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Intelligente Lastkollektivoptimierung für Erprobungen von elektrischen und hybriden Antriebssträngen
(2019)
Dementia is one of the most frequent diseases of people aged 65 and older. As a result of the upcoming demographic transition, a significant increase is expected to the current number of around 1.7 million dementia patients. A precise estimate of this increase is especially important for decision-makers and payers to the health-care system. This study examined the effects of different assumptions on the future frequency of disease using a time-discrete Markov model with population-related and disease-specific components. Based on health insurers' administrative data from AOK Baden-Württemberg, we determined age- and gender-specific prevalence rates, incidence rates, and mortality differences of dementia patients and combined them with demographic components from German population statistics. As a result, our Markov model showed a 20 to 25% higher number of dementia patients in 2030, compared to the results of the status quo projection applied in most previous studies, with the assumption of constant prevalence rates over time. Hence, our results indicate that even in the medium term payers will have to face significant increases in dementia-related health expenditures. By 2060, the number of dementia patients in Germany would rise to 3.3 million assuming a further increase to life expectancy and constant incidence rates over time. The assumption of a compression of the morbidity would reduce this number to 2.6 million.
Data logging (DL) is used to compare the patients’ testimonials about how often they used their hearing aids. In addition, the hearing aid acoustician can compare how long and in which acoustic environments the patients wore their hearing aids. The hearing aid users’ statements often deviate from the information gained from DL. This raises the question of whether and when complications can occur in the recording of wearing behavior. The present study examined the reliability of DL and the factors that can affect it. In addition to the duration of the logging, the situation detection for three different manufacturers was also investigated. Different acoustic situations were designed using eight loudspeakers while the duration of measurement was three and eight hours. The results show that de documentation of the overall wearing time is very reliable, while reliability for detecting the hearing environment depends on the situation a manufacturer. Das Data Logging (DL) kommt in der Praxis häufig zum Einsatz, um die Aussagen der Kunden hinsichtlich der Tragedauer von Hörgeräten abzugleichen. Ebenfalls ist es dem Hörakustiker möglich nachzuvollziehen, wie lange und in welcher Situation der Kunde das Hörsystem getragen hat. Oftmals kommt es jedoch zu dem Fall, dass die Aufzeichnungen der Geräte von den Aussagen der Kunden abweichen. Somit stellt sich die Frage ob und wann es zu Komplikationen in der Aufzeichnung des Trageverhaltens kommen kann. In der hier vorgestellten Studie wurden die Zuverlässigkeit des Data Loggings und die Faktoren, wie z.B. der binauralen Synchronisation, die dieses beeinträchtigen können, untersucht. Dazu wurde neben der Aufzeichnungsdauer auch die Situationserkennung für drei verschiedene Hersteller überprüft. Unter Laborbedingungen wurden zum einen akustisch definierte „Standardsituationen“ (Sprache in Ruhe, Sprache im Störgeräusch) sowie eine komplexe Situation (Sprache im Störgeräusch zusammen mit Musik) über einen Lautsprecherkreis konstruiert und anhand von 3- und 8-Stunden-Messungen ausgewertet. Die Ergebnisse zeigen, dass die Tragedauer insgesamt sehr zuverlässig aufgezeichnet wird, die Hörumgebung hingegen je nach Situation und Hersteller besser und schlechter erfasst wird.