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DALIG
In dieser Studie bewerten wir die Machbarkeit, Wirksamkeit und Kosteneffizienz der Implementierung einer App-basierten digitalen Intervention zur Prävention von Typ-2-Diabetes in der Routineversorgung.
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DASH
In diesem Forschungsnetzwerk testen und evaluieren wir Interventionen und Maßnahmen für Jugendliche in Subsahara-Afrika in den Bereichen Ernährung, psychische Gesundheit sowie sexuelle und reproduktive Gesundheit.
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NUTRINT
In diesem Projekt testen und evaluieren wir Interventionen und Maßnahmen zur Verbesserung der Ernährungsqualität in Subsahara-Afrika.
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ECON-DIABETES
In diesem Projekt verwenden wir Mikrosimulation und Prädiktionsmodellierung zur Unterstützung evidenzbasierter Entscheidungsfindung für Prävention von Diabetes in der Gesundheitspolitik.
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Food-PlanetH
In diesem Projekt analysieren wir den langfristigen gesundheitlichen, ökonomischen und planetaren Effekt von Ernährungsstandards in Schulen.
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SCREEVA
In diesem Projekt bewerten wir die Kosteneffektivität eines Screenings für die Früherkennung von Type 1 Diabetes und von neuartigen Behandlungsstrategien (Immuntherapien) zur Prävention von Typ 1 Diabetes.
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IMPLEMENT
In diesem Modellprojekt wird die Umsetzung einer flächendeckenden, bundesweiten und sektorenübergreifenden qualitätsgesicherten Sport- und Bewegungstherapie für Krebspatienten erprobt.
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PHT-GER
In diesem Fellowship analysiert Hanna Saturska systematisch Public Health Master- und Ph.D.-Programme in Deutschland mit dem Ziel der Wissensübertragung auf die Ukraine.
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ACHT
Dieses Projekt evaluiert die Machbarkeit, Effektivität und Kosteneffektivität eines strukturierten, interdisziplinären und intersektoralen Versorgungsprogramms für Patienten nach bariatrischer Operation.
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ECON-SC2D
In diesem Projekt evaluieren wir den gesundheitsökonomischen Effekt ambulanter Screening-Strategien zur Vermeidung von Spätkomplikationen bei Patienten mit Typ-2-Diabetes anhand von Krankenkassendaten.
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PEN
In diesem Netzwerk evaluieren wir Politikmaßnahmen gegen Bewegungsmangel und ungesunde Ernährung mit empirischen und mode-basierten quantitativen Methoden.
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MNGHC
Auf Basis von Krankenkassen-Abrechnungsdaten testen wir in diesem Projekt verschiedene Ansätze des maschinellen Lernens zur Vorhersage von Herz-Kreislauf-Erkrankungen bei Menschen mit Typ-2-Diabetes.
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NU-BIG
In diesem Projekt analysieren wir die Präferenzen von Teilnehmenden und wirtschaftliche Aspekte, die die nachhaltige Umsetzung eines Gesundheitsförderungsprogramms für sozial benachteiligte Frauen beeinflussen.
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TELECOVID
In diesem Projekt werden Telemonitoring-Ansätze für Patienten mit viraler Infektion implementiert und evaluiert.