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Die Sicherstellung der hausärztlichen Versorgung ist vor allem im ländlichen Raum mit regional unterschiedlich starker Ausprägung zunehmend gefährdet. Ein wesentlicher Grund liegt in der stetig sinkenden Zahl an hausärztlich tätigen Ärzten/innen. Ursächlich hierfür sind einerseits die hohen „Bruttoabgänge“ von Hausärzten/innen, zumeist aufgrund altersbedingten Ausscheidens, und einem andererseits eklatanten Nachwuchsproblem.
Um dieser problematischen Entwicklung entgegenzuwirken, kommt der Gewinnung hausärztlichen Nachwuchses eine Schlüsselrolle zu. In Flächenländern wie Australien, Kanada oder den USA, die ähnlichen Herausforderungen schon seit längerer Zeit gegenüberstehen, existieren seit den 1970er Jahren universitäre Schwerpunktprogramme, die die Allgemeinmedizin bereits in der medizinischen Ausbildung fördern. Breit angelegte Evaluationsstudien zeigen dabei, dass die Teilnahme an longitudinalen Längsschnittcurricula einen positiven Effekt auf die Wahrscheinlichkeit hat, nach Abschluss des Studiums eine Weiterbildung im Fach Allgemeinmedizin aufzunehmen und sich darüber hinaus hausärztlich (im ländlichen Raum) niederzulassen.
Unter der Annahme, dass eine allgemeinmedizinische Schwerpunktsetzung im Studium das Interesse am selbigen Fach erhöht und darüber hinaus eine hausärztliche Karriereplanung positiv beeinflusst, soll die hier vorliegende Promotionsarbeit folgende Forschungsfrage beantworten: Wie kann ein longitudinales, fachbereichsweites Lehrangebot konzeptionell gestaltet werden, welches es Medizinstudierenden ermöglicht, Allgemeinmedizin im ländlichen Raum kennenzulernen?
Zur Beantwortung der Fragestellung wurde ein triangulierender Forschungsansatz gewählt, der aus mehreren Arbeitsschritten besteht: 1. Erarbeitung einer Übersichtarbeit bestehend aus einer Literaturrecherche und der Kontaktaufnahme zu hiesigen Experten, 2. schriftliche und telefonische Befragung aller medizinischen Fakultäten Deutschlands 3. webbasierte Befragung von Medizinstudierenden der Goethe Universität, Frankfurt, 4. konzeptionelle Entwicklung und Implementierung eines universitären Schwerpunktprogramms zur Förderung der Allgemeinmedizin in ländlichen Regionen auf Basis der in Schritt eins bis drei gewonnen Ergebnisse.
Mittels der verschiedenen methodischen Entwicklungsschritte konnte im Zeitraum von 2015 bis 2016 das longitudinale Schwerpunktprogramm „Landpartie 2.0“ konzeptionell entwickelt und ab dem Wintersemester 2016/2017 in das Medizinstudium der Goethe-Universität, Frankfurt am Main, implementiert werden.
Das entwickelte Lehrangebote richtet sich pro Jahr in der Regel an bis zu 15 Studierende ab dem klinischen Studienabschnitt. Im Kern beinhaltet das mehrsemestrige Angebot wiederkehrende Praxisphasen in ausgewählten und geschulten Hausarztpraxen in ländlichen Regionen. Begleitet werden die Praktika von vor- und nachbereitenden Seminaren an der Universität, dem Kurs Allgemeinmedizin in einer ländlichen Hausarztpraxis und einem jährlichen Tagesausflug zu innovativen Gesundheitsmodellen. Seit Einführung des Programms konnten 62 Studierende in die „Landpartie 2.0“ aufgenommen werden.
Erste Evaluationsergebnisse belegen eine sehr hohe Zufriedenheit mit den einzelnen Programmbestandteilen unter den Teilnehmenden. Langfristig sollen darüber hinaus in einer Verbleibstudie Effekte auf die Motivation für eine hausärztliche Tätigkeit (auf dem Land) sowie Karriereverläufe abgebildet werden.
Insgesamt erwies sich das gewählte methodische Vorgehen als zielführend. Mittels der einzelnen Entwicklungsschritte konnte ein abgestimmtes, umfassendes und den wissenschaftlichen Erkenntnissen berücksichtigendes Längsschnittcurriculum am Fachbereich Medizin der Goethe Universität, Frankfurt am Main, erfolgreich konzeptioniert und implementiert werden.
Marie Holzman : Manuskripte
(2020)
We use the quantum null energy condition in strongly coupled two-dimensional field theories (QNEC2) as diagnostic tool to study a variety of phase structures, including crossover, second and first order phase transitions. We find a universal QNEC2 constraint for first order phase transitions with kinked entanglement entropy and discuss in general the relation between the QNEC2-inequality and monotonicity of the Casini-Huerta c-function. We then focus on a specific example, the holographic dual of which is modelled by three-dimensional Einstein gravity plus a massive scalar field with one free parameter in the self-interaction potential. We study translation invariant stationary states dual to domain walls and black branes. Depending on the value of the free parameter we find crossover, second and first order phase transitions between such states, and the c-function either flows to zero or to a finite value in the infrared. Strikingly, evaluating QNEC2 for ground state solutions allows to predict the existence of phase transitions at finite temperature.
