Classification systems constitute important tools within the field of knowledge organisation. The following bachelor thesis addresses Dewey Decimal Classification (DDC) and discusses the potential of bias in the religion class. Prior to this essay, DDC has been criticised for its biased representations, and for conveying an ethnocentric conception of the world. In this era of globalization, there is a want of classification systems that reflect multicultural societies – in other words, classification systems that consist of pluralistic (world)views. This thesis focuses on the 200’s of DDC, with the purpose of illuminating the degree of religious pluralism therein; more specifically, the thesis answers the following questions: 1) what discourse(s) dominates the religion section of DDC 23?, and 2) which groups and perspectives are being marginalized as a consequence of the dominating discourse(s) within the religion section of DDC 23? In order to answer the questions stated above, the analysis is carried out by means of the theoretical framework by Ernesto Laclau and Chantal Mouffe regarding discourses. In addition to the discourse analysis, a quantitative content analysis is also performed. This mixed methods approach outlines the frequencies and discursive formations of terms occurring in the 200’s, and accordingly generates the following implications: 1) the religion section of DDC 23 is dominated by a Christian discourse, and 2) the groups and perspectives that are being marginalized consists of all religions other than Christianity. Hence, the degree of pluralism within the religion section of DDC 23 is considered to be low.

The ecosystem of the high northern latitudes is affected by the recently changing environmental conditions. The Arctic has undergone a significant climatic change over the last decades. The land coverage is changing and a phenological response to the warming is apparent. Remotely sensed data can assist the monitoring and quantification of these changes. The remote sensing of the Arctic was predominantly carried out by the usage of optical sensors but these encounter problems in the Arctic environment, e.g. the frequent cloud cover or the solar geometry. In contrast, the imaging of Synthetic Aperture Radar is not affected by the cloud cover and the acquisition of radar imagery is independent of the solar illumination. The objective of this work was to explore how polarimetric Synthetic Aperture Radar (PolSAR) data of TerraSAR-X, TanDEM-X, Radarsat-2 and ALOS PALSAR and interferometric-derived digital elevation model data of the TanDEM-X Mission can contribute to collect meaningful information on the actual state of the Arctic Environment. The study was conducted for Canadian sites of the Mackenzie Delta Region and Banks Island and in situ reference data were available for the assessment. The up-to-date analysis of the PolSAR data made the application of the Non-Local Means filtering and of the decomposition of co-polarized data necessary. The Non-Local Means filter showed a high capability to preserve the image values, to keep the edges and to reduce the speckle. This supported not only the suitability for the interpretation but also for the classification. The classification accuracies of Non-Local Means filtered data were in average +10% higher compared to unfiltered images. The correlation of the co- and quad-polarized decomposition features was high for classes with distinct surface or double bounce scattering and a usage of the co-polarized data is beneficial for regions of natural land coverage and for low vegetation formations with little volume scattering. The evaluation further revealed that the X- and C-Band were most sensitive to the generalized land cover classes. It was found that the X-Band data were sensitive to low vegetation formations with low shrub density, the C-Band data were sensitive to the shrub density and the shrub dominated tundra. In contrast, the L-Band data were less sensitive to the land cover. Among the different dual-polarized data the HH/VV-polarized data were identified to be most meaningful for the characterization and classification, followed by the HH/HV-polarized and the VV/VH-polarized data. The quad-polarized data showed highest sensitivity to the land cover but differences to the co-polarized data were small. The accuracy assessment showed that spectral information was required for accurate land cover classification. The best