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ÖMG Conference 2019
(2019)
Seit einigen Jahren beschäftigen sich immer mehr Autor*innen mit der Frage, welche Handreichungen Mitarbeitende im Gesundheitssystem brauchen, um adäquater auf die Bedürfnisse älterer LGBTQI* Personen einzugehen, deren (pflegerische) Anliegen nicht erkannt werden, von schwer zu überwindenden Barrieren im Gesundheitssystem berichten und die sich diskriminiert fühlen. Der Fokus der Publikationen liegt auf der sexuellen Orientierung und / oder der Genderidentität, einem Teilaspekt der Identität einer Person. Je nach Kontext und Personen sind andere Teilidentitäten, wie z.B. Familienstatus, Alter, Ethnizität, Teilhabe an sozialen Gruppen unterschiedlich stark berücksichtigt. In einer qualitativen Studie wurden, unter Integration der autoethnographischen Methode, acht Männer zwischen 53 und 75 Jahren aus den Niederlanden und Deutschland in autobiografischen-narrativen Interviews befragt, inwiefern die Coronapandemie ihre Vorstellungen vom gesunden Altern verändert hat. Alle Männer hatten komplexe Biografien, gekennzeichnet von Partnerverlust, Arbeitslosigkeit, Altersfragen, familiären und gesundheitlichen Herausforderungen neben anderen identitätsstiftenden Faktoren. Aber alle identifizierten sich seit ihrer Jugend mit ihrer sexuellen oder Genderidentität, hatten aus vielen Krisen gelernt und sorgten mit einem für sich klaren Management, dass sie auch im Alter gesund bleiben würden – Autonomie stand hoch im Kurs! Die Person nicht nur auf die Zugehörigkeit zur LGBTQI* Gruppe zu reduzieren, sondern in ihrer gesamten Identität in den Gesundheitseinrichtungen zu berücksichtigen kennzeichnet eine adäquate Pflege.
In dieser Arbeit wird Supervised Learning verwendet, um die Zuverlässigkeit von Schweißverbindungen zu evaluieren.
Um die Schweißqualität zu bestimmen, wurden End of Life Tests durchgeführt. Für die statistische Auswertung und Vorhersage der zu erwartenden Lebensdauer, wurden die Daten basierend auf einer logarithmischen Normalverteilung und mit einer multivariablen linearen Regression modelliert. Um die signifikanten Einflussfaktoren zu identifizieren, wurde eine schrittweise Regression genutzt. Die Ergebnisse zeigen, dass das entwickelte Modell die Zuverlässigkeit und Lebensdauer der Schweißverbindung akkurat abbildet und präzise Vorhersagen liefern kann.