Case Management in der ambulanten gerontopsychiatrischen Versorgung

In der vorliegenden Arbeit wird ein am Strengths-Modell orientiertes Case Management-Projekt zur Prozess- und Ergebnisoptimierung der bereits bestehenden ambulanten gerontopsychiatrischen Versorgungsstruktur untersucht. Dazu arbeitete eine Krankenpflegerin mit psychiatrischer Fachausbildung in einer Berliner Sozialstation auf Basis einer professionellen Beziehung für 4-6 Wochen bei Klientinnen mit gerontopsychiatrischen Problemlagen, erstellte ein Assessment, leistete notwendige Unterstützung zunächst selbst, vermittelte gestützt auf die eigenen Erfahrungen weiterführende Dienste, leitete diese Dienste an, zog sich dann aus dem direkten Kontakt mit den Klientinnen zurück und blieb beratend für die weiterführenden Dienste verfügbar. Zur Untersuchung des Projekts wurden qualitative und quantitative Verfahren eingesetzt. Zur Beschreibung der Inhalte wurden die für jede Klientin verfasste Dokumentation und die Ergebnisse von grob strukturierten Interviews mit der Case Managerin, angelehnt an eine reduzierte Form der Methode Grounded Theory, in einem iterativen Prozess analysiert. In einem zweiten Schritt wurde dann untersucht, inwieweit die einzelnen Arbeitsinhalte des Case Managements die sozial-räumlichdingliche Umweltanpassung und Proaktivität der Klientinnen unterstützten. Die Wirkungen des Projektes auf Kognition, Aktivitäten des täglichen Lebens (ADL), Instrumentelle Aktivitäten des täglichen Lebens (IADL), Stimmung sowie soziales und störendes Verhalten wurden mittels eines standardisierten Fragebogens mit einem quasi-experimentellen prospektiven Untersuchungsdesign analysiert. Zur Analyse der subjektiven Wirkung des Projektes auf Angehörige wurden in den Ergebnissen von grob strukturierten Interviews mittels eines iterativen Prozesses Themen identifiziert. Die Klientinnen (n=11) erhielten durchschnittlich 23 Stunden Case Management. Neben den typischen Case Management-Aufgaben führte die Case Managerin, basierend auf den Gewohnheiten, Interessen und Selbsteinschätzungen der Klientinnen, therapeutische und pflegerische Maßnahmen durch und unterstützte dabei die sozial-dinglichräumliche Umweltanpassung und Proaktivität der Klientinnen. Zusätzlich wurden Hauspflegerinnen von der Case Managerin individuell in der Wohnung von Klientinnen hinsichtlich der Kommunikation mit und Unterstützung der Proaktivität von Klientinnen angeleitet. Die Hauspflegerinnen führten die von der Case Managerin eingeleiteten Maßnahmen erfolgreich fort. Bei den Klientinnen zeigten sich signifikante Verbesserungen in Gedächtnis, Stimmung, IADL-Funktionen und Sozialverhalten, aber nicht in ADL-Funktionen und störendem Verhalten. Diese Verbesserungen wurden subjektiv von den Angehörigen (n=7) bestätigt. Zusätzlich empfanden Angehörige eine zeitliche aber keine psychische Entlastung. Mit diesem Projekt wurde gezeigt, dass ein zeitlich begrenztes klientenzentriertes Case Management kognitive, soziale und emotionale Funktionen von gerontopsychiatrisch Erkrankten verbessert, Angehörige zeitlich entlastet und dass Hauspflegerinnen bei entsprechender Anleitung die vom Case Management eingeleiteten Maßnahmen fortführen können. In Folgestudien mit größerem Umfang sollten diese Ergebnisse überprüft werden um dann zu entscheiden, ob dieser Ansatz geeignet ist, die ambulante gerontopsychiatrische Versorgung gemeindenah zu verbessern.

Statistical evaluation of texture analysis from the biocrystallization method

The consumers are becoming more concerned about food quality, especially regarding how, when and where the foods are produced (Haglund et al., 1999; Kahl et al., 2004; Alföldi, et al., 2006). Therefore, during recent years there has been a growing interest in the methods for food quality assessment, especially in the picture-development methods as a complement to traditional chemical analysis of single compounds (Kahl et al., 2006). The biocrystallization as one of the picture-developing method is based on the crystallographic phenomenon that when crystallizing aqueous solutions of dihydrate CuCl2 with adding of organic solutions, originating, e.g., from crop samples, biocrystallograms are generated with reproducible crystal patterns (Kleber & Steinike-Hartung, 1959). Its output is a crystal pattern on glass plates from which different variables (numbers) can be calculated by using image analysis. However, there is a lack of a standardized evaluation method to quantify the morphological features of the biocrystallogram image. Therefore, the main sakes of this research are (1) to optimize an existing statistical model in order to describe all the effects that contribute to the experiment, (2) to investigate the effect of image parameters on the texture analysis of the biocrystallogram images, i.e., region of interest (ROI), color transformation and histogram matching on samples from the project 020E170/F financed by the Federal Ministry of Food, Agriculture and Consumer Protection(BMELV).The samples are wheat and carrots from controlled field and farm trials, (3) to consider the strongest effect of texture parameter with the visual evaluation criteria that have been developed by a group of researcher (University of Kassel, Germany; Louis Bolk Institute (LBI), Netherlands and Biodynamic Research Association Denmark (BRAD), Denmark) in order to clarify how the relation of the texture parameter and visual characteristics on an image is. The refined statistical model was accomplished by using a lme model with repeated measurements via crossed effects, programmed in R (version 2.1.0). The validity of the F and P values is checked against the SAS program. While getting from the ANOVA the same F values, the P values are bigger in R because of the more conservative approach. The refined model is calculating more significant P values. The optimization of the image analysis is dealing with the following parameters: ROI(Region of Interest which is the area around the geometrical center), color transformation (calculation of the 1 dimensional gray level value out of the three dimensional color information of the scanned picture, which is necessary for the texture analysis), histogram matching (normalization of the histogram of the picture to enhance the contrast and to minimize the errors from lighting conditions). The samples were wheat from DOC trial with 4 field replicates for the years 2003 and 2005, “market samples”(organic and conventional neighbors with the same variety) for 2004 and 2005, carrot where the samples were obtained from the University of Kassel (2 varieties, 2 nitrogen treatments) for the years 2004, 2005, 2006 and “market samples” of carrot for the years 2004 and 2005. The criterion for the optimization was repeatability of the differentiation of the samples over the different harvest(years). For different samples different ROIs were found, which reflect the different pictures. The best color transformation that shows efficiently differentiation is relied on gray scale, i.e., equal color transformation. The second dimension of the color transformation only appeared in some years for the effect of color wavelength(hue) for carrot treated with different nitrate fertilizer levels. The best histogram matching is the Gaussian distribution. The approach was to find a connection between the variables from textural image analysis with the different visual criteria. The relation between the texture parameters and visual evaluation criteria was limited to the carrot samples, especially, as it could be well differentiated by the texture analysis. It was possible to connect groups of variables of the texture analysis with groups of criteria from the visual evaluation. These selected variables were able to differentiate the samples but not able to classify the samples according to the treatment. Contrarily, in case of visual criteria which describe the picture as a whole there is a classification in 80% of the sample cases possible. Herewith, it clearly can find the limits of the single variable approach of the image analysis (texture analysis).