results were obtained when spectral and radar information was combined. The benefit of including radar data in the classification was up to +15% accuracy and most significant for the classes wetland and sparse vegetated tundra. The best classifications were realized with quad-polarized C-Band and multispectral data and with co-polarized X-Band and multispectral data. The overall accuracy was up to 80% for unsupervised and up to 90% for supervised classifications. The results indicated that the shortwave co-polarized data show promise for the classification of tundra land cover since the polarimetric information is sensitive to low vegetation and the wetlands. Furthermore, co-polarized data provide a higher spatial resolution than the quad-polarized data. The analysis of the intermediate digital elevation model data of the TanDEM-X showed a high potential for the characterization of the surface morphology. The basic and relative topographic features were shown to be of high relevance for the quantification of the surface morphology and an area-wide application is feasible. In addition, these data were of value for the classification and delineation of landforms. Such classifications will assist the delineation of geomorphological units and have potential to identify locations of actual and future morphologic activity. / Die polaren Regionen der Erde zeigen eine hohe Sensitivität gegenüber dem aktuell stattfindenden klimatischen Wandel. Für den Raum der Arktis wurde eine signifikante Erwärmung der Landoberfläche beobachtet und zukünftige Prognosen zeigen einen positiven Trend der Temperaturentwicklung. Die Folgen für das System sind tiefgehend, zahlreich und zeigen sich bereits heute - beispielsweise in einer Zunahme der photosynthetischen Aktivität und einer Verstärkung der geomorphologischen Dynamik. Durch satellitengestützte Fernerkundungssysteme steht ein Instrumentarium bereit, welches in der Lage ist, solch großflächigen und aktuellen Änderungen der Landoberfläche nachzuzeichnen und zu quantifizieren. Insbesondere optische Systeme haben in den vergangen Jahren ihre hohe Anwendbarkeit für die kontinuierliche Beobachtung und Quantifizierung von Änderungen bewiesen, bzw. durch sie ist ein Erkennen der Änderungen erst ermöglicht worden. Der Nutzen von optischen Systemen für die Beobachtung der arktischen Landoberfläche wird dabei aber durch die häufige Beschattung durch Wolken und die Beleuchtungsgeometrie erschwert, bzw. unmöglich gemacht. Demgegenüber eröffnen bildgebende Radarsystem durch die aktive Sendung von elektromagnetischen Signalen die Möglichkeit kontinuierlich Daten über den Zustand der Oberfläche aufzuzeichnen, ohne von den atmosphärischen oder orbitalen Bedingungen abhängig zu sein. Das Ziel der vorliegenden Arbeit war es den Nutzen und Mehrwert von polarimetrischen Synthetic Aperture Radar (PolSAR) Daten der Satelliten TerraSAR-X, TanDEM-X, Radarsat-2 und ALOS PALSAR für die Charakterisierung und Klassifikation der arktischen Landoberfläche zu identifizieren. Darüber hinaus war es ein Ziel das vorläufige interferometrische digitale Höhenmodel der TanDEM-X Mission für die Charakterisierung der Landoberflächen-Morphologie zu verwenden. Die Arbeiten erfolgten hauptsächlich an ausgewählten Testgebieten im Bereich des kanadischen Mackenzie Deltas und im Norden von Banks Islanld. Für diese Regionen standen in situ erhobene Referenzdaten zur Landbedeckung zur Verfügung. Mit Blick auf den aktuellen Stand der Forschung wurden die Radardaten mit einem entwickelten Non-Local-Means Verfahren gefiltert. Die co-polarisierten Daten wurde zudem mit einer neu entwickelten zwei Komponenten Dekomposition verarbeitet. Das entwickelte Filterverfahren zeigt eine hohe Anwendbarkeit für alle Radardaten. Der Ansatz war in der Lage die Kanten und Grauwerte im Bild zu erhalten, bei einer gleichzeitigen Reduktion der Varianz und des Speckle-Effekts. Dies verbesserte nicht nur die Bildinterpretation, sondern auch die Bildklassifikation und eine Erhöhung der Klassifikationsgüte von ca. +10% konnte durch die Filterung erreicht werden. Die Merkmale der Dekomposition von co-polarisierten Daten zeigten eine hohe Korrelation zu den entsprechenden Merkmalen der Dekomposition von voll-polarisierten Daten. Die Korrelation war besonders hoch für Landbedeckungstypen, welche eine double oder single bounce Rückstreuung hervorrufen. Eine Anwendung von co-polarisierten Daten ist somit besonders sinnvoll und aussagekräftig