PROJEKTE
eCare-22q11
Evaluating Parent Perceptions, Economic Burden, and the Impact of Online Coaching Interventions for Parents of Children Diagnosed with the 22q11 Deletion Syndrome
Projektleitung: Jun.-Prof. Dr. Alexander Kuhlmann
Laufzeit: 06/2022-05/2025
Förderer: Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)
Partner:
- Dalhousie University (Halifax, Canada)
- Universität Basel (Basel, Schweiz)
- Hospital for Sick Children (Toronto, Kanada)
Kurzbeschreibung:
Das 22q11.2-Deletionssyndrom (22q11DS) ist mit einer Inzidenz von 1 zu 4.000 Lebendgeburten das häufigste Mikrodeletionssyndrom beim Menschen. Die mit 22q11DS verbundenen gesundheitlichen Probleme (z. B. Herzfehler, Immundefekte, geistige Behinderung, neuropsychiatrische Störungen) haben erhebliche Auswirkungen auf das psychosoziale Wohlbefinden der Patienten und ihrer Familien und verursachen erhebliche sozioökonomische Kosten.
Mit Hilfe eines multidisziplinären Ansatzes zielt das Vorhaben darauf ab, die sozioökonomische Belastung von Familien mit einem Kind, bei dem 22q11DS diagnostiziert wurde, zu beurteilen und das Potenzial einer leicht zugänglichen Online-Coaching-Intervention zur Verringerung dieser Belastung für Familien zu evaluieren.
Hierzu wird zunächst eine Online-Umfrage mit 500 Eltern von Kindern mit 22q11DS im Alter von 3-15 Jahren zum psychosozialen Wohlbefinden, zur Lebensqualität und zu den mit 22q11DS verbundenen Kosten durchgeführt. Detailliertere Informationen über Belastungen, Stigmatisierung und den Zugang zur Versorgung werden qualitative Interviews mit 40 der Eltern erhoben. Aus der Gesamtkohorte werden 200 Eltern in eine randomisierte kontrollierte Studie eingeschlossen, in der die Effektivität der Online-Coaching Intervention gemessen werden soll.
Zur Analyse der Kosten-Effektivität wird ein gesundheitsökonomisches Modell entwickelt.
Opti-LuCaS
Optimizing the Value and Efficiency of Lung Cancer Screening in Germany
Projektleitung: Jun.-Prof. Dr. Alexander Kuhlmann
Laufzeit: 09/2021-08/2024
Förderer: Medizinische Fakultät der Martin-Luther-Universität – Wilhelm-Roux-Programm
Partner:
- Medizinische Hochschule Hannover
- Universitätsklinikum Schleswig-Holstein (Campus Lübeck)
- LungenClinic Großhansdorf
Kurzbeschreibung:
Klinische Studien in den USA und Europa haben überzeugend gezeigt, dass die Sterblichkeitsrate bei Lungenkrebs durch ein Screening mit Niedrigdosis-Computertomographie (LDCT) gesenkt werden kann. Ob das LDCT-Screening auch die Gesamtsterblichkeit substantiell senken kann, ist jedoch noch nicht abschließend geklärt.
Um sicherzustellen, dass der Nutzen (Verringerung der Gesamtmortalität, Gewinn an Lebensjahren) die potenziellen Nachteile (falsch-positive Ergebnisse, Überdiagnosen, erhöhter Ressourcenverbrauch) überwiegt, ist es von entscheidender Bedeutung, das Potenzial des Lungenkrebsscreenings optimal auszuschöpfen.
Ziel dieser Studie ist es, die langfristige Effektivität und Kosteneffizienz von Lungenkrebs-Screening-Programmen mit LDCT in einem bevölkerungsbasierten Setting mittels Simulationsstudien zu bewerten. Die Analyse konzentriert sich auf Einschlusskriterien, Protokolle zum Management von Befunden und diagnostische Schwellenwerte für bildgebende Biomarker (chronisch obstruktive Lungenerkrankung, koronare Herzkrankheit).
