützung der beruflichen Wiedereingliederung über einen längeren Zeitraum nach einer kardiovaskulären Erkrankung verwiesen, insbesondere durch wohnortnahe Angebote zu einem späteren Zeitpunkt bei stabilerer Gesundheit. Aus den Erhebungen ließen sich mögliche Erfolge bei engerer Kooperation zwischen dem Fachbereich der Sozialen Arbeit und der Psychologie ableiten. Ebenfalls gab es Hinweise auf die einflussreiche Rolle der Angehörigen, die durch Einbindung in die Soziale Beratung unterstützend auf den Wiedereingliederungsprozess wirken könnten. Die Passgenauigkeit der untersuchten sozialarbeiterischen Gruppeninterventionen ist durch eine gezielte Soziale Diagnostik zu verbessern. N2 - The present investigation analyzed the direct correlation of a work-related group training by Social Work with the result of occupational reintegration of rehabilitation patients with specific work-related problems. It was supported as a research project by the Deutsche Rentenversicherung Bund from 01.01.2012 to 31.12.2015 and implemented at the professorship for rehabilitation sciences at the university of Potsdam. The research question was: Is it possible for an intensive group intervention program of Social Work within stationary medical rehabilitation to impact so significantly on the strengthening of social skills and social support of rehabilitation patients as to result in long-term improvements of occupational reintegration in comparison to the conventional treatment? The study is divided into a qualitative and a quantitative investigation including an intermediate intervention. Comprised were 352 patients at an age between 18 and 65 years with cardiovascular diseases which are frequently connected with complex problems and a poor socio-medical prognosis. The evaluation of the group intervention was based on a cluster-randomized controlled study design in order to provide empirical evidence about the extent to which the group intervention achieves higher effects than the regular treatment of Social Work. The intervention groups took part at the group intervention, the control groups received the regular treatment of Social Work. Ultimately, no evidence of an improvement of occupational reintegration, health-related work ability, quality of life and social support could be provided with that sample. The return-to-work rate was 43,7 %, a quarter of the investigation group was in unemployment after one year. The implemented group intervention may thus be considered equivalent to the conventional setting of Social Work. In conclusion, it was indicated to support the occupational reintegration by Social Work over a longer period after cardiovascular disease, especially by close-to-home offers at a later moment in time with more stable health. From this investigation we may derive possible successes for closer cooperation between the disciplines of Social Work and Psychology. Furthermore there were indications of the influential role of the relatives, who could support the process of reintegration by their involvement with the social counselling. The accuracy of fit concerning the investigated group intervention is to be improved through targeted social diagnosis. KW - Soziale Arbeit KW - social work KW - Kardiologische Rehabilitation KW - cardiac rehabilitation KW - Berufliche Wiedereingliederung KW - Return to work KW - Medizinisch-beruflich orientierte Rehabilitation (MBOR) KW - work-related medical rehabilitation KW - randomisierte kontrollierte Studie (RCT) KW - randomized controlled trial Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-491397 ER - TY - THES A1 - Dehne, Julian T1 - Möglichkeiten und Limitationen der medialen Unterstützung forschenden Lernens N2 - Forschendes Lernen und die digitale Transformation sind zwei der wichtigsten Einflüsse auf die Entwicklung der Hochschuldidaktik im deutschprachigen Raum. Während das forschende Lernen als normative Theorie das sollen beschreibt, geben die digitalen Werkzeuge, alte wie neue, das können in vielen Bereichen vor. In der vorliegenden Arbeit wird ein Prozessmodell aufgestellt, was den Versuch unternimmt, das forschende Lernen hinsichtlich interaktiver, gruppenbasierter Prozesse zu systematisieren. Basierend auf dem entwickelten Modell wurde ein Softwareprototyp implementiert, der den gesamten Forschungsprozess begleiten kann. Dabei werden Gruppenformation, Feedback- und Reflexionsprozesse und das Peer Assessment mit Bildungstechnologien unterstützt. Die Entwicklungen wurden in einem qualitativen Experiment eingesetzt, um Systemwissen über die Möglichkeiten und Grenzen der digitalen Unterstützung von forschendem Lernen zu gewinnen. N2 - Research-based learning and digital transformation are two of the most important influences on the development of pedagogies of universities in German-speaking countries. While research-based learning as a normative theory explains the should, the digital tools, both old and new, provide the can in many areas. In