für Landbedeckungstypen, welche nur einen geringen Teil an Volumenstreuung bedingen. Die vergleichende Auswertung der PolSAR Daten zeigte, dass sowohl X- als auch C-Band Daten besonders sensitiv für die untersuchten Landbedeckungsklassen waren. Die X-Band Daten zeigten die höchste Sensitivität für niedrige Tundrengesellschaften. Die C-Band Daten zeigten eine höhere Sensitivität für mittelhohe Tundrengesellschaften und Gebüsch (shrub). Die L-Band Daten wiesen im Vergleich dazu die geringste Sensitivität für die Oberflächenbedeckung auf. Ein Vergleich von verschiedenen dual-polarisierten Daten zeigte, dass die Kanalkombination HH/VV die beste Differenzierung der Landbedeckungsklassen lieferte. Weniger deutlich war die Differenzierung mit den Kombinationen HH/HV und VV/VH. Insgesamt am besten waren jedoch die voll-polarisierten Daten geeignet, auch wenn die Verbesserung im Vergleich zu den co-polarisierten Daten nur gering war. Die Analyse der Klassifikationsgenauigkeiten bestätigte dieses Bild, machte jedoch deutlich, dass zu einer genauen Landbedeckungsklassifikation die Einbeziehung von multispektraler Information notwendig ist. Eine Nutzung von voll-polarisierten C-Band und multispektralen Daten erbrachte so eine mittlere Güte von ca. 80% für unüberwachte und von ca. 90% für überwachte Klassifikationsverfahren. Ähnlich hohe Werte wurden für die Kombination von co-polarisierten X-Band und multispektralen Daten erreicht. Im Vergleich zu Klassifikation die nur auf Grundlage von multispektralen Daten durchgeführt wurden, erbrachte die Einbeziehung der polarisierten Radardaten eine zusätzliche durchschnittliche Klassifikationsgüte von ca. +15%. Der Zugewinn und die Möglichkeit zur Differenzierung war vor allem für die Bedeckungstypen der Feuchtgebiete (wetlands) und der niedrigen Tundrengesellschaften festzustellen. Die Analyse der digitalen Höhenmodelle zeigte ein hohes Potential der TanDEM-X Daten für die Charakterisierung der topographischen Gegebenheiten. Die aus den Daten abgeleiteten absoluten und relativen topographischen Merkmale waren für eine morphometrische Quantifizierung der Landoberflächen-Morphologie geeignet. Zudem konnten diese Merkmale auch für eine initiale Klassifikation der Landformen genutzt werden. Die Daten zeigten somit ein hohes Potential für die Unterstützung der geomorphologischen Kartierung und für die Identifizierung der aktuellen und zukünftigen Dynamik der Landoberfläche.

Gegenstand dieser Arbeit ist die Konzeption, Entwicklung und exemplarische Implementierung eines generischen Verfahrens zur Erfassung, Verarbeitung, Auswertung und kartographischen Visualisierung urbaner Strukturen im altweltlichen Trockengürtel mittels hochauflösender operationeller Fernerkundungsdaten. Das Verfahren wird am Beispiel der jemenitischen Hauptstadt Sanaa einer Vertreterin des Typus der Orientalischen Stadt angewandt und evaluiert. Das zu entwickelnde Verfahren soll auf Standardverfahren und Systemen der raumbezogenen Informationsverarbeitung basieren und in seinen wesentlichen Prozessschritten automatisiert werden können. Daten von hochauflösenden operationellen Fernerkundungssystemen (wie z.B. QuickBird, Ikonos u. a.) erlauben die Erkennung und Kartierung urbaner Objekte, wie Gebäude, Straßen und sogar Autos. Die mit ihnen erstellten Karten und den daraus gewonnenen Informationen können zur Erfassung von Urbanisierungsprozessen (Stadt- und Bevölkerungswachstum) herangezogen werden. Sie werden auch zur Generierung von 3D-Stadtmodellen genutzt. Diese dienen z.B. der Visualisierung für touristische Anwendungen, für die Stadtplanung, für Lärmanalysen oder für die Standortplanung von Mobilfunkantennen. Bei dem in dieser Arbeit erzeugten 3D-Visualisierung wurden jedoch keine Gebäudedetails erfasst. Entscheidend war vielmehr die Wiedergabe der Siedlungsstruktur, die im Vorhandensein und in der Anordnung der Gebäude liegt. In dieser Arbeit wurden Daten des Satellitensensors Quickbird von 2005 verwendet. Sie zeigen einen Ausschnitt der Stadt Sanaa in Jemen. Die Fernerkundungsdaten wurden durch andere Daten, u.a. auch Geländedaten, ergänzt und verifiziert. Das ausgearbeitete Verfahren besteht aus der Klassifikation der Satellitenbild-aufnahme, die u.a. pixelbezogen und für jede Klasse einzeln (pixelbezogene Klassifikation auf Klassenebene) durchgeführt wurde. Zusätzlich fand eine visuelle Interpretation der Satellitenbildaufnahme statt, bei der einzelne Flächen und die Straßen