Zudem soll untersucht werden, welche Effekte die Implementierung von Raucherentwöhnungsprogrammen in ein Lungenkrebs-Screening haben. Ein sekundäres Ziel der Studie ist die Entwicklung von Modellen für die gesundheitsökonomische Bewertung der Behandlung von Lungenkrebs und COPD. Es werden verschiedene Simulationswerkzeuge entwickelt und in eine umfassende Mikrosimulationsplattform für das Lungenkrebs-Screening integriert.
Die Plattform kann auch für die wirtschaftliche Bewertung innovativer Behandlungsansätze und neuartiger Therapie-Biomarker verwendet werden.
MONID
Koordinierungsstelle des Modellierungsnetzes für schwere Infektionskrankheiten (MONID)
Projektleitung: Jun.-Prof. Dr. Alexander Kuhlmann, Prof. Dr. med. Rafael Mikolajczyk
Laufzeit: 05/2022-04/2025
Förderer: Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)
Kurzbeschreibung:
Mit der BMBF-Maßnahme „Stärkung der Modellierungskompetenz zur Ausbreitung schwerer Infektionskrankheiten“ (im Weiteren: das Modellierungsnetz) werden an Universitäten und außeruniversitären Einrichtungen sechs interdisziplinäre Forschungsverbünde zu populationsbezogenen Modellierungen des Infektionsgeschehens von übertragbaren Krankheitserregern gefördert.
Das Ziel ist es, die Kompetenz in Deutschland auf diesem Forschungsgebiet durch die Vernetzung der in Modellierungen tätigen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler untereinander sowie durch den wissenschaftlichen Austausch und die interdisziplinäre Zusammenarbeit mit den umgebenden relevanten Fachdisziplinen strukturell zu stärken.
Die Koordinierungsstelle des Modellierungsnetzes soll die Arbeit der geförderten Forschungsverbünde koordinieren und auf unterschiedlichen Ebenen unterstützen: Harmonisierung der Methoden, Etablierung gemeinsamer Steuerungs- und Organisationsstrukturen, Aufbau und Pflege von internen und externen Kommunikationskanälen, Durchführung verbundübergreifender Aktivitäten, Entwicklung gemeinsamer Lehrprogramme zur strukturierten Ausbildung junger Modellierer in Deutschland.
Die Koordinierungsstelle vereint ein interdisziplinäres Team (u. a. Infektionsepidemiologie, Gesundheitsökonomie, Datenwissenschaften und Informatik, Projektmanagement) mit langjährigen Erfahrungen in multizentrischen nationalen und internationalen Modellierungsprojekten aus drei Einrichtungen der Medizinischen Fakultät der Martin-Luther-Universität Halle Wittenberg:
- Nachwuchsgruppe Gesundheitsökonomie/Versorgungsforschung,
- Institut für Medizinische Epidemiologie, Biometrie und Informatik,
- Nachwuchsgruppe Biomedical Data Science.
OptimAgent
Optimierte Strategien zur Kontrolle von Epidemien in hochgradig heterogenen Populationen – Ein entscheidungsanalytischer Ansatz zur agentenbasierten Modellierung
Projektleitung: Prof. Dr. med. Rafael Mikolajczyk
Laufzeit: 05/2022-04/2025
Förderer: Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)
Partner:
- Universität Münster
- Helmholtz-Zentrum für Infektionsforschung
- Rheinland-Pfälzische Technische Universität Kaiserslautern-Landau
- Freie Universität Berlin
- Universität Trier
- Universität Bielefeld
- Universität Leipzig
- Universität zu Lübeck
- UMC Universität Utrecht
- Technische Universität Wroclaw
- UMIT Tirol – Private Universität für Gesundheitswissenschaften und –technologie
- NET CHECK
Kurzbeschreibung:
Die SARS-CoV-2-Pandemie ist eine große Herausforderung für die Gesellschaft und politische Entscheidungsfindung.
Ziel von OptimAgent ist die Entwicklung eines modellbasierten Frameworks zur Unterstützung von Entscheidungen im Bereich der öffentlichen Gesundheit, mit dem ein breites Spektrum nichtpharmazeutischer Interventionen (NPIs) zur Infektionskontrolle evaluiert werden kann.
Im Zentrum steht die Konzeption eines agentenbasierten Modells, das die soziodemographischen und regionalen Strukturen Deutschlands realistisch abbildet. Agenten verfügen zudem über sozioökonomische, soziologische und psychologische Eigenschaften, die das individuelle Verhalten, Infektions- und Krankheitsrisiko beeinflussen.
