Abschlussarbeiten

Allgemeine Informationen

In dem angehangenen Dokument (Download am Ende der Seite) möchten wir häufig gestellte Fragen in Bezug auf Abschlussarbeiten im Arbeitsbereich Klinisch-Psychologische Intervention unter der Leitung von Prof. Christine Knaevelsrud beantworten. Im Dokument finden sich auch Hinweise zur Themenfindung. Lesen Sie dieses Dokument daher gründlich bevor Sie eine Betreuungsanfrage stellen – es soll auch im Arbeitsverlauf der Hilfe und Orientierung dienen.

Betreuungskonzept am AB Knaevelsrud

Aktuelle Ausschreibungen

Masterarbeiten

Ausschreibung von Abschlussarbeiten im Projekt PREACT-digital zum Thema Digital Phenotyping / Wearables und Machine Learning

Das Subprojekt PREACT-digital ist Teil einer großen Forschungsgruppe (FOR 5187), die Prädiktoren für die Vorhersage von Non-Response auf kognitive Verhaltenstherapie in einer prospektiven Längsschnittstudie untersucht. Im Subprojekt PREACT-digital werden dafür Ecological Momentary Assessment (EMA) Daten mittels einer Studien-App und Digital Phenotyping Daten (u.a. Heartrate, Sleep, Activity, GPS) über 365 Tage erhoben, um Symptome und Symptomveränderungen längsschnittlich abzubilden. Für die Arbeit mit Digital-Phenotyping-Daten ist - aufgrund der Komplexität der Daten - ein Interesse an geeigneten Analysemethoden (z.B. Machine Learning) von Vorteil. Für inferenzstatistische Fragestellungen eignen sich klassische Verfahren wie Mehrebenenmodelle. Auch die Auswertung von Fragebögen mittels einfacher statistischer oder qualitativer Methoden ist möglich. Vorkenntnisse in diesen Bereichen sind hilfreich und wünschenswert, werden jedoch nicht vorausgesetzt. Eine methodische Einarbeitung und Betreuung sind vorgesehen.

Wir suchen:

Bachelor / Master-Studierende (Psychologie, Data Science, Computational Neuroscience oder eines verwandten Faches)
mindestens gute Kenntnisse in Python und/oder R
Für komplexere Fragestellungen: Vertieftes Interesse an hochfrequenten sequentiellen Daten (time series)
Kenntnisse mit High Performance Cluster (HPC) und Versionskontrolle (GitHub) hilfreich, aber nicht notwendig
Je nach Fragestellung Begeisterung für sauberen und gut strukturierten Code sowie gute Methodenkenntnis

Im Folgenden finden Sie eine Übersicht möglicher Themen mit Angaben zum jeweiligen Schwierigkeitsgrad (Datentyp und Analysemethoden).

Themenvorschläge:

Adhärenz von EMA bei Patient*innen in Psychotherapie (quantitative Auswertung der Compliance, Schweregrad: leicht), ggf. in Zusammenhang mit Faktoren wie Alter, Schweregrad, Diagnose
Adhärenz von Digital Phenotyping bei Patient*innen in Psychotherapie (quantitative Datenauswertung der Compliance für verschiedene Datentypen, Schweregrad: mittel), ggf. in Zusammenhang mit Faktoren wie Alter, Schweregrad, Diagnose
Feasibility von Digital Phenotyping und EMA bei Patient*innen in Psychotherapie; Auswertung eines Kurzfragebogens (quantitativ, Schweregrad: leicht)

Untersuchung systematischer Muster von fehlenden Daten (Missings) in EMA und/ oder Digital Phenotyping Daten (quantitativ und qualitativ möglich, Schweregrad: leicht - schwierig)
Untersuchung der Gründe für Dropout auf Basis eines Kurzfragebogens, ggf. in Zusammenhang mit Faktoren wie Alter, Schweregrad, Diagnose (quantitativ, Schweregrad: leicht)
Untersuchung von Emotionsregulationsdynamiken über Netzwerkanalysen (quantitativ, Schweregrad: mittel)

Gerne können auch eigene Themenvorschläge eingebracht werden.

Kontakt: Bei Interesse melden Sie sich gerne mit einer Kurzvorstellung Ihrer Person, Ihrem CV und Ihrem Transcript of Records bei Leona Hammelrath (leona.hammelrath@fu-berlin.de).

Hier können Sie sich einlesen:

Studienprotokoll PREACT-digital:

https://bmjopen.bmj.com/content/15/7/e102392

Studienprotokoll FOR:

https://bmjopen.bmj.com/content/15/2/e094110

Masterarbeit ab sofort zu vergeben zum Thema: Fostering collaborations - Internationale Kollaborationen in der Interventionsforschung

https://osf.io/2ue4q

Der thematische Schwerpunkt der Masterarbeit soll auf der qualitativen Auswertung von Interviews zum Thema gleichberechtige und inklusive Gestaltung von Interventionsstudien im Globalen Süden (Ostafrika) liegen.

Methodisch soll eine qualitative Auswertung in MAXQDA im Rahmen der Masterarbeit durchgeführt werden.

Interessierte melden sich bitte per E-Mail mit einem formlosen Anschreiben und einem kurzen Lebenslauf bei: helen.niemeyer@fu-berlin.de

Ausschreibung von zwei Masterarbeiten zum Thema Internetbasierter Interventionen

Thema: Behandlungsabbrüche als Herausforderung für die Skalierung psychischer Gesundheitsinterventionen: Eine systematische Übersichtsarbeit

Hintergrund:
Die weltweite Versorgungslücke in der psychischen Gesundheitsversorgung erfordert skalierbare Lösungsansätze. Zwei besonders vielversprechende Strategien sind:

Digitale Interventionen (z. B. Apps, Online-Therapien)
Task-Sharing (Einbindung und Schulung von nicht-spezialisierten Fachkräfte)

Beide Ansätze zeigen Potenzial zur breitenwirksamen Anwendung, jedoch stellen hohe Abbruchraten bei der Behandlung ein zentrales Hindernis für ihre Effektivität und Nachhaltigkeit dar. In einer systematischen Übersichtsarbeit analysieren wir daher das Phänomen der Abbruchraten als Barriere für die Skalierung und vergleichen deren Häufigkeit in digitalen vs. task-sharing-basierten Interventionen.

Ziel der Masterarbeiten:
Im Rahmen eines systematischen Reviews sollen relevante Studien identifiziert werden. Die beiden Masterarbeiten sollen jeweils einen thematischen Schwerpunkt übernehmen: digitale Interventionen, task-sharing Interventionen

Der Beginn ab sofort möglich.

Bei Interesse freuen wir uns über eine kurze Nachricht mit Lebenslauf und formlosem Anschreiben an:

s.eicher@fu-berlin.de

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