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Psychologische Methodenlehre

Projekte

Drittmittelfinanzierte Projekte

  • Sexual activity

    Factors associated with frequency of sexual activity

    • Projektnummer: LSC20-003
    • Projektleitung: Juliane Burghardt, Karl Landsteiner Privatuniversität für Gesundheitswissenschaften / Fachbereich Klinische Psychologie
    • Projektpartner: Karl Landsteiner Privatuniversität für Gesundheitswissenschaften / Fachbereich Psychologische Methodenlehre, Psychosomatisches Zentrum Waldviertel - Klinik Eggenburg, Psychosomatisches Zentrum Waldviertel - Klinik Eggenburg
    • Projektlaufzeit: 36 Monate ab 01.01.2022
  • DiabPeerS

    Diabetes Peer Messaging: Verbesserung der glykämischen Kontrolle bei Patienten mit Typ-2-Diabetes mellitus durch Peer Support Instant Messaging: ein Randomized Controlled Trial (diabetes peer messaging)

    • Projektnummer: LSC18-021
    • Projektleitung: Elisabeth Höld, FH St. Pölten / Institut für Gesundheitswissenschaften
    • Projektpartner: Karl Landsteiner Privatuniversität für Gesundheitswissenschaften / Klinische Abteilung für Innere Medizin I (UK St. Pölten), Karl Landsteiner Privatuniversität für Gesundheitswissenschaften / Fachbereich Psychologische Methodenlehre
    • Projektlaufzeit: 36 Monate ab 01.11.2020

    Hintergrund

    Hintergrund
    Diabetes mellitus ist eine der vier wichtigsten nicht übertragbaren Krankheiten weltweit. Global litten im Jahr 2017 425
    Millionen Erwachsene an Diabetes mellitus (7,2-11,3%). Die International Diabetes Federation geht von einer Zunahme
    der Prävalenz von 48% bis 2045 aus. Typ 2 Diabetes, welcher die häufigste Form von Diabetes darstellt, wird
    hauptsächlich bei über 40-Jährigen beobachtet. Diabetes kann zu schweren Langzeitkomplikationen sowie einer
    geringeren Lebensqualität, schlechterer psychischer Gesundheit und einer verkürzten Lebenserwartung führen. Diese
    gesundheitlichen Folgen verursachen erhebliche Gesundheitskosten. Aufgrund des chronischen Charakters von
    Diabetes erfordert die Krankheit eine kontinuierliche Therapie, regelmäßige Arzttermine und eine gute Adhärenz. Daher
    spielt Diabetes Self-Management Education (DSME) eine wichtige Rolle, um die Selbstmanagementfähigkeit der
    PatientInnen zu erhöhen und die Therapie zu verbessern. Die aktuelle Literatur deutet darauf hin, dass die positiven
    Ergebnisse der DSME schwer zu erhalten sind und bereits kurz nach der DSME rückläufig zu sein scheinen. Folglich
    sind wirksame Strategien zur Erhaltung dieser positiven Auswirkungen erforderlich. Erste Ergebnisse zeigen, dass Peer
    Support, daher die Unterstützung durch eine Person, die Erfahrung mit einem bestimmten Verhalten oder Stressor und
    ähnliche Eigenschaften wie die Zielgruppe hat, mit besseren Resultaten im Hinblick auf HbA1c, kardiovaskulären
    Erkrankungen oder Selbstwirksamkeit bei niedrigeren Kosten im Vergleich zur Standardtherapie assoziiert ist. Obwohl
    diese Ergebnisse vielversprechend sind, steckt die Forschung zur Peer-Support in der Diabetesbehandlung noch in
    den Kinderschuhen und der Einfluss verschiedener Faktoren ist unklar. Peer Support via Instant Messaging Services
    (IMS) hat ein erhebliches Potenzial für Diabetes-Management, da Unterstützung einfach und schnell erbracht werden
    kann, kostengünstig ist und mit weniger Aufwand für die PatientInnen verbunden ist. Darüber hinaus verwendet bereits
    fast die Hälfte der 40-69-Jährigen, jene Altersgruppe die am meisten von Typ-2-Diabetes betroffen sind, IMS.
    Ziel
    Das Hauptziel des Projekts ist es, die Auswirkungen einer Peer Support IMS Intervention zusätzlich zu einer
    Standarddiabetestherapie auf die glykämische Kontrolle von Typ-2-Diabetikern zu analysieren.
    Methoden
    Insgesamt werden 198 über-40-jährige PatientInnen mit Diabetes mellitus Typ 2 und versichert bei der
    Versicherungsanstalt für Eisenbahnen und Bergbau mittels Randomisation in Interventions- oder Kontrollgruppe
    zugeteilt. Beide Gruppen erhalten eine Standarddiabetestherapie, aber die Interventionsgruppe wird zusätzlich das
    Peer Support IMS Tool verwenden. Die Intervention dauert sieben Monate, gefolgt von einem Follow-up von sieben
    Monaten. Biochemische, verhaltensbezogene und psychosoziale Parameter werden vor, in der Mitte und nach der
    Intervention sowie nach dem Follow-up gemessen.

