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Background: Fall events contribute significantly to mortality, morbidity and costs in our ageing population. In order to identify persons at risk and to target preventive measures, many scores and assessment tools have been developed. These often require expertise and are costly to implement. Recent research investigates the use of wearable inertial sensors to provide objective data on motion features which can be used to assess individual fall risk automatically. So far it is unknown how well this new method performs in comparison with conventional fall risk assessment tools. The aim of our research is to compare the predictive performance of our new sensor-based method with conventional and established methods, based on prospective data. Methods: In a first study phase, 119 inpatients of a geriatric clinic took part in motion measurements using a wireless triaxial accelerometer during a Timed Up&Go (TUG) test and a 20 m walk. Furthermore, the St. Thomas Risk Assessment Tool in Falling Elderly Inpatients (STRATIFY) was performed, and the multidisciplinary geriatric care team estimated the patients’ fall risk. In a second follow-up phase of the study, 46 of the participants were interviewed after one year, including a fall and activity assessment. The predictive performances of the TUG, the STRATIFY and team scores are compared. Furthermore, two automatically induced logistic regression models based on conventional clinical and assessment data (CONV) as well as sensor data (SENSOR) are matched. Results: Among the risk assessment scores, the geriatric team score (sensitivity 56%, specificity 80%) outperforms STRATIFY and TUG. The induced logistic regression models CONV and SENSOR achieve similar performance values (sensitivity 68%/58%, specificity 74%/78%, AUC 0.74/0.72, +LR 2.64/2.61). Both models are able to identify more persons at risk than the simple scores. Conclusions: Sensor-based objective measurements of motion parameters in geriatric patients can be used to assess individual fall risk, and our prediction model’s performance matches that of a model based on conventional clinical and assessment data. Sensor-based measurements using a small wearable device may contribute significant information to conventional methods and are feasible in an unsupervised setting. More prospective research is needed to assess the cost-benefit relation of our approach.

Die Arbeit geht dem Status quo der unternehmensweiten Suche in österreichischen Großunternehmen nach und beleuchtet Faktoren, die darauf Einfluss haben. Aus der Analyse des Ist-Zustands wird der Bedarf an Enterprise-Search-Software abgeleitet und es werden Rahmenbedingungen für deren erfolgreiche Einführung skizziert. Die Untersuchung stützt sich auf eine im Jahr 2009 durchgeführte Onlinebefragung von 469 österreichischen Großunternehmen (Rücklauf 22 %) und daran anschließende Leitfadeninterviews mit zwölf Teilnehmern der Onlinebefragung. Der theoretische Teil verortet die Arbeit im Kontext des Informations- und Wissensmanagements. Der Fokus liegt auf dem Ansatz der Enterprise Search, ihrer Abgrenzung gegenüber der Suche im Internet und ihrem Leistungsspektrum. Im empirischen Teil wird zunächst aufgezeigt, wie die Unternehmen ihre Informationen organisieren und welche Probleme dabei auftreten. Es folgt eine Analyse des Status quo der Informationssuche im Unternehmen. Abschließend werden Bekanntheit und Einsatz von Enterprise-Search-Software in der Zielgruppe untersucht sowie für die Einführung dieser Software nötige Rahmenbedingungen benannt. Defizite machen die Befragten insbesondere im Hinblick auf die übergreifende Suche im Unternehmen und die Suche nach Kompetenzträgern aus. Hier werden Lücken im Wissensmanagement offenbar. 29 % der Respondenten der Onlinebefragung geben zudem an, dass es in ihren Unternehmen gelegentlich bis häufig zu Fehlentscheidungen infolge defizitärer Informationslagen kommt. Enterprise-Search-Software kommt in 17 % der Unternehmen, die sich an der Onlinebefragung beteiligten, zum Einsatz. Die durch Enterprise-Search-Software bewirkten Veränderungen werden grundsätzlich positiv beurteilt. Alles in allem zeigen die Ergebnisse, dass Enterprise-Search-Strategien nur Erfolg haben können, wenn man sie in umfassende Maßnahmen des Informations- und Wissensmanagements einbettet.

Bibliotheken und andere Informationseinrichtungen arbeiten täglich in vielfältiger Weise mit Daten unterschiedlicher Verwendungszwecke und Bestimmung. Sie agieren als Datenproduzenten, Datenlieferanten, Datennutzer und Aggregatoren. Um den größtmöglichen Nutzen der durch öffentliche Einrichtungen produzierten Daten zu gewährleisten, ist es geboten, sie offen im Internet zu publizieren. In diesen Empfehlungen der DINI-AG KIM ist dokumentiert, wie eine offene Publikation stattfinden kann.

„Jedes Problem, an dem Menschen oder Organisationen beteiligt sind, hat – wie eine Zwiebel – verschiedene Schichten“. Unternehmensberater versuchen solche Schichten bei einer gegebenen Problemstellung zu erkennen, um dieses Problem am Ende lösen zu können. Auch sind etwaige kritisch durchdachte Lösungsvorschläge denkbar, welche zu einer Optimierung eines Sachverhaltes führen. Für die Lösungsfindung eines Problems, ist es notwendig, relevante Daten zu erheben. Anhand der gewonnenen Informationen kann ein Gesamtbild über die Sachlage entstehen. Informationen müssen vollständig und qualitativ verwertbar sein – so ist das Vordringen in verschiedene Schichten einer Problemstellung möglich, wobei hier u. U. erst das „wirkliche“ Problem erkannt wird, welches sich zum Beispiel durch Folgeerscheinungen „verdeckt“ halten konnte. Demnach spielen die Consulting – Erhebungsmethoden für den Erkenntnisgewinn einer Lösungsfindung im Rahmen der Ist- Analyse, eine fundamentale Rolle. Welche Erhebungsmethoden sind wann, wo und wie sinnvoll? Gibt es den einen „richtigen“ Erhebungsmix? Welche Kriterien und Einflüsse gilt es bei der Erhebungsauswahl zu berücksichtigen? Festzustellen ist, dass dieses Thema in solch einer zusammengebunden Form noch nicht bearbeitet wurde und nochmals die Komplexität verdeutlicht.