Risk stratification for bipolar disorder using polygenic risk scores among young high-risk adults
(2020)
Objective: Identifying high-risk groups with an increased genetic liability for bipolar disorder (BD) will provide insights into the etiology of BD and contribute to early detection of BD. We used the BD polygenic risk score (PRS) derived from BD genome-wide association studies (GWAS) to explore how such genetic risk manifests in young, high-risk adults. We postulated that BD-PRS would be associated with risk factors for BD.
Methods: A final sample of 185 young, high-risk German adults (aged 18–35 years) were grouped into three risk groups and compared to a healthy control group (n = 1,100). The risk groups comprised 117 cases with attention deficit hyperactivity disorder (ADHD), 45 with major depressive disorder (MDD), and 23 help-seeking adults with early recognition symptoms [ER: positive family history for BD, (sub)threshold affective symptomatology and/or mood swings, sleeping disorder]. BD-PRS was computed for each participant. Logistic regression models (controlling for sex, age, and the first five ancestry principal components) were used to assess associations of BD-PRS and the high-risk phenotypes.
Results: We observed an association between BD-PRS and combined risk group status (OR = 1.48, p < 0.001), ADHD diagnosis (OR = 1.32, p = 0.009), MDD diagnosis (OR = 1.96, p < 0.001), and ER group status (OR = 1.7, p = 0.025; not significant after correction for multiple testing) compared to healthy controls.
Conclusions: In the present study, increased genetic risk for BD was a significant predictor for MDD and ADHD status, but not for ER. These findings support an underlying shared risk for both MDD and BD as well as ADHD and BD. Improving our understanding of the underlying genetic architecture of these phenotypes may aid in early identification and risk stratification.
The current pandemic situation caused by the Betacoronavirus SARS-CoV-2 (SCoV2) highlights the need for coordinated research to combat COVID-19. A particularly important aspect is the development of medication. In addition to viral proteins, structured RNA elements represent a potent alternative as drug targets. The search for drugs that target RNA requires their high-resolution structural characterization. Using nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy, a worldwide consortium of NMR researchers aims to characterize potential RNA drug targets of SCoV2. Here, we report the characterization of 15 conserved RNA elements located at the 5′ end, the ribosomal frameshift segment and the 3′-untranslated region (3′-UTR) of the SCoV2 genome, their large-scale production and NMR-based secondary structure determination. The NMR data are corroborated with secondary structure probing by DMS footprinting experiments. The close agreement of NMR secondary structure determination of isolated RNA elements with DMS footprinting and NMR performed on larger RNA regions shows that the secondary structure elements fold independently. The NMR data reported here provide the basis for NMR investigations of RNA function, RNA interactions with viral and host proteins and screening campaigns to identify potential RNA binders for pharmaceutical intervention.
1H, 13C, and 15N backbone chemical shift assignments of coronavirus-2 non-structural protein Nsp10
(2020)
The international Covid19-NMR consortium aims at the comprehensive spectroscopic characterization of SARS-CoV-2 RNA elements and proteins and will provide NMR chemical shift assignments of the molecular components of this virus. The SARS-CoV-2 genome encodes approximately 30 different proteins. Four of these proteins are involved in forming the viral envelope or in the packaging of the RNA genome and are therefore called structural proteins. The other proteins fulfill a variety of functions during the viral life cycle and comprise the so-called non-structural proteins (nsps). Here, we report the near-complete NMR resonance assignment for the backbone chemical shifts of the non-structural protein 10 (nsp10). Nsp10 is part of the viral replication-transcription complex (RTC). It aids in synthesizing and modifying the genomic and subgenomic RNAs. Via its interaction with nsp14, it ensures transcriptional fidelity of the RNA-dependent RNA polymerase, and through its stimulation of the methyltransferase activity of nsp16, it aids in synthesizing the RNA cap structures which protect the viral RNAs from being recognized by the innate immune system. Both of these functions can be potentially targeted by drugs. Our data will aid in performing additional NMR-based characterizations, and provide a basis for the identification of possible small molecule ligands interfering with nsp10 exerting its essential role in viral replication.