digitalisiert und die Objekte mit Symbolen gekennzeichnet wurden. Die aus beiden Verfahren erstellten Stadtkarten wurden zu einer fusioniert. Durch die Kombination der Ergebnisse werden die Vorteile beider Karten in einer vereint und ihre jeweiligen Schwächen beseitigt bzw. minimiert. Die digitale Erfassung der Konturlinien auf der Orthophotomap von Sanaa erlaubte die Erstellung eines Digitalen Geländemodells, das der dreidimensionalen Darstellung des Altstadtbereichs von Sanaa diente. Die 3D-Visualisierung wurde sowohl von den pixelbezogenen Klassifikationsergebnissen auf Klassenebene als auch von der digitalen Erfassung der Objekte erstellt. Die Ergebnisse beider Visualisierungen wurden im Anschluss in einer Stadtkarte vereint. Bei allen Klassifikationsverfahren wurden die asphaltierten Straßen, die Vegetation und einzeln stehende Gebäude sehr gut erfasst. Die Klassifikation der Altstadt gestaltete sich aufgrund der dort für die Klassifikation herrschenden ungünstigen Bedingungen am problematischsten. Die insgesamt besten Ergebnisse mit den höchsten Genauigkeitswerten wurden bei der pixelbezogenen Klassifikation auf Klassenebene erzielt. Dadurch, dass jede Klasse einzeln klassifiziert wurde, konnte die zu einer Klasse gehörende Fläche besser erfasst und nachbearbeitet werden. Die Datenmenge wurde reduziert, die Bearbeitungszeit somit kürzer und die Speicherkapazität geringer. Die Auswertung bzw. visuelle Validierung der pixel-bezogenen Klassifikationsergebnisse auf Klassenebene mit dem Originalsatelliten-bild gestaltete sich einfacher und erfolgte genauer als bei den anderen durch-geführten Klassifikationsverfahren. Außerdem war es durch die alleinige Erfassung der Klasse Gebäude möglich, eine 3D-Visualisierung zu erzeugen. Bei einem Vergleich der erstellten Stadtkarten ergibt sich, dass die durch die visuelle Interpretation erstellte Karte mehr Informationen enthält. Die von den pixelbezogenen Klassifikationsergebnissen auf Klassenebene erstellte Karte ist aber weniger arbeits- und zeitaufwendig zu erzeugen. Zudem arbeitet sie die Struktur einer orientalischen Stadt mit den wesentlichen Merkmalen besser heraus. Durch die auf Basis der 2D-Stadtkarten erstellte 3D-Visualisierung wird ein anderer räumlicher Eindruck vermittelt und bestimmte Elemente einer orientalischen Stadt deutlich gemacht. Dazu zählen die sich in der Altstadt befindenden Sackgassen und die ehemalige Stadtmauer. Auch die für Sanaa typischen Hochhäuser werden in der 3D-Visualisierung erkannt. Insgesamt wurde in der Arbeit ein generisches Verfahren entwickelt, dass mit geringen Modifikationen auch auf andere städtische Räume des Typus orientalische Stadt angewendet werden kann. / This study aims at the development and implementation of a generic procedure for the acquisition, processing, analysis and cartographic visualisation of urban space in arid zone cities based on operational remote sensing imagery. As a proof of concept the Yemeni capital Sanaa has been selected as a use case. The workflow developed is based on standard procedures and systems of spatial information processing and allows for subsequent automation oft its essential processes. Today, high-resolution remote sensing data from operational satellite systems (such as QuickBird, Ikonos etc) facilitate the recognition and mapping of urban objects such as buildings, streets and even cars which, in the past could only be acquired by non-operational aerial photography. The satellite imagery can be used to generate maps and even 3D-representation of the urban space. Both maps and 3D-visualisations can be used for up-to-date land use mapping, zoning and urban planning purposes etc. The 3D-visualisation provides a deeper understanding of urban structures by integrating building height into the analysis. For this study remote sensing data of the Quickbird satellite data of 2005 were used. They show a section of the city of Sanaa in Yemen. The remote sensing data were supplemented and verified by other data, including terrain data. The image data are then subjected to thorough digital image. This procedure consists of a pixel-oriented classification of the satellite image acquisition at class level. In addition, a visual interpretation of the satellite image has been undertaken to identify and label individual objects (areas, surfaces, streets) etc. which were subsequently digitised. The town maps created in both procedures were merged to one. Through this combination of