Podcasts about die validierung

Sackgasse der Woche: "Ich kann doch nicht ohne ein Produkt oder eine Lösung auf Wunschkunden zugehen!" Unser Video Training: "Skalierender Vertrieb für IT-Unternehmen" Jetzt registrieren: https://bit.ly/3jHntUw Lasst uns ein Abo hier, bewertet uns und kontaktiert uns gerne für Fragen, Anregungen oder Kritik! Unsere Bücherliste zum Podcast: https://bit.ly/2PmVe2U Unsere Weinliste zum Podcast: https://bit.ly/2MNqpD8 Per Mail an: podcast@scaling-champions.com Per LinkedIn Eric Osselmann: http://bit.ly/37ttBsl Johannes Rasch: http://bit.ly/31ZMORj

Gefühle in Zahlen packen – geht das? Dr. Michael Thomas von e³ skillware hat sich genau darauf spezialisiert. Im ersten Teil des Interviews erklärt er, wie Tests für das Recruiting anhand von Persönlichkeitsmerkmalen entwickelt werden. Denn eines ist sicher: Mit Subjektivität allein funktioniert Recruiting nicht. Dr. Michael Thomas ist Experte für Eignungsdiagnostik bei Führungskräften. Denn neben klassischen Auswahlverfahren wie dem Assessment Center und Interviews werden im Recruiting auch immer öfter wissenschaftliche Eignungstests genutzt. Solche Testverfahren müssen folgende Qualitätskriterien erfüllen: Sie sind objektiv. Sie sind messgenau. Sie messen das, was sie zu messen vorgeben. Für diese drei Kriterien gibt es wiederum Messverfahren, um abzusichern, dass ein Messinstrument alle erfüllt. Dies erfolgt mit Kennzahlen. Das Problem ist, dass in der Personaldiagnostik viele Aspekte zusammenfließen: So sind persönliche Einschätzung und Erfahrung nur schwer messbar. Im Personalwesen dominieren subjektive Erfahrungen. Michael rät, manche Methoden kritisch zu hinterfragen und sich auch andere Themen anzuschauen, um so eine Methodenvielfalt zu schaffen. Kompetenzen im vertrieblichen Erfolg Aber wie funktionert so ein Testverfahren zum Beispiel für den Vertrieb? Zunächst recherchiert Michael mit Hilfe von wissenschaftlicher Literatur Persönlichkeitsmerkmale und Kompetenzen, die mit vertrieblichem Erfolg zusammenhängen. Eine Expertenstichprobe bewertet die Wichtigkeit der Merkmale und Kompetenzen. Die Kompetenzen werden anschließend definiert: Wie verhält sich jemand mit einer bestimmten Kompetenz? Anhand dessen werden pro Kompetenz 15 bis 18 selbsteinschätzende Aussagen formuliert. Eine weitere Stichprobe überprüft die Aussagen auf Treffsicherheit. Sieben bis acht Aussagen bleiben übrig und passen somit zu einer Kompetenz. Eine Eichstichprobe bestimmt dann, wie die Antworten auf diese Aussagen im Normalfall aussehen. Manche Antworten werden öfter gegeben als andere. So kann der Testteilnehmer später in der Verteilung eingeordnet werden. Validierung und Kennzahlen Zuletzt geht es um die Validierung: Vertriebserfolg zum Beispiel lässt sich mit dem Test nur voraussagen, wenn Verkäufer, die in dem Verfahren gut abschneiden, auch einen größeren Vertriebserfolg haben. Die Validierung erfolgt in ausgewählten Unternehmen. Die dortigen Verkäufer absolvieren in einer Stichprobe die Tests. Ihre Vertriebserfolge der letzten Jahre und ihre Ergebnisse in den Testverfahren werden dokumentiert. Außerdem werden sechs Kompetenzen abgefragt, unter anderem Einfühlung, Durchsetzungsstärke und persönliche Wirkung. Welche Kennzahl das Validierungsverfahren außerdem hervorbringt und warum Schummeln bei Tests im Recruiting keinen Sinn macht, hörst du im ersten Teil des Interviews. Shownotes: Personaldiagnostik [1:26]Testverfahren [12:36]Vertriebspotenzialindex [17:19]