the present work, a process model was developed, which captures research-based learning with regard to interactive, group-based processes. Based on this model a software prototype was implemented that can accompany the entire research process. Thereby group formation, feedback and reflection processes and peer assessment are supported with educational technology. The developed software was used in a qualitative experiment to gain knowledge about the possibilities and limits of digital support for research-based learning. T2 - Limits and chances of supporting inquiry-based learning with digital media KW - Forschendes Lernen KW - Digitale Medien KW - Modellierung KW - Bildungstechnologien KW - Educational Technologies KW - Digital Media KW - Inquiry-based learning KW - Modelling Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-497894 ER - TY - THES A1 - Hefen, Veronika T1 - Karrierewege in der Wirtschaftsprüfung unter besonderer Berücksichtigung der relativen Repräsentation von Frauen T1 - Career paths in auditing: an analysis with special focus on women N2 - Ausgangspunkt der Dissertation ist die Fragestellung, warum es relativ wenige weibliche Wirtschaftsprüfer/innen in Deutschland gibt. Laut Mitgliederstatistik der Wirtschaftsprüferkammer vom 1. Januar 2020 liegt der Frauenanteil im Berufs-stand bei rund 17 %. Einschlägige Literatur zeigt, dass auf Ebene der Berufseinstei-ger/innen im Segment der zehn größten Wirtschaftsprüfungsgesellschaften das Ge-schlechterverhältnis recht ausgewogen ist. Jedoch liegt der Frauenanteil auf der Hierarchieebene „Manager“, für die üblicherweise ein bestandenes Berufsexamen Voraussetzung ist, bereits deutlich niedriger und sinkt mit jeder weiteren Hierar-chiestufe. Die Zielstellung der Dissertation wurde somit dahingehend spezifiziert, diejenigen Faktoren zu analysieren, die dazu beitragen können, dass die relative Repräsentation von Frauen im Segment der zehn größten Wirtschaftsprüfungsge-sellschaften Deutschlands ab der Manager-Ebene (d. h. üblicherweise ab der Schwelle der examinierten Wirtschaftsprüfer/innen) sinkt. Der Fokus der Analyse liegt daher auf Ebene der erfahrenen Prüfungsassistenten und Prüfungsassistentin-nen (Senior), um diese Schwelle unmittelbar vor der Manager-Ebene detailliert zu beleuchten. Neben der Auswertung von Erkenntnissen aus der internationalen Prüfungsfor-schung wurde eine empirische Studie unter den Senior von sechs der zehn größten Wirtschaftsprüfungsgesellschaften in Deutschland durchgeführt. Die empirischen Ergebnisse wurden mittels deskriptiver Datenanalyse ausgewertet und dahinge-hend analysiert, für welche der zuvor definierten Aspekte signifikante geschlechts-spezifische Unterschiede zu beobachten sind. Für ausgewählte Aspekte wurde zu-dem analysiert, ob es Unterschiede zwischen weiblichen/männlichen Senior mit Kind/ern und ohne Kind/er gibt. Insgesamt wurden für zahlreiche Aspekte ge-schlechtsspezifische Unterschiede und Unterschiede zwischen Senior mit Kind/ern und ohne Kind/er gefunden. Es zeigt sich außerdem, dass neben der beruflichen Situation auch die individuellen Eigenschaften und das private Umfeld von Bedeu-tung sind. Im Rahmen der beruflichen Situation spielen sowohl die Wahrnehmung der aktuellen beruflichen Situation eine Rolle als auch u. a. die Erwartungen der Senior an die mögliche künftige Manager-Position, an das Wirtschaftsprüfungsexa-men und an weitere berufliche Perspektiven. N2 - The starting point of the dissertation is the question of why there are relatively few female auditors in Germany. According to the membership statistics of the Cham-ber of Public Accountants as of January 1, 2020, the proportion of women in the profession is around 17 %. Relevant literature shows that at the level of young pro-fessionals in the segment of the ten largest audit firms, the gender ratio is quite balanced. However, the proportion of women at the "manager" level of the hie-rarchy, for which a successful professional examination is usually a prerequisite, is already significantly lower and decreases with each further level of the hierarchy. The objective of the dissertation was thus further specified to analyze those factors that can contribute to the fact that the relative representation of women at the ten largest audit firms in Germany decreases from the manager level (i. e. typically from the threshold of certified public accountants). The focus of the analysis is therefore on the level of experienced male and female audit assistants (senior) in order to shed light on this threshold that immediately precedes the manager level. In addition to evaluating findings from international audit research, an empirical study was conducted among the seniors of six of the ten largest audit firms in Germany. The empirical results were evaluated by means of descriptive data ana-lysis and analyzed to determine for which of the previously defined aspects signifi-cant gender differences can be observed. For