the results, the advantages of both maps are brought together and their respective weaknesses are eliminated or minimized. The digital collection of the contour lines on the orthophoto map of Sanaa allowed for the creation of a digital terrain model, which was used for the three-dimensional representation of Sanaa's historic district. The 3D-visualisation was created from the classification results as well as from the digital collection of the objects and the results of both visualisations were combined in a city map. In all classification procedures, paved roads, vegetation and single buildings were detected very well. The best overall results with the highest accuracy values achieved in the pixel-oriented classification at class level. Because each class has been classified separately, size belonging to that class can be better understood and optimised. The amount of data could be reduced, thus requiring less memory and resulting in a shorter processing time. The evaluation and validation of the pixel-oriented visual classification results at class level with the original satellite imagery was designed more simply and more accurately than other classification methods implemented. It was also possible by the separate recording of the class building to create a 3D-visualisation. A comparison of the maps created found that the map created from visual interpretation contains more information. The map based on pixel-oriented classification results at class level proved to be less labor- and time-consuming, and the structure of an oriental city with the main features will be worked out better. The 2D-maps and the 3D-visualisation provide a different spatial impression, and certain elements of an oriental city clearly detectable. These include the characteristic dead ends in the old town and the former city wall. The typical high-rise houses of Sanaa are detected in the 3D-visualisation. This work developed a generic procedure to detect, analyse and visualise urban structures in arid zone environments. The city of Sanaa served as a proof of concept. The results show that the workflow developed is instrumental in detecting typical structures of oriental cities. The results achieved in the case study Sanaa prove that the process can be adapted to the investigation of other arid zone cities in the Middle East with minor modifications.

„Comorbidity“ among mental disorders is commonly observed in both clinical and epidemiological samples. The robustness of this observation is rarely questioned; however, what is at issue is its meaning. Is comorbidity „noise“ – nuisance covariance that researchers should eliminate by seeking „pure“ cases for their studies – or a „signal“ – an indication that current diagnostic systems are lacking in parsimony and are not „carving nature at its joints?“ (Krueger, p. 921). With these words, Krueger started a discussion on the structure of mental disorders, which suggested that a 3-factor model of common mental disorders existed in the community. These common factors were labeled „anxious-misery,“ „fear“ (constituting facets of a higher-order internalizing factor), and „externalizing.“ Along with similar evidence from personality research and psychometric explorations and selective evidence from genetic and psychopharmacologic studies, Krueger suggested that this model might not only be phenotypically relevant, but might actually improve our understanding of core processes underlying psychopathology. Since then, this suggestion has become an influential, yet also controversial topic in the scientific community, and has received attention particularly in the context of the current revision process of the Manual of Mental Disorders (Fifth Edition) (DSM-V) and the International Classification of Diseases, 11th Revision (ICD-11). Focusing on anxiety disorders, this article critically discusses the methods and findings of this work, calls into question the model’s developmental stability and utility for clinical use and clinical research, and challenges the wide-ranging implications that have been linked to the findings of this type of exploration. This critical appraisal is intended to flag several significant concerns about the method. In particular, the concerns center around the tendency to attach wide-ranging implications (eg, in terms of clinical research, clinical practice, public health, diagnostic nomenclature) to the undoubtedly interesting statistical explorations.