Eiswolken und insbesondere hohe Zirruswolken bedecken im globalen jährlichen Mittel bis zu 30 % der Erde und haben deshalb einen signifikanten Einfluß auf das Klima. Eine Besonderheit hoher Eiswolken ist, dass sie einen wärmenden Effekt auf das System Erde und Atmosphäre besitzen können. Dieser wärmende Effekt wird u. a. durch tägliche und saisonale Variationen der optischen Eigenschaften beeinflußt. Um genaue Messungen der optischen Eigenschaften von Aerosolen und Zirruswolken zu erhalten, wurde 2006 die "Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observations" (CALIPSO) Mission in einen polaren Orbit gestartet. Mit Hilfe des Hauptinstrumentes, des "Cloud- Aerosol Lidar with Orthogonal Polarization" (CALIOP), können nun optische Eigenschaften von Aerosol- und dünnen Wolkenschichten mit bisher unerreichter Genauigkeit und Sensitivität bestimmt werden. Allerdings erlaubt dieser Orbit mit einer Wiederkehrdauer von mehr als zwei Wochen keine Ableitung von Tagesgängen der optischen Eigenschaften und des Bedeckungsgrades von Zirruswolken, weshalb in dieser Arbeit der Wolkensensor "Spinning Enhanced Visible and Infrared Imager" (SEVIRI) auf dem geostationären "METEOSAT Second Generation" (MSG) Satelliten benutzt wird. SEVIRI deckt mit seinen Messungen fast ein Drittel der Erde ab und reicht von 80 N bis 80 S und von 80 W bis 80 E bei einer räumlichen Auflösung von bis zu 3 km x 3 km im Nadir und einer zeitlichen Auflösung von 15 Minuten. Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein gänzlich neuer Ansatz verfolgt, um die Vorteile beider Instrumente (die hohe Sensitivität und Genauigkeit von CALIOP und die hohe zeitliche und räumliche Auflösung von SEVIRI) miteinander zu verbinden: Der "Cirrus Optical properties derived from CALIOP and SEVIRI during day and night" (COCS) Algorithmus basiert auf dem Prinzip künstlicher Neuronaler Netze und leitet die optischen Dicken von Zirruswolken und deren Oberkantenhöhen aus Messungen der Infrarotkanäle des Instrumentes SEVIRI ab, was Beobachtungen sowohl in der Nacht als auch am Tage ermöglicht. Dieses Neuronale Netz wurde mit gleichzeitigen Messungen der optischen Dicken und Höhen der Wolkenoberkante von CALIOP trainiert. In dieser Arbeit wird die Entwicklung von COCS und die Validierung mit zwei unterschiedlichen Lidar-Messungen beschrieben, mit denen von CALIOP und mit denen des flugzeuggetragenen "High Spectral Resolution Lidar" (HSRL). Die Validierungen zeigen die hohe Genauigkeit des hier entwickelten Algorithmus in der Ableitung der optischen Dicken und Höhen der Wolkenoberkante von Zirruswolken. Zusätzlich wurden auch Vergleiche der COCS-Ergebnisse mit zwei weiteren auf SEVIRI basierenden Algorithmen durchgeführt: Zum einen mit dem "METEOSAT Cirrus Detection Algorithm 2" (MECiDA-2), welcher ebenfalls die thermischen Infrarotkanäle benutzt, zum anderen mit dem "Algorithm for the Physical Investigation of Clouds with SEVIRI" (APICS), welcher zur Ableitung der optischen Eigenschaften von Wolken sowohl auf den Infrarotkanälen als auch auf Kanälen im sichtbaren Spektralbereich basiert. Die Validierung zeigt hervorragende Ergebnisse für die Erkennung von Zirruswolken mit einer Fehldetektionsrate von unter 5 % und einer Detektionseffizienz von bis zu 99 % ab einer optischen Dicke von 0.1. Ebenfalls wird eine Standardabweichung von 0.25 für die optische Dicke und 0.75 km für die Höhe der Wolkenoberkante nachgewiesen. Basierend auf fünf Jahren prozessierter COCS-Daten werden die Tagesgänge von Zirruswolken in verschiedenen Regionen der Erde analysiert und diskutiert. Die Ergebnisse zeigen ausgeprägte Tagesgänge des Zirrusbedeckungsgrades und der optischen Dicke, welche sich von den Vorhersagen des "European Centre for Medium-range Weather Forecasts" (ECMWF) unterscheiden. Eine