selected aspects, it was also analyzed whether there are differences between female/male seniors with child/ren and wit-hout child/ren. Overall, gender differences and differences between senior with child/ren and without child/ren were found for numerous aspects. It is also shown that in addition to the occupational situation, individual characteristics and the pri-vate environment are also important. In the context of the professional situation, both the perception of the current professional situation and, among other things, the senior's expectations of the possible future position of manager, of the auditing exam and of further professional prospects play a role. KW - Wirtschaftsprüfung KW - Wirtschaftsprüfungsgesellschaft KW - Karriere KW - Gender KW - Frauen KW - Senior KW - Wirtschaftsprüfungsexamen KW - women KW - career KW - senior KW - auditing KW - audit exam KW - audit firm KW - gender Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-529831 ER - TY - THES A1 - Maier, Corinna T1 - Bayesian data assimilation and reinforcement learning for model-informed precision dosing in oncology T1 - Bayes’sche Datenassimilation und Reinforcement Learning für die modellinformierte Präzisionsdosierung in der Onkologie N2 - While patients are known to respond differently to drug therapies, current clinical practice often still follows a standardized dosage regimen for all patients. For drugs with a narrow range of both effective and safe concentrations, this approach may lead to a high incidence of adverse events or subtherapeutic dosing in the presence of high patient variability. Model-informedprecision dosing (MIPD) is a quantitative approach towards dose individualization based on mathematical modeling of dose-response relationships integrating therapeutic drug/biomarker monitoring (TDM) data. MIPD may considerably improve the efficacy and safety of many drug therapies. Current MIPD approaches, however, rely either on pre-calculated dosing tables or on simple point predictions of the therapy outcome. These approaches lack a quantification of uncertainties and the ability to account for effects that are delayed. In addition, the underlying models are not improved while applied to patient data. Therefore, current approaches are not well suited for informed clinical decision-making based on a differentiated understanding of the individually predicted therapy outcome. The objective of this thesis is to develop mathematical approaches for MIPD, which (i) provide efficient fully Bayesian forecasting of the individual therapy outcome including associated uncertainties, (ii) integrate Markov decision processes via reinforcement learning (RL) for a comprehensive decision framework for dose individualization, (iii) allow for continuous learning across patients and hospitals. Cytotoxic anticancer chemotherapy with its major dose-limiting toxicity, neutropenia, serves as a therapeutically relevant application example. For more comprehensive therapy forecasting, we apply Bayesian data assimilation (DA) approaches, integrating patient-specific TDM data into mathematical models of chemotherapy-induced neutropenia that build on prior population analyses. The value of uncertainty quantification is demonstrated as it allows reliable computation of the patient-specific probabilities of relevant clinical quantities, e.g., the neutropenia grade. In view of novel home monitoring devices that increase the amount of TDM data available, the data processing of sequential DA methods proves to be more efficient and facilitates handling of the variability between dosing events. By transferring concepts from DA and RL we develop novel approaches for MIPD. While DA-guided dosing integrates individualized uncertainties into dose selection, RL-guided dosing provides a framework to consider delayed effects of dose selections. The combined DA-RL approach takes into account both aspects simultaneously and thus represents a holistic approach towards MIPD. Additionally, we show that RL can be used to gain insights into important patient characteristics for dose selection. The novel dosing strategies substantially reduce the occurrence of both subtherapeutic and life-threatening neutropenia grades in a simulation study based on a recent clinical study (CEPAC-TDM trial) compared to currently used MIPD approaches. If MIPD is to be implemented in routine clinical practice, a certain model bias with respect to the underlying model is inevitable, as the models are typically based on data from comparably small clinical trials that reflect only to a limited extent the diversity in real-world patient populations. We propose a sequential hierarchical Bayesian inference framework that enables continuous cross-patient learning to learn the underlying model parameters of the target patient population. It is important to note that the approach only requires summary information of the individual patient data to update the model. This