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

Qualitative Interviewstudie zu Wirkmechanismen und Erwartungen in digitalen Interventionen bei Depression: Was macht eine digitale Intervention (un)wirksam?

Interessieren Sie sich für therapeutische Wirkmechanismen und subjektive Veränderungsprozesse? Möchten Sie Erfahrungen in der Planung, Durchführung und Auswertung einer qualitativen Interviewstudie sammeln und aktiv an einem laufenden Forschungsprojekt mitwirken?

Hintergrund:
Digitale Interventionen werden zunehmend in der Behandlung von Depression eingesetzt. Während ihre Wirksamkeit vielfach belegt ist, bleibt häufig unklar, wie sie wirken – also, welche Mechanismen Veränderung tatsächlich anstoßen, und welche Erwartungen und Erfahrungen in diesem Prozess eine Rolle spielen. Diese Fragen möchten wir innerhalb einer laufenden randomisiert-kontrollierten Studie (RCT) zu einer App-basierten Intervention für Depression vertiefend untersuchen.

Ziel:
Ziel des Projekts ist es, mithilfe qualitativer Interviews besser zu verstehen, welche Wirkmechanismen und Erwartungen Nutzer*innen in digitalen Interventionen beschreiben. Eine mixed methods Analyse ist auf Wunsch möglich.

Projektbeschreibung:
Im Rahmen des Projekts werden Interviews mit Teilnehmenden des laufenden RCTs durchgeführt und qualitativ ausgewertet (z. B. nach Kuckartz). Gesucht werden 2 bis 3Masterand*innen, die eigenverantwortlich an der Planung, Durchführung und Auswertung der Interviews mitarbeiten und eigene Ideen in die konzeptionelle Gestaltung einbringen möchten. Die Arbeiten können in enger Zusammenarbeit durchgeführt werden. Eine Mitarbeit an einer wissenschaftlichen Publikation ist möglich und erwünscht.

Wir wünschen uns Studierende, die …

• Interesse an qualitativer Forschung mitbringen,

• Sich für digitale Ansätze interessieren,

• Freude an konzeptionellem Denken haben,

• selbstständig und zuverlässig arbeiten,

• Lust haben, sich aktiv in ein laufendes Forschungsprojekt einzubringen.

Literatur zum Einlesen

Ladmanová, M., Řiháček, T., & Timulak, L. (2021). Client-Identified Impacts of Helpful and Hindering Events in Psychotherapy: A Qualitative Meta-analysis. Psychotherapy Research, 1–13. https://doi.org/10.1080/10503307.2021.2003885

Ladmanová, M., Řiháček, T., Timulak, L., Jonášová, K., Kubantová, B., Mikoška, P., Polakovská, L., & Elliott, R. (2025). Client-identified outcomes of individual psychotherapy: A qualitative meta-analysis. The Lancet Psychiatry, 12(1), 18–31. https://doi.org/10.1016/S2215-0366(24)00356-0

Patel, S., Akhtar, A., Malins, S., Wright, N., Rowley, E., Young, E., Sampson, S., & Morriss, R. (2020). The Acceptability and Usability of Digital Health Interventions for Adults With Depression, Anxiety, and Somatoform Disorders: Qualitative Systematic Review and Meta-Synthesis. Journal of Medical Internet Research, 22(7), e16228. https://doi.org/10.2196/16228

Schaeuffele, C., Knaevelsrud, C., Renneberg, B., & Boettcher, J. (2024). Understanding change from the patient perspective in a transdiagnostic Internet-based intervention foremotional disorders: A qualitative content analysis. Cognitive Behaviour Therapy, 1–18. https://doi.org/10.1080/16506073.2024.2399173

Kontakt:
Bei Interesse melden Sie sich bitte mit einer kurzen Vorstellung Ihrer Person und Ihrem Transcript of Records bei
Dr. Carmen Schäuffele (carmen.schaeuffele@fu-berlin.de)

Psympact-Projekt: Masterarbeiten zu vergeben

Im Psympact Projekt wird längsschnittlich die psychische Gesundheit einer großen (N = 3000) klinischen Stichprobe erhoben. Daneben wird auch die Inanspruchnahme verschiedenster Gesundheitsleistungen von Apps, KI, über Selbsthilfe, Gruppentherapie, Medikamente bis hin zu Psychoanalyse erhoben. In Subgruppen entstehen per telefonisches Interview Persönlichkeitsfunktionen und qualitative Erhebungen zu persönlichen Erfahrungen im Gesundheitssystem. Es sind Masterarbeiten mit qualitativen und quantitativen Fragestellungen zu vergeben. Bei Interesse gerne wenden an Dr. André Kerber.

Masterarbeit in Charité ADHS Spezialambulanz
In Zusammenarbeit mit der Charité ADHS Spezialambulant werden Studierende gesucht mit Interesse an einer Mitwirkung an klinischer Forschung zum Themengebiet ADHS im Erwachsenenalter, die auf diesem Gebiet ihre Masterarbeit schreiben wollen. Die Spezialambulanz für ADHS im Erwachsenenalter an der Psychiatrischen Universitätsklinik der Charité im St. Hedwig Krankenhaus bietet Betroffenen Diagnostik, Beratung, sowie verschiedene leitlinienkonforme Behandlungsmöglichkeiten an. Im Rahmen der Forschung werden sowohl in quer- als auch in längsschnittlichem Design verschiedene Konzepte wie Struktur-Niveau (OPD), personality functioning (DSM-5), Emotionsregulation, Lebensqualität und Alltagsfunktionalität im Zusammenhang mit ADHS-Symptomatik untersucht. Neben einer Begleitung und Betreuung der Masterarbeit wird auch gerne eine wissenschaftliche Publikation der Ergebnisse unterstützt. Bei Interesse gerne wenden an Dr. André Kerber.

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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