Betrachtung des Bedeckungsgrades hoher Wolken, vorhergesagt durch das ECMWF, und der Ergebnisse des COCS Algorithmus zeigt gut übereinstimmende Tagesgänge in konvektiven Regionen, während Unterschiede in nichtkonvektiven Regionen über dem Nord- (NAR) und Südatlantik (SAR) sichtbar werden. Generell wird vor allem in diesen Regionen ein höherer Bedeckungsgrad mit Unterschieden von 3-10 % durch COCS errechnet. Abschließend werden die Unterschiede der NAR und SAR diskutiert, da im Nordatlantik einer der meist frequentierten ozeanischen Flugkorridore liegt. Hier mischen sich die heißen Flugzeugabgase mit kalten Luftmassen und führen zur Bildung von Kondensstreifen. Diese Kondensstreifen verlieren mit der Zeit ihre lineare Form und können anschließend nicht mehr von natürlich entstandenen Zirruswolken unterschieden werden. Grundsätzlich zeigt sich hier eine starke Korrelation des Tagesganges von Bedeckungsgrad und optischer Dicke der Zirruswolken mit der Luftverkehrsdichte. Es werden Unterschiede von bis zu 3 % im Bedeckungsgrad zwischen NAR und SAR detektiert.

Microarray-Daten werden in letzter Zeit häufig genutzt, um mit Hilfe verschiedener Verfahren Netzwerke der Gen-Gen-Interaktion zu generieren. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit Validierungsstudien solcher Verfahren. Der Startpunkt einer Validierungsstudie ist ein ungerichteter Graph, der biologische Strukturen repräsentieren soll. In dieser Arbeit wird motiviert, Graphen zu benutzen, die aus Microarray-Daten geschätzt worden sind. Nachdem ein Graph gewählt worden ist, werden Daten einer multivariaten Normalverteilung erzeugt, die durch eine zufällige Kovarianzmatrix charakterisiert ist. Diese Matrix muss symmetrisch und positiv definit sein, aber zusätzlich wird für eine nicht vorhandene Kante im Graphen gefordert, dass der zugehörige Eintrag in der Matrix Null ist. In dieser Arbeit wird ein neuer Ansatz vorgestellt, der es ermöglicht, symmetrische, positiv definite Matrizen mit Nebenbedingungen zu erzeugen. Diese Methode beruht auf der Moralisierung eines Graphen. Ein gerichteter, azyklischer Graph wird moralisiert, indem die gerichteten Kanten durch ungerichtete Kanten ersetzt werden und zusätzlich die Eltern eines jeden Knotens paarweise miteinander verbunden werden. Der zentrale Schritt bei der Erstellung der Matrizen mit Nebenbedingungen liegt in der Umkehrung des Moralisierungsvorganges. In dieser Arbeit wird die Klasse der Graphen eingeführt, die Resultat einer Moralisierung sein könnten - die prämoralisierbaren Graphen - und es wird ein Verfahren definiert, welches entscheidet, ob ein Graph prämoralisierbar ist und gegebenenfalls eine Umkehrung der Moralisierung durchführt. Die erzeugten Matrizen sollen als Korrelationsmatrizen für die Validierungsstudien genutzt werden. Dazu wird das vorgestellte Verfahren an einen Optimierungsalgorithmus gekoppelt, um die gewünschten Matrizen zu erzeugen, deren Diagonalelemente identisch 1 sind und für die die nicht als Null vorgegebenen Werte nahe 1 bzw. -1 liegen. Nicht jeder Graph ist prämoralisierbar. Da diese Eigenschaft notwendig ist für das Verfahren zur Erzeugung der Matrizen mit Nebenbedingungen, wird eine empirische Studie durchgeführt, die zeigt, dass ein Großteil der aus Microarray-Daten geschätzten Graphen auch prämoralisierbar ist. Die Arbeit schließt mit praktischen Anwendungen. Die Validierung eines bekannten Algorithmus zum Schätzen von Netzwerken wird durchgeführt und es wird ein Ansatz vorgestellt, mit dem man graphische Strukturen, die aus Microarray-Daten geschätzt worden sind, vergleichen kann, um signifikante Unterschiede zu finden.

