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Lehrstuhl für klinische Epidemiologie und Biometrie

Michael Stach

M.Sc. Michael Stach

Am Schwarzenberg 15, Haus A15

Kurzer Lebenslauf

seit 2023 Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Klinische Epidemiologie und Biometrie, Universität Würzburg
2017-2022 Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Datenbanken und Informationssysteme, Universität Ulm
2014-2016 Studium M.Sc. Medieninformatik, Schwerpunkt Verteilte Systeme & Informationssysteme, Universität Ulm
2010-2014 Studium B.Sc. Medieninformatik, Universität Ulm

Wissenschaftliche Schwerpunkte

  • Digital Health
  • Daily Life Research
  • Mobile Computing
  • Information Systems

Projekte

Ausgewählte Publikationen der letzten Jahre

Eine volllständige Publikationsliste finden Sie auf meiner Website mstach.de oder meinem ORCID-Profil.

2024[ to top ]
  • 1.
    Morbach C, Moser N, Cejka V, Stach M, Sahiti F, Kerwagen F, et al. Determinants and reference values of the 6-min walk distance in the general population-results of the population-based STAAB cohort study. Clin Res Cardiol. 2024;.
2023[ to top ]
  • 1.
    Beierle F, Allgaier J, Stupp C, Keil T, Schlee W, Schobel J, et al. Self-Assessment of Having COVID-19 With the Corona Check Mhealth App. IEEE J Biomed Health Inform. 2023;Pp.
  • 1.
    Breitmayer M, Stach M, Kraft R, Allgaier J, Reichert M, Schlee W, et al. Predicting the presence of tinnitus using ecological momentary assessments. Scientific Reports [Internet]. 2023;13(1):8989. Available from: https://doi.org/10.1038/s41598-023-36172-7
2022[ to top ]
  • 1.
    Stach M, Pflüger F, Reichert M, Pryss R. LAMP: a monitoring framework for mHealth application research. Procedia Computer Science [Internet]. 2022;198:203-10. Available from: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1877050921024686
  • 1.
    Stach M, Reichert M, Prasser F, Baumeister H, Schlee W, Heuschmann P, et al. Free Technical Solutions for Ecological Momentary Assessments - Searching GitHub plus Google. In: 2022 International Conference on Computational Science and Computational Intelligence (CSCI). 2022. pp. 1778-81.
2021[ to top ]
  • 1.
    Beierle F, Schobel J, Vogel C, Allgaier J, Mulansky L, Haug F, et al. Corona Health—A Study- and Sensor-Based Mobile App Platform Exploring Aspects of the COVID-19 Pandemic. International Journal of Environmental Research and Public Health [Internet]. 2021;18(14):7395. Available from: https://www.mdpi.com/1660-4601/18/14/7395
2020[ to top ]
  • 1.
    Kraft R, Stach M, Reichert M, Schlee W, Probst T, Langguth B, et al. Comprehensive insights into the TrackYourTinnitus database. Procedia Computer Science [Internet]. 2020;175:28-35. Available from: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1877050920316872
  • 1.
    Mehdi M, Stach M, Riha C, Neff P, Dode A, Pryss R, et al. Smartphone and Mobile Health Apps for Tinnitus: Systematic Identification, Analysis, and Assessment. JMIR Mhealth Uhealth [Internet]. 2020;8(8):e21767. Available from: http://mhealth.jmir.org/2020/8/e21767/https://doi.org/10.2196/21767http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/32808939
  • 1.
    Stach M, Vogel C, Gablonski TC, Andreas S, Probst T, Reichert M, et al. Technical Challenges of a Mobile Application Supporting Intersession Processes in Psychotherapy. Procedia Computer Science [Internet]. 2020;175:261-8. Available from: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S187705092031718X
  • 1.
    Kraft R, Schlee W, Stach M, Reichert M, Langguth B, Baumeister H, et al. Combining Mobile Crowdsensing and Ecological Momentary Assessments in the Healthcare Domain. Frontiers in Neuroscience [Internet]. 2020;14. Available from: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fnins.2020.00164
  • 1.
    Stach M, Kraft R, Probst T, Messner EM, Terhorst Y, Baumeister H, et al. Mobile Health App Database - A Repository for Quality Ratings of mHealth Apps. In: 2020 IEEE 33rd International Symposium on Computer-Based Medical Systems (CBMS). 2020. pp. 427-32.