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Menopause is the permanent cessation of menstruation occurring naturally in women's aging. The most frequent symptoms associated with menopausal phases are mucosal dryness, increased weight and body fat, and changes in sleep patterns. Oral symptoms in menopause derived from saliva flow reduction can lead to dry mouth, ulcers, and alterations of taste and swallowing patterns. However, the oral health phenotype of postmenopausal women has not been characterized. The aim of the study was to determine postmenopausal women's oral phenotype, including medical history, lifestyle, and oral assessment through artificial intelligence algorithms. We enrolled 100 postmenopausal women attending the Dental School of the University of Seville were included in the study. We collected an extensive questionnaire, including lifestyle, medication, and medical history. We used an unsupervised k-means algorithm to cluster the data following standard features for data analysis. Our results showed the main oral symptoms in our postmenopausal cohort were reduced salivary flow and periodontal disease. Relying on the classical assessment of the collected data, we might have a biased evaluation of postmenopausal women. Then, we used artificial intelligence analysis to evaluate our data obtaining the main features and providing a reduced feature defining the oral health phenotype. We found 6 clusters with similar features, including medication affecting salivation or smoking as essential features to obtain different phenotypes. Thus, we could obtain main features considering differential oral health phenotypes of postmenopausal women with an integrative approach providing new tools to assess the women in the dental clinic.
Evaluation of a contactless accelerometer sensor system for heart rate monitoring during sleep
(2024)
The monitoring of a patient's heart rate (HR) is critical in the diagnosis of diseases. In the detection of sleep disorders, it also plays an important role. Several techniques have been proposed, including using sensors to record physiological signals that are automatically examined and analysed. This work aims to evaluate using a contactless HR monitoring system based on an accelerometer sensor during sleep. For this purpose, the oscillations caused by chest movements during heart contractions are recorded by an installation mounted under the bed mattress. The processing algorithm presented in this paper filters the signals and determines the HR. As a result, an average error of about 5 bpm has been documented, i.e., the system can be considered to be used for the forecasted domain.
Unternehmertum spielt sowohl für die Entwicklung afrikanischer Länder eine Rolle, als auch für ausländische Unternehmen mit Markteintrittsplänen. Die infrastrukturellen und institutionellen Rahmenbedingungen für Unternehmertum sind nach wie vor schwierig, wobei aber die fortschreitende Digitalisierung zu einer zunehmend aktiven Start-Up Szene in vielen afrikanischen Ländern führt. Nach wie vor existiert ein Mismatch zwischen den Bereichen in denen Start-Ups entstehen und den Bereichen, wo ausländische Unternehmen Partner für den Markteintritt suchen. Somit bleibt es trotz positiver Entwicklung beim Unternehmertum in absehbarer Zeit schwierig adäquate Partner zu finden.
Artificial Intelligence (AI) in der Markenführung: Künstliche Neuronale Netze zur Markenimagemessung
(2023)
Da Künstliche Neuronale Netze die Modellierung nichtlinearer und vielschichtiger Beziehungen ermöglichen, befasst sich dieser Beitrag mit deren Einsatzmöglichkeiten für die methodisch anspruchsvolle Analyse und Messung des Markenimages. Zur Veranschaulichung des konzeptionellen Ansatzes wird am empirischen Beispiel des Sportartikelherstellers adidas ein mehrschichtiges Künstliches Neuronales Netz zwischen den Bewertungen spezifischer Markenattribute und der Gesamtbewertung der Marke erzeugt. Auf der Grundlage einer Analyse der Verbindungsgewichte des Künstliches Neuronales Netzes wird die Bedeutung verschiedener Markenattribute für die Markenbewertung gemessen, wodurch sich konkrete Implikationen für die Praxis der Markenführung ableiten lassen.
The scoring of sleep stages is one of the essential tasks in sleep analysis. Since a manual procedure requires considerable human and financial resources, and incorporates some subjectivity, an automated approach could result in several advantages. There have been many developments in this area, and in order to provide a comprehensive overview, it is essential to review relevant recent works and summarise the characteristics of the approaches, which is the main aim of this article. To achieve it, we examined articles published between 2018 and 2022 that dealt with the automated scoring of sleep stages. In the final selection for in-depth analysis, 125 articles were included after reviewing a total of 515 publications. The results revealed that automatic scoring demonstrates good quality (with Cohen's kappa up to over 0.80 and accuracy up to over 90%) in analysing EEG/EEG + EOG + EMG signals. At the same time, it should be noted that there has been no breakthrough in the quality of results using these signals in recent years. Systems involving other signals that could potentially be acquired more conveniently for the user (e.g. respiratory, cardiac or movement signals) remain more challenging in the implementation with a high level of reliability but have considerable innovation capability. In general, automatic sleep stage scoring has excellent potential to assist medical professionals while providing an objective assessment.