Vertreter des Enterobacter cloacae Komplexes sind gram-negative Bakterien der intestinalen Normalflora vieler Menschen und gleichzeitig häufige Erreger von Pneumonien, Septikämien und Harnwegsinfektionen auf Intensivstationen. Einen Unterschied zu anderen Krankheitserregern stellt die große Heterogenität des E. cloacae Komplexes dar. Er besteht aus 13 genetischen Clustern, von denen neun mittlerweile als Spezies bzw. Subspezies beschrieben sind. Ziel dieser Arbeit war es zunächst, die Prävalenz der einzelnen Genotypen des Komplexes bei Patienten im Krankenhaus zu untersuchen und die Genotypen eventuell bestimmten Infektionsherden zuzuordnen. Deshalb wurden 196 prospektiv und randomisiert gesammelte klinische Isolate des E. cloacae Komplexes mittels hsp60 Sequenzierung ihren Genotypen zugeordnet und die Prävalenz sowie die Verteilung der Genotypen auf unterschiedliche klinische Materialien verglichen. Die wesentlichen Ergebnisse dabei waren, dass zwei Drittel der klinischen Isolate des E. cloacae Komplexes im Klinikum Großhadern den Subspezies von E. hormaechei und dem Cluster III zugeordnet werden konnten. E. cloacae Stämme, die dem Typstamm zugeordnet werden konnten, kamen selten vor und spielten offensichtlich eine sehr untergeordnete Rolle. Einige der Genotypen zeigten Präferenzen zu bestimmten klinischen Materialien, z.B. waren die Subspezies von E. hormaechei bei Wundinfektionen signifikant überrepräsentiert. Ein Großteil der Berichte über Infektionen mit Stämmen des E. cloacae Komplexes sind Berichte über klonale Ausbrüche. Zur Identifikation von klonalen Ausbrüchen sind schnelle und zuverlässige Methoden unverzichtbar. Die Validierung der dafür zur Verfügung stehenden PCR-basierten Methoden war für den E. cloacae Komplex aufgrund seiner Heterogenität bislang noch völlig unzureichend. Ebenso wenig war bekannt, wie oft klonale Ausbrüche tatsächlich in einem durchschnittlichen Krankenhaus vorkommen. Deshalb wurden in dieser Arbeit zwei PCR-basierte Methoden des genetischen „finger printings“ bei Bakterien, die ERIC- und REP-PCR, anhand zweier Genotypen des E. cloacae Komplexes auf ihr Potential hin untersucht, Isolate genetisch zu trennen. Aufbauend auf diesen Ergebnissen wurde die Häufigkeit klonaler Ausbrüche im Klinikum Großhadern in einem Zeitraum von fünf Jahren ermittelt. Dabei zeigte sich, dass die ERIC-PCR zur Differenzierung auf Stammebene im E. cloacae Komplex nicht geeignet ist, sie unterscheidet hingegen auf Genotypenebene. Mittels REP-PCR können klonale Isolate mit einer Spezifität von 90% identifiziert werden. Obwohl über fünf Jahre alle Blutkulturisolate untersucht wurden, wurden nur zwei klonale Übertragungen mit jeweils zwei betroffenen Patienten gefunden. Die Genotypen des E. cloacae Komplexes waren ungleich in der Klinik vertreten. Einige Genotypen hatten signifikante Assoziationen zu bestimmten klinischen Materialien. Außerdem schienen nicht klonale Ausbrüche, sondern viele Infektionen mit individuellen Keimen für die zunehmende Bedeutung der Vertreter des E. cloacae Komplexes als nosokomiale Erreger verantwortlich zu sein. Dieser Befund spricht für endogene Infektionen mit Stämmen des E. cloacae Komplexes. Mittels subtraktiver Hybridisierung wurde nach möglichen Faktoren gesucht, die eine verbesserte Überlebensfähigkeit im