We use holography to study the dynamics of a strongly-coupled gauge theory in four-dimensional de Sitter space with Hubble rate H. The gauge theory is non-conformal with a characteristic mass scale M. We solve Einstein’s equations numerically and determine the time evolution of homogeneous gauge theory states. If their initial energy density is high compared with H4 then the early-time evolution is well described by viscous hydrodynamics with a non-zero bulk viscosity. At late times the dynamics is always far from equilibrium. The asymptotic late-time state preserves the full de Sitter symmetry group and its dual geometry is a domain-wall in AdS5. The approach to this state is characterised by an emergent relation of the form P = w E that is different from the equilibrium equation of state in flat space. The constant w does not depend on the initial conditions but only on H/M and is negative if the ratio H/M is close to unity. The event and the apparent horizons of the late-time solution do not coincide with one another, reflecting its non-equilibrium nature. In between them lies an “entanglement horizon” that cannot be penetrated by extremal surfaces anchored at the boundary, which we use to compute the entanglement entropy of boundary regions. If the entangling region equals the observable universe then the extremal surface coincides with a bulk cosmological horizon that just touches the event horizon, while for larger regions the extremal surface probes behind the event horizon.
We use the quantum null energy condition in strongly coupled two-dimensional field theories (QNEC2) as diagnostic tool to study a variety of phase structures, including crossover, second and first order phase transitions. We find a universal QNEC2 constraint for first order phase transitions with kinked entanglement entropy and discuss in general the relation between the QNEC2-inequality and monotonicity of the Casini-Huerta c-function. We then focus on a specific example, the holographic dual of which is modelled by three-dimensional Einstein gravity plus a massive scalar field with one free parameter in the self-interaction potential. We study translation invariant stationary states dual to domain walls and black branes. Depending on the value of the free parameter we find crossover, second and first order phase transitions between such states, and the c-function either flows to zero or to a finite value in the infrared. Strikingly, evaluating QNEC2 for ground state solutions allows to predict the existence of phase transitions at finite temperature.
Netzwerkmodelle spielen in verschiedenen Wissenschaftsdisziplinen eine wichtige Rolle und dienen unter anderem der Beschreibung realistischer Graphen.
Sie werden häufig als Zufallsgraphen formuliert und stellen somit Wahrscheinlichkeitsverteilungen über Graphen dar.
Meist ist die Verteilung dabei parametrisiert und ergibt sich implizit, etwa über eine randomisierten Konstruktionsvorschrift.
Ein früher Vertreter ist das G(n,p) Modell, welches über allen ungerichteten Graphen mit n Knoten definiert ist und jede Kante unabhängig mit Wahrscheinlichkeit p erzeugt.
Ein aus G(n,p) gezogener Graph hat jedoch kaum strukturelle Ähnlichkeiten zu Graphen, die zumeist in Anwendungen beobachtet werden.
Daher sind populäre Modelle so gestaltet, dass sie mit hinreichend hoher Wahrscheinlichkeit gewünschte topologische Eigenschaften erzeugen.
Beispielsweise ist es ein gängiges Ziel die nur unscharf definierte Klasse der sogenannten komplexen Netzwerke nachzubilden, der etwa viele soziale Netze zugeordnet werden.
Unter anderem verfügen diese Graphen in der Regel über eine Gradverteilung mit schweren Rändern (heavy-tailed), einen kleinen Durchmesser, eine dominierende Zusammenhangskomponente, sowie über überdurchschnittlich dichte Teilbereiche, sogenannte Communities.
Die Einsatzmöglichkeiten von Netzwerkmodellen gehen dabei weit über das ursprüngliche Ziel, beobachtete Effekte zu erklären, hinaus.
Ein gängiger Anwendungsfall besteht darin, Daten systematisch zu produzieren.
Solche Daten ermöglichen oder unterstützen experimentelle Untersuchungen, etwa zur empirischen Verifikation theoretischer Vorhersagen oder zur allgemeinen Bewertung von Algorithmen und Datenstrukturen.
Hierbei ergeben sich insbesondere für große Probleminstanzen Vorteile gegenüber beobachteten Netzen.
So sind massive Eingaben, die auf echten Daten beruhen, oft nicht in ausreichender Menge verfügbar, nur aufwendig zu beschaffen und zu verwalten, unterliegen rechtlichen Beschränkungen, oder sind von unklarer Qualität.
In der vorliegenden Arbeit betrachten wir daher algorithmische Aspekte der Generierung massiver Zufallsgraphen.
Um Anwendern Reproduzierbarkeit mit vorhandenen Studien zu ermöglichen, fokussieren wir uns hierbei zumeist auf getreue Implementierungen etablierter Netzwerkmodelle,
etwa Preferential Attachment-Prozesse, LFR, simple Graphen mit vorgeschriebenen Gradsequenzen, oder Graphen mit hyperbolischer (o.Ä.) Einbettung.
Zu diesem Zweck entwickeln wir praktisch sowie analytisch effiziente Generatoren.
Unsere Algorithmen sind dabei jeweils auf ein geeignetes Maschinenmodell hin optimiert.
Hierzu entwerfen wir etwa klassische sequentielle Generatoren für Registermaschinen, Algorithmen für das External Memory Model, und parallele Ansätze für verteilte oder Shared Memory-Maschinen auf CPUs, GPUs, und anderen Rechenbeschleunigern.