separation of the individual inference from population inference enables implementation across different centers of care. The proposed approaches substantially improve current MIPD approaches, taking into account new trends in health care and aspects of practical applicability. They enable progress towards more informed clinical decision-making, ultimately increasing patient benefits beyond the current practice. N2 - Obwohl Patienten sehr unterschiedlich auf medikamentöse Therapien ansprechen, werden in der klinischen Praxis häufig noch standardisierte Dosierungsschemata angewendet. Bei Arzneimitteln mit engen therapeutischen Fenstern zwischen minimal wirksamen und toxischen Konzentrationen kann dieser Ansatz bei hoher interindividueller Variabilität zu häufigem Auftreten von Toxizitäten oder subtherapeutischen Konzentrationen führen. Die modellinformierte Präzisionsdosierung (MIPD) ist ein quantitativer Ansatz zur Dosisindividualisierung, der auf der mathematischen Modellierung von Dosis-Wirkungs-Beziehungen beruht und Daten aus dem therapeutischen Drug/Biomarker-Monitoring (TDM) einbezieht. Die derzeitigen MIPD-Ansätze verwenden entweder Dosierungstabellen oder einfache Punkt-Vorhersagen des Therapieverlaufs. Diesen Ansätzen fehlt eine Quantifizierung der Unsicherheiten, verzögerte Effekte werden nicht berücksichtigt und die zugrunde liegenden Modelle werden im Laufe der Anwendung nicht verbessert. Daher sind die derzeitigen Ansätze nicht ideal für eine fundierte klinische Entscheidungsfindung auf Grundlage eines differenzierten Verständnisses des individuell vorhergesagten Therapieverlaufs. Das Ziel dieser Arbeit ist es, mathematische Ansätze für das MIPD zu entwickeln, die (i) eine effiziente, vollständig Bayes’sche Vorhersage des individuellen Therapieverlaufs einschließlich der damit verbundenen Unsicherheiten ermöglichen, (ii) Markov-Entscheidungsprozesse mittels Reinforcement Learning (RL) in einen umfassenden Entscheidungsrahmen zur Dosisindividualisierung integrieren, und (iii) ein kontinuierliches Lernen zwischen Patienten erlauben. Die antineoplastische Chemotherapie mit ihrer wichtigen dosislimitierenden Toxizität, der Neutropenie, dient als therapeutisch relevantes Anwendungsbeispiel. Für eine umfassendere Therapievorhersage wenden wir Bayes’sche Datenassimilationsansätze (DA) an, um TDM-Daten in mathematische Modelle der Chemotherapie-induzierten Neutropenie zu integrieren. Wir zeigen, dass die Quantifizierung von Unsicherheiten einen großen Mehrwert bietet, da sie eine zuverlässige Berechnung der Wahrscheinlichkeiten relevanter klinischer Größen, z.B. des Neutropeniegrades, ermöglicht. Im Hinblick auf neue Home-Monitoring-Geräte, die die Anzahl der verfügbaren TDM-Daten erhöhen, erweisen sich sequenzielle DA-Methoden als effizienter und erleichtern den Umgang mit der Unsicherheit zwischen Dosierungsereignissen. Basierend auf Konzepten aus DA und RL, entwickeln wir neue Ansätze für MIPD. Während die DA-geleitete Dosierung individualisierte Unsicherheiten in die Dosisauswahl integriert, berücksichtigt die RL-geleitete Dosierung verzögerte Effekte der Dosisauswahl. Der kombinierte DA-RL-Ansatz vereint beide Aspekte und stellt somit einen ganzheitlichen Ansatz für MIPD dar. Zusätzlich zeigen wir, dass RL Informationen über die für die Dosisauswahl relevanten Patientencharakteristika liefert. Der Vergleich zu derzeit verwendeten MIPD Ansätzen in einer auf einer klinischen Studie (CEPAC-TDM-Studie) basierenden Simulationsstudie zeigt, dass die entwickelten Dosierungsstrategien das Auftreten subtherapeutischer Konzentrationen sowie lebensbedrohlicher Neutropenien drastisch reduzieren. Wird MIPD in der klinischen Routine eingesetzt, ist eine gewisse Modellverzerrung unvermeidlich. Die Modelle basieren in der Regel auf Daten aus vergleichsweise kleinen klinischen Studien, die die Heterogenität realer Patientenpopulationen nur begrenzt widerspiegeln. Wir schlagen einen sequenziellen hierarchischen Bayes’schen Inferenzrahmen vor, der ein kontinuierliches patientenübergreifendes Lernen ermöglicht, um die zugrunde liegenden Modellparameter der Ziel-Patientenpopulation zu erlernen. Zur Aktualisierung des Modells erfordert dieser Ansatz lediglich zusammenfassende Informationen der individuellen Patientendaten, was eine Umsetzung über verschiedene Versorgungszentren hinweg erlaubt. Die vorgeschlagenen Ansätze verbessern die derzeitigen MIPD-Ansätze erheblich, wobei neue Trends in der Gesundheitsversorgung und Aspekte der praktischen Anwendbarkeit berücksichtigt werden. Damit stellen sie einen Fortschritt in Richtung einer fundierteren klinischen Entscheidungsfindung dar. KW - data assimilation KW - Datenassimilation KW - reinforcement learning KW - model-informed precision dosing KW - pharmacometrics KW - oncology KW - modellinformierte Präzisionsdosierung KW - Onkologie KW - Pharmakometrie KW - Reinforcement Learning Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-515870 ER -