Despite a wealth of studies on differences regarding the biobehavioral and social–psychological bases of mental disorders in men and women and repeated calls for increased attention, women-specific issues have so far not been comprehensively addressed in past diagnostic classification systems of mental disorders. There is also increasing evidence that this situation will not change significantly in the upcoming revisions of ICD-11 and DSM-V. This paper explores reasons for this continued failure, highlighting three major barriers: the fragmentation of the field of women's mental health research, lack of emphasis on diagnostic classificatory issues beyond a few selected clinical conditions, and finally, the “current rules of game” used by the current DSM-V Task Forces in the revision process of DSM-V. The paper calls for concerted efforts of researchers, clinicians, and other stakeholders within a more coherent and comprehensive framework aiming at broader coverage of women-specific diagnostic classificatory issues in future diagnostic systems.

The CIDI is a fully standardised diagnostic interview designed for assessing mental disorders based on the definitions and criteria of ICD-1Oand DSM-IlI-R. Field trials with the CIDI have been conducted in 18 centres around the world, to test the feasibility and reliability of the CIDI in different cultures and settings, as well as to test the inter-rater agreement for the different types of questions used. Of 590 subjects interviewed across all sites and rated by an interviewer and observer, 575 were eligible for analysis. The CIDI was judged to be acceptable for most subjects and was appropriate for use in different kinds of settings. Many subjects fulfilled criteria for more than one diagnosis (lifetime and six-month). The most frequent lifetime disorders were generalised anxiety, major depression, tobacco use disorders, and agoraphobia. Percentage agreements for all diagnoses were above 90% and the kappa values were all highly significant. No significant numbers of diagnostic disconcordances were found with lifetime, six-month, and four-week time frames.

Concerns have been raised that the DSM-IV requirements of 6-month duration, excessive worry, and three associated symptoms exclude a substantial number of people with clinically significant anxiety from a diagnosis of generalized anxiety disorder (GAD). We examined the implications of relaxing these three criteria for the estimated prevalence and predictive validity of GAD using nationally representative data from the US National Comorbidity Survey Replication. Relaxing all three criteria more than doubles the estimated prevalence of GAD. Broadly defined GAD significantly predicts the subsequent first onset of a wide range of temporally secondary disorders. The odds of secondary disorders are somewhat smaller for broadly defined than DSM-IV GAD, though few of these differences are statistically significant. Results suggest that subthreshold manifestations of GAD are significantly related to elevated risk of subsequent psychopathology. Further research is needed to determine whether broadening the current diagnostic criteria results in a more valid characterization of GAD.