Schwerpunktmäßig wird OptimAgent die Ausbreitung von respiratorischen Infektionserregern sowie Effektivität und Effizienz von NPIs in hochgradig heterogenen Populationen untersuchen, um diesbezüglich neue Erkenntnisse zur Bedeutung der Heterogenität (z.B. im Kontaktverhalten) zu gewinnen.
RESPINOW
Auswirkungen nicht-pharmazeutischer Interventionen auf die Belastung durch Atemwegsinfektionen während und nach der Pandemie
Projektleitung:
- Helmholtz-Zentrum für Infektionsforschung:
- Dr. Berit Lange
- Standort Halle:
- Jun.-Prof. Dr. Alexander Kuhlmann (Teilprojekt 3 + 4),
- Prof. Dr. med. Rafael Mikolajczyk (Teilprojekt 1 + 3) und
- Dr. Cornelia Gottschick (Teilprojekt 1)
Laufzeit: 05/2022-04/2025
Förderer: Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)
Partner:
- Helmholtz-Zentrum für Infektionsforschung
- Universität Heidelberg
- Max-Planck-Institut für Dynamik und Selbstorganisation Göttingen
- Karlsruher Institut für Technologie
- Universität Tübingen
- Universität zu Köln
- Universität Münster
- Rheinland-Pfälzische Technische Universität Kaiserslautern-Landau
- Robert Koch-Institut
- Universität Stockholm
- LMU München
Kurzbeschreibung:
Inzwischen weiß man mehr über die unterschiedliche Wirksamkeit nicht-pharmazeutischer Interventionen (NPI) bei der Eindämmung von SARS-CoV-2 in verschiedenen Regionen, und in unterschiedlichen Phasen der Pandemie.
Die mittel- und langfristigen Auswirkungen NPIs, die während der COVID-19-Pandemie eingesetzt wurden, auf Atemwegsinfektionen wie das Respiratorische Synzitialvirus, Influenza und Pneumokokken-Erkrankungen sind nach wie vor jedoch kaum erforscht, spielen aber eine entscheidende Rolle bei der Bewertung der gesamten Krankheitslast nach NPIs.
Studien zeigen, dass Atemwegsinfektionen durch RSV, Influenza und Pneumokokken – die für eine erhebliche globale Krankheitslast verantwortlich sind – im Jahr 2020 als Nebeneffekt der eingeführten NPIs zurückgegangen sind. Gleichzeitig führte dies zu einer verringerten natürlich erworbenen Immunität, die mittel- und langfristig zu einem stärkeren Anstieg dieser Infektionen als üblich führen wird – Nebeneffekte, die in den derzeitigen Simulationsmodellen nicht berücksichtigt werden.
Das Ziel ist es, ein integriertes Modell für die Simulation der Übertragung verschiedener Atemwegsinfektionen und der Nebeneffekte von NPIs auf deren mittel- und langfristige Krankheitslast zu entwickeln. Zweitens werden Simulationen zu Infektionen und Krankenhausaufenthalten aufgrund des Respiratorischen Synzitialvirus, von Influenza und Pneumokokken in bestehende Vorhersageplattformen für SARS-CoV-2 integriert, um ein genaues Bild der Inanspruchnahme der Gesundheitssysteme in naher Zukunft zu erhalten.
Die Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg wird im Teilprojekt 1 Daten zur Übertragung von Infektionskrankheiten in Haushalten sowie Daten zum Effekt von NPIs auf respiratorische Infektionen bei Kleinkindern zur Verfügung stellen, auswerten und mit globalen Daten homogenisieren. Anhand dieser Daten wird der Effekt von NPIs untersucht.
Zudem wird die Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg im Teilprojekt 3 die Auswirkungen von NPIs auf die Dynamik von Pneumokokken-Infektionen (hinsichtlich Inzidenz und Serotypenverteilung) anhand eines dynamischen Modells untersuchen. Die Ergebnisse und Methoden werden sowohl in das integrierte Modell als auch die Vorhersageplattform einfließen.