Krankenhausmilieu vermitteln könnten. Es wurde das Genom eines Sepsiserregers von dem eines Pflanzenisolates „genetisch subtrahiert“. Als Faktor, der möglicherweise die zunehmende Prävalenz von Infektionen mit Vertretern des E. cloacae Komplexes erklären könnte, fand sich eine Resistenz-Determinante gegen Silberionen. Da Silber als Desinfektionsmittel und Antiseptikum eingesetzt wird, würde eine Resistenz einen Überlebens- und Selektionsvorteil im Krankenhausmilieu darstellen. Eine genauere genetische Analyse der Silberresistenz-Determinante zeigte, dass die Nukleotidsequenzen sowie die abgeleiteten Proteinsequenzen im hohen Maße übereinstimmend waren mit denen der ursprünglich beschriebenen sil-Determinante auf Plasmid pMG101 von Salmonella enterica Serotyp Typhimurium. Der Aufbau der Determinante entsprach dem der Originalbeschreibung bei Salmonella enterica Serotyp Typhimurium. 63% der untersuchten Isolate des E. cloacae Komplexes besaßen diese Resistenz-Determinante. Die sil-Determinante war Genotypen-spezifisch verteilt, wobei die häufig in der Klinik vertretenen Genotypen signifikant öfter Träger der Silberresistenz waren. Die sil positiven Isolate wuchsen bei 8x höheren Konzentrationen Silbernitrat als die sil negativen Isolate. In der vorliegenden Arbeit wurde erstmals die unterschiedliche Relevanz der Genotypen des E. cloacae Komplexes bei verschiedenen Infektionen gezeigt. Außerdem wurde durch Identifizierung genetischer Differenz zwischen einem pathogenen und einem als apathogen geltenden Isolats eine Teilerklärung für die unterschiedliche klinische Prävalenz gefunden. Aufbauend auf den vorliegenden Ergebnissen sollte die Virulenz-assoziierte Bedeutung der Silberresistenz-Determinante analysiert werden. Multizentrische Studien könnten die molekular-epidemiologische und Hygiene-Bedeutung des Fitnessfaktors beleuchten.

Nach Angaben des statistischen Bundesamtes starben in Deutschland in den vergangenen Jahren durchschnittlich 11.000 Menschen durch Suizid. Suizidales Verhalten ist sehr komplex und wird sowohl durch Umwelteinflüsse als auch durch genetische Faktoren beeinflusst. Es wird dabei ein polygener Erbgang mit multiplen Suszeptibilitätsgenen angenommen, die jeweils nur einen kleinen Einfluss haben. Insgesamt ist bisher aber nur wenig zu den beteiligten Genen und neurobiologischen Mechanismen bekannt. Ziel der vorliegenden Arbeit war die Identifikation neuer Kandidatengene für suizidales Verhalten durch Microarrayversuche. Im Rahmen dieser Fragestellung wurde die Expression von mehr als 23.000 Transkripten in post mortem Hirngewebe aus dem orbitofrontalen Cortex von 11 Suizidenten und 10 Kontrollpersonen bestimmt. Bei einem Signifikanzniveau von α = 0,01 waren insgesamt 124 Gene in der Suizidgruppe differentiell exprimiert. Die Validierung der Ergebnisse mit Hilfe der quantitativen Real-Time-PCR konnte die Richtung der Expressionsänderung für 15 von 16 untersuchten Genen bestätigen. Die anschließende Klassifizierung der identifizierten Gene nach ihrer biologischen Funktion zeigte, daß verschiedene Gene Ontology Kategorien signifikant überrepräsentiert waren. Insgesamt geben die gefundenen Expressionsunterschiede erste Hinweise auf eine mögliche Bedeutung dieser Gene und biologischen Funktionskreise für die Entstehung suizidales Verhaltens.