The technical advancements in genomics, functional magnetic-resonance and other areas of scientific research seen in the last two decades have led to a burst of interest in multiple testing procedures. A driving factor for innovations in the field of multiple testing has been the problem of large scale simultaneous testing. There, the goal is to uncover lower--dimensional signals from high--dimensional data. Mathematically speaking, this means that the dimension d is usually in the thousands while the sample size n is relatively small (max. 100 in general, often due to cost constraints) --- a characteristic commonly abbreviated as d >> n. In my thesis I look at several multiple testing problems and corresponding procedures from a false discovery rate (FDR) perspective, a methodology originally introduced in a seminal paper by Benjamini and Hochberg (2005). FDR analysis starts by fitting a two--component mixture model to the observed test statistics. This mixture consists of a null model density and an alternative component density from which the interesting cases are assumed to be drawn. In the thesis I proposed a new approach called log--FDR to the estimation of false discovery rates. Specifically, my new approach to truncated maximum likelihood estimation yields accurate null model estimates. This is complemented by constrained maximum likelihood estimation for the alternative density using log--concave density estimation. A recent competitor to the FDR is the method of \"Higher Criticism\". It has been strongly advocated in the context of variable selection in classification which is deeply linked to multiple comparisons. Hence, I also looked at variable selection in class prediction which can be viewed as a special signal identification problem. Both FDR methods and Higher Criticism can be highly useful for signal identification. This is discussed in the context of variable selection in linear discriminant analysis (LDA), a popular classification method. FDR methods are not only useful for multiple testing situations in the strict sense, they are also applicable to related problems. I looked at several kinds of applications of FDR in linear classification. I present and extend statistical techniques related to effect size estimation using false discovery rates and showed how to use these for variable selection. The resulting fdr--effect method proposed for effect size estimation is shown to work as well as competing approaches while being conceptually simple and computationally inexpensive. Additionally, I applied the fdr--effect method to variable selection by minimizing the misclassification rate and showed that it works very well and leads to compact and interpretable feature sets.

Discussion surrounds the question as to whether criteria for generalized anxiety disorder (GAD) should change, particularly in youth. This study examines the effects of possible criteria changes on GAD prevalence and clinical correlates. DSM-IV GAD was assessed using the M-CIDI in a community sample of adolescents and young adults. Diagnostic thresholds were modified in two age spans (9–20 and 21–34 years) using a person-by-year data file (N = 38,534 cases). Relaxing the duration or excessiveness criteria led to the most pronounced changes in GAD prevalence, while relaxing frequency, uncontrollability, or associated-symptom criteria had smaller effects. A lower duration requirement increased rates more in older than younger age spans. Opposite effects occurred for changes in associated-symptoms or clinical-significance criteria. Broader GAD definitions identified cases in both age spans that appeared mostly milder than DSM-IV cases but that still differed from non-GAD cases in various clinical factors and validators. Developmental aspects require stronger consideration in future diagnostic systems.

Auf der Basis der Obduktionsprotokolle der Jahre 2000-2009 des Institutes für Pathologie des Universitätsklinikums Leipzig wurden die Häufigkeiten und Verteilungen maligner Tumoren sowie der zu Lebzeiten nicht bekannten malignen Tumoren untersucht. Bei insgesamt 4592 durchgeführten Sektionen wurden in 263 Fällen zu Lebzeiten nicht bekannte maligne Tumoren diagnostiziert. Dies entsprach 5,7% des gesamten Sektionsgutes bzw. 20,2% aller nachgewiesenen Malignome. Nach Analyse der pTNM-Klassifikation wurden 70,9% der Malignome in den Tumorkategorien pT1 und pT2 erfasst. In 24,7% der Fälle traten Lymphknotenmetastasen, in 19,4% Fernmetastasen auf. 23,2% der postmortal entdeckten Malignome waren todesursächlich. Über die Hälfte der Obduzierten mit klinisch nicht bekannten Tumoren waren 70 Jahre oder älter. Die häufigsten klinisch nicht bekannten malignen Tumoren waren die Prostatakarzinome (23,9%), die kolorektalen Karzinome (16,3%), die Nierentumoren (13,0%), die Lungenkarzinome (12,7%) sowie die Leberkarzinome (6,5%). Patienten mit synchronen Doppel- beziehungsweise Dreifachtumoren traten bei 1,8% des Sektionsgutes auf. Der Anteil nicht erkannter maligner Tumoren an den Mehrfachmalignomen betrug 41,7%. Diese Sektionsanalyse bestätigte, dass auch im 21. Jahrhundert trotz der rasanten Entwicklungen in Medizin und Technik weiterhin maligne Tumoren erst bei der Autopsie festgestellt werden.