Matthias Klee
Wiss. Mitarbeiter
(Klinik für Allgemeine Innere Medizin und Psychosomatik – Standort Neuenheim)
Schwerpunkt
Psychosomatische Versorgungsforschung
Identifikation von Risikogruppen, soziale Determinanten der mentalen Gesundheit
Ärztlicher / Beruflicher Werdegang
- seit Juli 2024
Postdoc in der Psychosomatischen Versorgungsforschung, Klinik für Allgemeine Innere Medizin und Psychosomatik, Universitätsklinikum Heidelberg
- Oktober 2020 – Juni 2024
Doktorand am Institute for Research on Socio-Economic Inequality, Universität Luxemburg
Wissenschaftlicher Werdegang
- Mai 2024
PhD (Psychologie) unter Supervision von Prof. Anja Leist, Universität Luxemburg
- September 2023 – Dezember 2023
Postgraduate Fellow im Program on Aging unter Supervision von Prof. Heather Allore, Yale School of Medicine
- Juli 2020
M. Sc. (Psychologie; Organizational Behaviour and Adaptive Cognition), Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg
Auszeichnungen
Publikationen
- 2024
Klee, M., Aho, V. T. E., May, P., Heintz-Buschart, A., Landoulsi, Z., Jónsdóttir, S. R., Pauly, C., Pavelka, L., Delacour, L., Kaysen, A., Krüger, R., Wilmes, P., Leist, A. K., NCER-PD Consortium. (2024). Education as Risk Factor of Mild Cognitive Impairment: The Link to the Gut Microbiome. The Journal of Prevention of Alzheimer’s Disease, 11(3), 759–768. https://doi.org/10.14283/jpad.2024.19
Klee, M., Langa, K. M., & Leist, A. K. (2024). Performance of probable dementia classification in a European multi-country survey. Scientific Reports, 14(1), 6657. doi.org/10.1038/s41598-024-56734-7
- 2023
Klee, M., Leist, A. K., Veldsman, M., Ranson, J. M., & Llewellyn, D. J. (2023). Socioeconomic Deprivation, Genetic Risk, and Incident Dementia. American Journal of Preventive Medicine, 64(5), 621–630. doi.org/10.1016/j.amepre.2023.01.012
Zuber, S., Bechtiger, L., Bodelet, J. S., Golin, M., Heumann, J., Kim, J. H., Klee, M., Mur, J., Noll, J., Voll, S., O’Keefe, P., Steinhoff, A., Zölitz, U., Muniz-Terrera, G., Shanahan, L., Shanahan, M. J., & Hofer, S. M. (2023). An integrative approach for the analysis of risk and health across the life course: Challenges, innovations, and opportunities for life course research. Discover Social Science and Health, 3(1), 14. doi.org/10.1007/s44155-023-00044-2
- 2022
Leist, A. K., Klee, M., Kim, J. H., Rehkopf, D. H., Bordas, S. P. A., Muniz-Terrera, G., & Wade, S. (2022). Mapping of machine learning approaches for description, prediction, and causal inference in the social and health sciences. Science Advances, 8(42), eabk1942. doi.org/10.1126/sciadv.abk1942