Maligne Erkrankungen sind in den Industrieländern, nach Herz-Kreislauferkrankungen, die zweithäufigste Todesursache. Aufgrund der Erfolge bei der Vorbeugung von Herz-Kreislauf-Erkrankungen wird Schätzungen zufolge Krebs in den nächsten Jahren die häufigste Todesursache in den entwickelten Ländern sein. Trotz des klinischen und wissenschaftlichen Fortschritts ist die Prognose der meisten Tumorentitäten unverändert schlecht. Eine der Hauptursachen ist der Mangel an spezifischen Markern, um eine geeignete Frühdiagnostik, Vorsorge und Therapie zu ermöglichen. Biomarker, wie tumorspezifische oder tumorassoziierte Antigene, werden als potente Strukturen diskutiert, Karzinome bereits im Frühstadium zu diagnostizieren und im Rahmen von Therapien als Zielstrukturen eingesetzt zu werden. Seit einigen Jahren werden daher systematische Techniken zur Identifizierung neuer Tumorantigene entwickelt. Im Rahmen dieser Arbeit sollte eine bestehende Technologie zur Identifizierung von Tumorantigenen weiterentwickelt und optimiert werden. Die in der Arbeitsgruppe etablierte Technik namens AMIDA (Autoantibody-mediated Identification of Antigens) basiert auf der spezifischen Autoantikörper-vermittelten Selektion und Aufreinigung potenzieller Tumorantigene und deren anschließender zweidimensionaler Auftrennung und Isolierung. AMIDA ermöglicht prinzipiell die Identifizierung von Tumorantigenen, die durch posttranslationale Modifikationen immunogen wurden, wobei für die Isolierung das komplette Proteom zur Verfügung steht. Es wurde eine allogene Variante etabliert, welche die Technik unabhängig von autologen Tumorbiopsien macht (allo-AMIDA). Neben der Einführung geeigneter Kontrollen kann allo-AMIDA nun im präparativen Maßstab durchgeführt werden. Der Vorteil von allo-AMIDA gegenüber AMIDA und anderen Strategien ist, neben der schnellen und reproduzierbaren Durchführung, die nunmehr universelle Einsetzbarkeit der Methode. Zur Identifizierung von Tumorantigenen werden lediglich Seren von Tumorpatienten und eine geeignete Tumorzelllinie benötigt. Allo-AMIDA wurde am Beispiel von Karzinomen des Kopf-Hals-Bereiches eingesetzt und führte zur Identifizierung von insgesamt 12 potenziellen Tumorantigenen. Neun der 12 Tumorantigene wiesen zum Zeitpunkt der Identifizierung eine Assoziation mit Tumoren auf, fünf davon sind etablierte Tumorantigene, was die Eignung von allo-AMIDA zur Identifizierung von TAs beweist. Für die allo-AMIDA-Antigene Grb-2 und Hsp-27 konnte eine starke Expression in Tumorzellen der Kopf-Hals-Entität gezeigt werden. Drei der allo-AMIDA Antigene waren bis zum Zeitpunkt ihrer Identifizierung nicht mit malignen Erkrankungen assoziiert. Eines dieser Proteine – hnRNP H (heterogeneous ribonucleoprotein H) – stellte sich als geeigneter Marker für Tumorzellen des Kopf-Hals-Bereiches heraus. Es konnte auf Transkript- und Proteinebene gezeigt werden, dass hnRNP H bereits in hyperplastischem Epithelien vermehrt gebildet wird und mit zunehmender Karzinogenese in den meisten primären Tumoren bzw. Metastasen dieser Tumorentität stark überexprimiert ist. Interessanterweise war diese starke Expression auf Tumorzellen beschränkt. In anderen Tumorentitäten (Kolon-, Pankreas-, Mamma-Karzinom) war hnRNP H ebenfalls stark über-exprimiert, die Expression in humanen nicht-malignen Geweben war sehr heterogen. Da bis dato wenige Informationen über die Funktion dieses nukleären Proteins bekannt sind, wurde hnRNP H detaillierter analysiert. In der Literatur wird diskutiert, dass hnRNP H am alternativen Spleißen von prä-mRNAs bzw. an der Regulation dieses Prozesses beteiligt ist. Es konnte gezeigt werden, dass die Repression von hnRNP H durch RNAi zur Apoptose von Tumorzelllinien führt. Mittels Genexpressionanalyse konnten potenzielle Zielgene im Bereich Apoptose identifiziert werden, die von hnRNP H durch alternatives Spleißen reguliert werden. hnRNP H ist an der Regulation des Bcl-X-Gens beteiligt, was von Garneau und Kollegen (2005) kürzlich ebenfalls gezeigt werden konnte. Die Regulation von ARAF1 durch hnRNP H wurde erstmals gezeigt; ein potenzieller Weg, wie die Deregulation von ARAF1 Apoptose induzieren kann, wird vorgeschlagen. Die Validierung der Zielgene von hnRNP H im Kontext von Tumorzellen ist Gegenstand laufender Projekte und weiterer Analysen.

