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.
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.
NUTRINT
In diesem Projekt testen und evaluieren wir Interventionen und Maßnahmen zur Verbesserung der Ernährungsqualität in Subsahara-Afrika.
ECON-DIABETES
In diesem Projekt verwenden wir Mikrosimulation und Prädiktionsmodellierung zur Unterstützung evidenzbasierter Entscheidungsfindung für Prävention von Diabetes in der Gesundheitspolitik.
Food-PlanetH
In diesem Projekt analysieren wir den langfristigen gesundheitlichen, ökonomischen und planetaren Effekt von Ernährungsstandards in Schulen.
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.
IMPLEMENT
In diesem Modellprojekt wird die Umsetzung einer flächendeckenden, bundesweiten und sektorenübergreifenden qualitätsgesicherten Sport- und Bewegungstherapie für Krebspatienten erprobt.
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.
ACHT
Dieses Projekt evaluiert die Machbarkeit, Effektivität und Kosteneffektivität eines strukturierten, interdisziplinären und intersektoralen Versorgungsprogramms für Patienten nach bariatrischer Operation.
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.
PEN
In diesem Netzwerk evaluieren wir Politikmaßnahmen gegen Bewegungsmangel und ungesunde Ernährung mit empirischen und mode-basierten quantitativen Methoden.
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.
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.
TELECOVID
In diesem Projekt werden Telemonitoring-Ansätze für Patienten mit viraler Infektion implementiert und evaluiert.