  • Wearables

    Experience sampling mit Wearables: Eine open-source Lösung

    • Projektnummer: P 31800-N38
    • Projektleitung: Stefan Stieger, Karl Landsteiner Privatuniversität für Gesundheitswissenschaften / Fachbereich Psychologische Methodenlehre
    • Projektlaufzeit: 54 Monate ab 01.03.2019

    Hintergrund

    Tagebücher sind allseits bekannt. Sie dienen uns um unsere täglichen Erlebnisse in unseren eigenen Worten festzuhalten und beziehen sich üblicherweise auf das am selben Tag erlebte. Tagebücher werden aber auch in der Wissenschaft eingesetzt wo Versuchspersonen ihre Erlebnisse in meist strukturierter Form (geschlossene Fragen) zu einem bestimmten Thema (z.B. Wohlbefinden) systematisch erfassen. Dabei besteht nicht nur die Möglichkeit am Ende des Tages diese Fragen zu beantworten, sondern im Prinzip zu jedem beliebigen Zeitpunkt über den Tag verteilt (sogenanntes Event- bzw. Zeit-basiertes sampling). Früher wurden diese wissenschaftlichen Tagebücher in gedruckter Form verwendet, jedoch durch den technischen Fortschritt gibt es diese mittlerweile auch digital, zum Beispiel in der Form von Persönlichen Digitalen Assistenten (sogenannte PDAs) oder Smartphones. Eine noch neuere Entwicklung scheint dabei durchaus weiteres Potential für den Einsatz in der Tagebuchforschung zu haben – die Wearables. Wearables werden momentan fast ausschließlich im Sportbereich verwendet wo sie Pulsfrequenz und Blutdruck messen, die Anzahl der Schritte zählen, oder die exakte Position via GPS bestimmen. Doch auch in der Wissenschaft wäre das Potential groß, Wearables für Datenerhebungszwecke bei Tagebuchstudien zu verwenden. Diese hätten den großen Vorteil, dass sie unscheinbar sind (wichtig bei der direkten Messung heikler Themen), kaum im Alltag stören (wichtig, wenn mehrmals am Tag gemessen werden soll/muss), und theoretisch autonom agieren können (d.h. unabhängig von Smartphones und Internet). Ziel des vorliegenden Projektes ist es, eine open-source Softwarelösung für wissenschaftliche Erhebungen zu entwickeln, welche leicht adaptierbar ist (um weitere Sensoren, Buttons, usw.), autonom funktioniert, einen geringen Stromverbrauch hat, und Daten lokal speichern kann aufbauend auf einem kostengünstigen, frei erhältlichen Development Board.

Selbstfinanzierte Projekte

ESM Wearable / ESM Board Admin

 
wearable

 

 

(c) Mbientlab

MetaWear Admin ist ein Tool zur Verwendung von mbientlab MetaWear Boards in der ESM-Forschung (Experience Sampling), welches an der KL entwickelt wurde. Die App wird hauptsächlich mit dem Wearable MetaMotion R getestet und eingesetzt. Die Idee ist, dass Forscher_innen dieses Tool nutzen können, um ein Gerät nach ihren Bedürfnissen zu konfigurieren (z.B. Zeitpunkte/Frequenz der Eingabeaufforderungen, Vibration, LED-Lichter). Das Wearable kann dann unabhängig und ohne mit einem Smartphone verbunden zu sein, verwendet werden. Alle Daten werden auf dem Gerät selbst gespeichert und können zu einem späteren Zeitpunkt durch erneutes Verbinden mit der App heruntergeladen werden.

ESM Wearable / T-Watch

Abbildung 1 (c) LilyGo


Um Experience Sampling Method (ESM) Studien auch auf im Smartwatchformat einfach durchführen zu können, wurde an der KL eine Firmware für die LilyGo T-Watch 2020 V2 entwickelt. Diese quelloffene Software ermöglicht es, mittels einfacher Konfigurationsdateien Studien mit Selbstauskunft auf der T-Watch auszuführen. Dies ermöglicht es Forschern ohne Programmierkenntnisse das Verhalten des Geräts zu definieren. Das Gerät kann dann selbstständig Versuchspersonen benachrichtigen und zu Eingaben auffordern, welche dann auf dem Gerät gespeichert werden.

Vorteile

Einfache Verwendung

Das Gerät kann ohne Programmierkenntnisse konfiguriert werden. Eine zusätzlich bereitgestellte Anwendung zur Erstellung von Konfigurationsdateien erleichtert dies zusätzlich.

Autonomie

Das Gerät ist auf keine weiteren Geräte oder eine Internetverbindung angewiesen. Die Konfiguration wird von einer MicroSD-Karte im Gerät eingelesen, auf der auch die gesammelten Daten gespeichert werden. Dies erhöht zudem die Sicherheit der Daten, da diese nur lokal abgespeichert und nicht über das Internet übertragen werden.

Erweiterbar

Die Firmware ist quelloffen, was bedeutet, dass der Quellcode von jedem eingesehen und erweitert werden kann. Damit kann die Firmware im Laufe der Zeit wachsen, und Forscher können bestimmte Features, die sie benötigen, selbst hinzufügen.

Überblick

Hauptbildschirm

Hauptbildschirm mit verfügbarem Fragebogen

Benachrichtigung

Item mit Likert-Skala

Item mit Visueller Analogskala

Item mit Auswahloptionen