Ziel der Arbeit war, die prädiktive Validität der Prognoseinstrumente ILRV, HCR-20 und PCL-R zu vergleichen und den VRAG erstmals an einer deutschen Stichprobe zu validieren. Hierzu wurde das englische Originalmanual des VRAG und des SORAG ins Deutsche übersetzt. Zu Beginn der Studie lagen die Ergebnisse von Voruntersuchungen vor, in denen unter anderem die prognostische Überlegenheit der modifizierten Basisrate für Rückfälligkeit, des PCL-R Gesamtwertes und der historischen Variablen festgestellt worden war. Diese Ergebnisse wurden an der vorliegenden Stichprobe getestet. Die Prognoseinstrumente wurden anhand von Gutachten für 136 Straftäter ausgefüllt, die 1994 und 1995 an der Universität München auf Schuldunfähigkeit hin begutachtet worden waren. Das Ergebniskriterium Rückfälligkeit wurde im März 2003 für die Probanden anhand der Einträge in das Bundeszentralregister seit ihrer Begutachtung ermittelt. Die durchschnittliche time-at-risk betrug 58.06 Monate. 43 von 113 Probanden (38.1%) wurden rückfällig, 21 Probanden mit einem gewalttätigen Rückfall, 22 Probanden mit einem nicht-gewalttätigen Rückfall. Die prädiktive Validität der Prognoseinstrumente wurde mittels der AUC in ROC- Analysen bestimmt. Die erstmalige Validierung des VRAG an einer deutschen Stichprobe wurde durch verschiedene Untersuchungen ergänzt: Korrelation mit der Rückfälligkeit für Probanden mit VRAG-Summenwerten unter oder über dem Mittelwert, ROC-Analysen für die gesamte Stichprobe, für Probanden mit gewalttätigen Indexdelikten und für das Ergebniskriterium Rückfälligkeit allgemein bzw. gewalttätige Rückfälligkeit, Korrelation der beobachteten Rückfallsrate mit der von den Autoren des VRAG vorhergesagten Rückfallswahrscheinlichkeit für die 9 Gruppen der VRAG Summenwerte und die Kaplan-Meier Überlebensanalyse für Probanden mit VRAG Summenwerten über und unter dem Mittelwert. Der VRAG Gesamtwert (AUC .703), die modifizierte Basisrate (AUC .661) und der PCL-R Gesamtwert (AUC .630) korrelierten am besten mit der Rückfälligkeit, sie sollten standardisiert in die klinische Beurteilung des Rückfallrisikos aufgenommen werden. Der VRAG weist auch für diese deutsche Stichprobe die höchste prädiktive Validität aller Prognoseinstrumente auf. Entwicklungsmethode und Bewertungssystem des VRAG stellen wichtige Grundlagen für die zukünftige Prognoseforschung dar. Die Validierung des im Aufbau dem VRAG ähnlichen SORAG für Sexualstraftäter steht in Deutschland noch aus.