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Record W4381309335 · doi:10.1111/ddg.15127_g

49. Jahrestagung der “Arbeitsgemeinschaft Dermatologische Forschung” (ADF) in Innsbruck

2023· article· de· W4381309335 on OpenAlexaff
Timo Buhl, Mario Fabri, Georg Stary, Lukas Flatz, Luise Erpenbeck, Stefanie Eyerich

Bibliographic record

VenueJDDG Journal der Deutschen Dermatologischen Gesellschaft · 2023
Typearticle
Languagede
FieldMedicine
TopicMedicine and Dermatology Studies History
Canadian institutionsAga Khan Foundation
Fundersnot available
KeywordsArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Die diesjährige Jahrestagung der Arbeitsgemeinschaft Dermatologische Forschung (ADF) fand vom 23.–25. Februar 2023 in Innsbruck statt und wurde vom Team der Universität Innsbruck um Matthias Schmuth, Nikolaus Romani und Patrizia Stoitzner organisiert. Wir haben uns alle sehr gefreut, dass die Tagung endlich wieder in Präsenz durchgeführt werden konnte! Mit über 400 Teilnehmer:innen und 225 wissenschaftlichen Beiträgen war die ADF sehr zufrieden mit der wissenschaftlichen Qualität, der ausgewogenen Mischung aus etablierten Forschenden und Nachwuchswissenschaftler:innen sowie der erfreulich hohen Teilnehmerzahl (Abbildung 1). Es ist zu einer schönen Tradition am ersten Tag geworden, dass die lokalen Organisator:innen für einen Workshop Referent:innen ihrer Wahl einladen. Unter dem Titel “Novel approaches for skin research: Inflammation, Infection and Cancer” präsentierte in diesem Workshop Sandrine Dubrac ihre interessante Forschung zu Hautorganoiden bei inflammatorischen Erkrankungen, und Michael Ausserlechner führte in 3D-Drucktechniken für vaskularisierte „skin-on-chip“ Anwendungen ein. Doris Wilflingseder sprach über in-vitro-Modelle der Atemwege und ihre darauf aufbauende Forschung zu Virusinfektionen, und abschließend sprach Zlatko Trajanoski über die eindrucksvollen Fortschritte in der bioinformatischen Forschung am Beispiel „Functional precision profiling in colorectal cancer“. Wie in den letzten Jahren gab es auf der ADF-Jahrestagung weiterhin fünf große Vorträge, die durch kürzere Präsentationen der 30 besten Forschungsprojekte ergänzt wurden. Diese kürzeren Vorträge wurden im Vorfeld aus den 225 Abstract-Einreichungen durch blinded peer-review ausgewählt. Dieses Verfahren ermöglichte es, alle herausragenden Forschungsthemen unseres Faches zu berücksichtigen. An dieser Stelle danken wir den 21 Gutachter:innen ganz herzlich, die die Qualität der eingereichten Abstracts gemeinsam mit dem ADF-Vorstand bewertet haben. Unsere Konferenz ist unverändert als Programm ohne Parallel-Veranstaltungen konzipiert, was vielfältige und inspirierende Inhalte über alle Themen der dermatologischen Forschung bieten soll. Die Hauptvorträge umfassen die Günter-Goerz-Gedenkvorlesung, die Guest Lecture und drei “Quo vadis”-Vorträge. Die diesjährige Günter-Goerz-Gedenkvorlesung wurde von Wolf-Henning Boehncke (Genf) gehalten, der kenntnisreich und unterhaltsam über seine langjährigen Forschungen zur Psoriasis berichtete. Erwin Wagner (Wien) wurde zur Guest Lecture eingeladen, um seine spannenden Ergebnisse in Mausmodellen zu Zusammenhängen zwischen Haut- und Gelenkerkrankungen vorzustellen. Die drei exzellenten “Quo vadis”-Vorträge hielten Tim Lämmermann (Freiburg) zur intravitalen Bildgebung in der Haut, Iris Gratz (Salzburg) zu Erkenntnissen aus der Genetik zwischen Krebs- und Entzündungserkrankungen, und Tobias Bald (Bonn) zu seinen Arbeiten zur T-Zell-Regulation beim Melanom. Durch die erneut großzügige Unterstützung der Sponsoren konnte die ADF mit ihren zahlreichen Preiskomitees auch in diesem Jahr herausragende Arbeiten prämieren. Für 2023 erhielt Patrizia Stoitzner (Innsbruck) den Paul-Langerhans-Preis, gesponsert von Amgen. Der Egon-Macher-Preis für Nachwuchswissenschaftler:innen, gestiftet von AbbVie, ging an Lukas Leiendecker (Wien). Den Preis für Atopische-Dermatitis-Forschung, gesponsert von Sanofi, erhielt Rebecca Pospich (Hannover). Die Erwin & Irmgard-Egner Stiftung stiftete die drei Nachwuchspreise für Dermato-Onkologie. Diese wurden an Anthony Buzzai (Magdeburg), Florian Hornsteiner (Innsbruck) und Sheena Daignault-Mill (Brisbane, Australien) vergeben. Mit dem ADF/ECARF Award, gesponsert von der Europäischen Stiftung für Allergieforschung, wurden Nils Scheib (Münster) und Frederick Hartung (Düsseldorf) ausgezeichnet. Weiterhin konnten drei Forschungsarbeiten mit den Translational-Research-Preisen mit Unterstützung von Biogen ausgezeichnet werden; die Preisträger:innen waren Menatullah Mubarak (München), Luisa Bopp (Köln) und Bastian Kruse (Magdeburg). Neben diesen größeren Preisen mit Einzeljurys konnte die ADF auch die Vortragenden mit mehreren kleineren Auszeichnungen während der Konferenz honorieren. Diese Preisträger wurden bei den Poster Walks und Vorträgen in Innsbruck ausgewählt. Weitere zehn Posterpreise wurden hier vergeben, diese Preisvergabe war vorrangig durch die Unterstützung von Almirall möglich (Abbildung 2), mit weiteren Sponsorings von Lilly, Dr. August Wolff und Sanofi. Auf der ADF-Mitgliederversammlung fand turnusgemäß der Wechsel des geschäftsführenden und des erweiterten ADF-Vorstands statt. Somit wird die ADF nun für die kommenden zwei Jahre von Stefanie Eyerich (München), Luise Erpenbeck (Münster) und Lukas Flatz (Tübingen) geleitet. Wir sind sehr dankbar für die vielen Helferinnen und Helfer, die die diesjährige Konferenz in Innsbruck so erfolgreich gemacht haben. Ein ganz besonderer Dank gilt Elke Schmeckenbecher aus unserer ADF-Geschäftsstelle, die mit großem Einsatz auch die diesjährige ADF-Tagung zum Erfolg geführt hat! Neben den vielen Forschenden und weiteren Beteiligten ist eine solch hochrangige wissenschaftliche Tagung ohne die Unterstützung aller fördernden Unternehmen nicht möglich, wofür wir uns herzlichen bedanken. Wir blicken mit Vorfreude auf die 50. ADF-Jahrestagung am 07.–09.03.2024 in Düsseldorf, für die unsere Programmplanung bereits begonnen hat.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.472
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0030.003
Meta-epidemiology (broad)0.0060.002
Bibliometrics0.0060.006
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0000.002
Open science0.0030.002
Research integrity0.0030.010
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.026

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.034
GPT teacher head0.312
Teacher spread0.277 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2023
Admission routes1
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