RESTART 3.0
Risk prEdiction of indoor SporTs And cultuRe events for the Transmission of COVID-19
Projektleitung: Dr. Stefan Moritz
Kurzbeschreibung:
Im dritten Teil der Restart-Studien sollen die Auswirkungen von Großveranstaltungen auf ein Pandemiegeschehen durch ein respiratorisches Virus in einem globaleren Rahmen untersucht werden.
Nachdem mit Restart-19 zunächst grundlegende infektionsepidemiologische Fragen zu Großveranstaltungen beantwortet wurden, stand bei Restart 2.0 vor allem die Raumlufttechnik und die Übertragung durch Aerosole im Vordergrund. Mit Restart 3.0 sollen nun die Daten aus beiden Vorgängerstudien zusammengefasst und noch bestehende Wissenslücken geschlossen werden. Insbesondere sollen Daten zu Stehkonzerten und Outdoorveranstaltungen erhoben werden. Gerade letztere müssen aufgrund Ihrer oft riesigen Besucherzahlen besonders berücksichtigt werden.
Darauf basierend soll eine verbesserte epidemiologische Modellierung entwickelt werden, die sowohl den neuen Virusvarianten und der sich verändernden Immunität in der Bevölkerung als auch der strukturellen, geographischen und saisonalen Heterogenität von Großveranstaltungen in Deutschland Rechnung trägt.
Dadurch sollen exaktere Aussagen über die Effektivität der verschiedenen Eindämmungsmaßnahmen ermöglicht werden.
MODELIGEV
Modellierung des SARS-CoV-2 Infektionsgeschehens zur Sicherung und Optimierung der Gesundheitsversorgung in der Modellregion Halle/Saale
Projektleitung: Prof. Michael Gekle, unter Mitarbeit von Prof. Dr. med. Rafael Mikolajczyk
Laufzeit: 01/2023 – 12/2025
Förderer: Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)
Partner:
- TWT GmbH
- AOK Sachsen-Anhalt (assoziiert)
- Ärztekammer Sachsen-Anhalt (assoziiert)
Kurzbeschreibung:
Um die Entscheidungsfindung für Maßnahmen zur Eindämmung von Infektionsausbrüchen und zur Sicherung der medizinischen Grundversorgung zu unterstützen, wird ein Digitaler Zwilling für die Modellregion aufgesetzt. Hier sind alle relevanten Daten und Annahmen enthalten, sodass das Infektionsgeschehen inner- und außerhalb des Gesundheitssystems simuliert werden kann.
Das im Projekt zu realisierende Metamodell soll im Nachgang auf weitere Regionen adaptiert werden.
Primäre Endanwender sind Entscheidungstragende im Gesundheitssystem.
TwinS (EXIST)
Förderer: Das EXIST-Gründerstipendium ist ein Förderprogramm des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie und wird durch den Europäischen Sozialfonds (ESF) kofinanziert.
Kurzbeschreibung:
Bei der im Rahmen des EXIST-Programmes geförderten Gründungsinitiative „TwinS“ handelt es sich um ein interdisziplinäres Team, welches in Zusammenarbeit mit dem Institut für Medizinische Epidemiologie, Biometrie und Informatik die Grundbausteine für eine unternehmerische Ausgründung schaffen möchte. Primär beschäftigt sich das Team dabei mit der Erstellung sogenannter „Digitaler Zwillinge“, also detaillierte digitale Nachbildungen echter Städte und Regionen, sowie deren Populationen.
Mit Hilfe von Big Data, Maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz sollen dabei Extremfälle wie Pandemien und Naturkatastrophen simuliert werden.
Im Zuge der COVID-19-Pandemie wurde deutlich, dass regionale Maßnahmen notwendig sind, um effizient zu handeln. Die Erstellung digitaler Zwillinge erlaubt u. a. eine bessere Nachverfolgung von Infektionen und eine gezieltere Aufdeckung von Infektionsherden. Auch die Gesundheitsversorgung kann durch Optimierung von Gesundheitsinfrastruktur und Notfallrouten verbessert werden. Politische Entscheider profitieren von regionalen Analysen und Empfehlungen, können ökonomisch effizienter agieren und maximieren das gesundheitliche Wohl ihrer Bevölkerung.