Automatic segmentation is essential for the brain tumor diagnosis, disease prognosis, and follow-up therapy of patients with gliomas. Still, accurate detection of gliomas and their sub-regions in multimodal MRI is very challenging due to the variety of scanners and imaging protocols. Over the last years, the BraTS Challenge has provided a large number of multi-institutional MRI scans as a benchmark for glioma segmentation algorithms. This paper describes our contribution to the BraTS 2022 Continuous Evaluation challenge. We propose a new ensemble of multiple deep learning frameworks namely, DeepSeg, nnU-Net, and DeepSCAN for automatic glioma boundaries detection in pre-operative MRI. It is worth noting that our ensemble models took first place in the final evaluation on the BraTS testing dataset with Dice scores of 0.9294, 0.8788, and 0.8803, and Hausdorf distance of 5.23, 13.54, and 12.05, for the whole tumor, tumor core, and enhancing tumor, respectively. Furthermore, the proposed ensemble method ranked first in the final ranking on another unseen test dataset, namely Sub-Saharan Africa dataset, achieving mean Dice scores of 0.9737, 0.9593, and 0.9022, and HD95 of 2.66, 1.72, 3.32 for the whole tumor, tumor core, and enhancing tumor, respectively.
Diese Studie untersucht den kurzfristigen Einfluss der Tagespflege auf die kindliche Entwicklung im Vergleich zur Betreuung in der Kita. Internationale Studien deuten darauf hin, dass der Besuch einer Tagespflege im Vergleich zur Kita eher negative Auswirkungen auf Kinder hat. Mithilfe der Neugeborenen-Kohorte des NEPS können wir evaluieren, ob dies auch im deutschen Kontext gilt. Wir nutzen zwei verschiedene methodische Ansätze, um den Effekt der Tagespflege zu schätzen. Unsere Ergebnisse zeigen, dass die Tagespflege für die Mehrzahl der untersuchten Entwicklungsindikatoren keinen statistisch signifikant schlechteren Einfluss auf die kindliche Entwicklung hat, außer im Bereich der Habituation.
Flame-retardant finishing of cotton fabrics using DOPO functionalized alkoxy- and amido alkoxysilane
(2023)
In the present study, DOPO-based alkoxysilane (DOPO-ETES) and amido alkoxysilane (DOPO-AmdPTES) were synthesized by one-step and without by-products as halogen-free flame retardants. The flame retardants were applied on cotton fabric utilizing sol–gel method and pad-dry-cure finishing process. The flame retardancy, the thermal stability and the combustion ehaviour of treated cotton were evaluated by surface and bottom edge ignition flame test (according to EN ISO 15025), thermogravimetric analysis (TGA) and micro-scale combustion calorimeter (MCC). Unlike CO/DOPO-ETES sample, cotton treated with DOPO-AmdPTES nanosols exhibits self-extinguishing ehaviour with high char residue, an improvement of the LOI value and a significant reduction of the PHRR, HRC and THR compared to pristine cotton. Cotton finished with DOPO-AmdPTES reveals a semi-durability after ten laundering cycles keeping the flame-retardant properties unchanged. According to the results obtained from TGA-FTIR, Py-GC/MS and XPS, the major activity of flame retardant occurs in the condensed phase via catalytic induced char formation as physical barrier along with the activity in the gas phase derived mainly from the dilution effect. The early degradation of CO/DOPO-AmdPTES compared to CO/DOPO-ETES, triggered by the cleavage of the weak bond between P and C=O, as the DFT study indicated, provides the beneficial effect of this flame retardant on the fire resistance of cellulose.
Wertschätzung zählt
(2023)
Wie steht es mit den Sitten im B2B-Geschäft? Im Beitrag werden Wahrnehmung und Ursachen für den Sittenwandel im wirtschaftlichen Kontext in Deutschland und der Schweiz beleuchtet. Anhand einer Analyse der Werteforschung und Experteninterviews im B2B-Sales werden die Erscheinungsformen des Sittenwandels kritisch untersucht. Die Ergebnisse zeigen, dass Wertschätzung, Respekt und Vertrauen im Vertriebsbereich zwar einen hohen Wert besitzen, aber oft missachtet werden.
Dieser Beitrag untersucht, wer in Deutschland Bildungsminister:in wird. Zur Klärung dieser Frage entwickelten wir einen Datensatz, der die biografischen Merkmale aller Bildungsminister:innen der deutschen Bundesländer zwischen 1950 und 2020 enthält. Als Beispiel für die Nutzung des Datensatzes untersuchen wir die beiden Merkmale Geschlecht und frühere Berufserfahrung und verknüpfen diese Merkmale mit Indikatoren für die Größe und Entwicklung des Bildungsbudgets und die Dauer der Amtszeit. Wir zeigen, dass zwischen 1950 und 2020 deutlich mehr Männer als Frauen zum/zur Bildungsminister:in ernannt wurden, unabhängig davon, welche Parteien die Bildungsminister:innen stellten. Außerdem verfügt die Mehrheit der Bildungsminister:innen bei Amtsantritt nicht über vorherige Berufserfahrung als Lehrer:in. Die meisten Bildungsminister:innen haben jedoch bereits politische Erfahrung, wenn sie ihr Amt antreten. Unsere Datenbank, die die erste umfassende Erhebung biografischer Merkmale von Bildungsminister:innen in den deutschen Bundesländern enthält, steht allen interessierten Forscher:innen zur Verfügung.