Aktuellen Umfragen zufolge leiden in Deutschland elf Millionen Erwachsene an chronischen Schmerzen. Die Therapie der betroffenen Patienten und die Verhinderung der Chronifizierung ist daher eine wichtige Aufgabe unserer Zeit. Multimodale Schmerztherapien haben in der Behandlung chronischer Schmerzstörungen gute Ergebnisse gezeigt. Über den Effekt dieser Behandlung auf die Optimierung beziehungsweise Reduzierung der schmerzbezogenen Medikation wurde bisher kaum berichtet. Zusätzlich zu den bekannten Ergebnisparametern wie Schmerzintensität, Funktionserleben, Depression, Angst und Lebensqualität wurde daher in diese Studie auch die Veränderung der Medikation nach Behandlung beziehungsweise zum Zeitpunkt einer Ein-Jahres-Katamnese erfasst. Die schmerzbezogene Medikation wurde mit der sogenannten Medication Quantification Scale (MQS) bewertet, die eine Möglichkeit darstellt, die Medikamenteneinnahme gemäß Stoffgruppe, Dosis und potentieller Toxizität in einer einzigen vergleichbaren Maßzahl zu quantifizieren. Die Studie konnte zeigen, dass multimodale Schmerzbehandlungen zu guten bis sehr guten, weitgehend anhaltenden Effekten und einer hohen Patienten-Zufriedenheit führen. Es konnte darüber hinaus eine relevante Reduktion der schmerzbezogenen Medikation erreicht werden, die in den meisten Fällen noch ein Jahr später konstant blieb. Patienten, bei denen während des Programms eine Reduzierung der Medikamente erreicht werden konnte, hatten zudem die besseren Therapieergebnisse im Vergleich zu den Gruppen mit gleicher oder höherer Medikation.

Master work deals with the measurement of fluid flow (particularly air) pipe, with orifice and multiport averaging probe. The theoretical part is followed by practical, which verifies the properties of the measured system. In a next part of semestral work are verifies the properties of multiport averaging probes Vavra s.r.o. MQS-011 and Rosemount Annubar 485. Measured values from probes are compared.

L'apprentissage machine moderne s'appuie souvent sur l'utilisation de jeux de données massifs, mais il existe de nombreux contextes où l'acquisition et la manipulation de grandes données n'est pas possible, et le développement de techniques d'apprentissage avec de petites données est donc essentiel. Dans cette thèse, nous étudions comment diminuer le nombre de données nécessaires à travers deux paradigmes d'apprentissage~: l'augmentation de données et l'apprentissage par requête synthétisée. La thèse s'organise en quatre volets, chacun démontrant une nouvelle facette concernant la génération d'exemples pour réduire le coût d'annotation. Le premier volet regarde l'augmentation de données pour des textes en anglais, ce qui nous permet d'établir une comparaison objective des techniques et de développer de nouveaux algorithmes. Le deuxième volet regarde ensuite l'augmentation de données dans les langues autres que l'anglais, et le troisième pour la tâche de génération de mots-clés en français. Finalement, le dernier volet s'intéresse à l'apprentissage par requête synthétisée, où les exemples générés sont annotés, en contraste à l'augmentation de données qui produit des exemples sans coût d'annotation supplémentaire. Nous montrons que cette technique permet de meilleures performances, particulièrement lorsque le jeu de données est large et l'augmentation de données souvent inefficace. / Modern machine learning often relies on the use of massive datasets, but there are many contexts where acquiring and handling large data is not feasible, making the development of techniques for learning with small data essential. In this thesis, we investigate how to reduce the amount of data required through two learning paradigms~: data augmentation and membership query synthesis. The thesis is organized into four parts, each demonstrating a new aspect of generating examples to reduce annotation costs. The first part examines data augmentation for English text, allowing us to make an objective comparison of techniques and develop new algorithms. The second one then explores data augmentation in languages other than English, and the third focuses on the task of keyword generation in French. Finally, the last part delves into membership query synthesis, where generated examples are annotated, in contrast to data augmentation, which produces examples without additional annotation costs. We show that this technique leads to better performance, especially when the dataset is large and data augmentation is often ineffective.