Tinnitus is defined as the conscious perception of a tonal or composite noise for which there is no identifiable corresponding external sound source. In its severe form, also referred to as tinnitus disorder, it is accompanied by emotional distress, cognitive dysfunction, and autonomic arousal. While the percept itself affects approximately 14.4% of adults, severe tinnitus is present in about 2.3% of adults and is associated with reduced quality of life, fear, constant awareness, annoyance, concentration difficulties, and mental diseases. Yet, the substantial heterogeneity in tinnitus phenotypes and aetiologies hinders the development of effective treatments. Promising treatment outcomes often lack replication, and in many clinical trials, only a subset of patients respond.
Current clinical tinnitus research largely relies on aggregated data collected before and after treatment providing little insight into the temporal dynamics of symptom change. The ubiquitous use of smartphones makes them well suited for regular symptom monitoring during treatment, which might shed light on unseen symptomatic patterns or dynamics during treatment, which could help to explain treatment heterogeneity. To date, the potential of methods such as Ecological Momentary Assessment (EMA) remains underexplored in clinical tinnitus research.
In this thesis, I explore the potential of daily symptom monitoring across different tinnitus treatments to investigate symptom changes and dynamics. The introduction first provides a clinical overview of tinnitus, followed by an introduction to EMA, its methodological foundations, and its current applications in health research and tinnitus studies. The first study examines different analytical methods for quantifying treatment
effects using EMA data and compares them with established patient-reported outcome measures. The second study investigates in greater detail how clinical improvement manifests in EMA-derived symptoms and whether patterns of symptom fluctuation can predict treatment effects. The third study addresses heterogeneity in symptom
trajectories using latent class analysis. In the final section the results are discussed across shared conceptual and methodological themes such as symptom dynamics, methodological innovations in EMA analysis, and the balance between idiographic and nomothetic approaches.

Tinnitus wird definiert als bewusste Wahrnehmung eines tonalen oder
zusammengesetzten Geräuschs ohne identifizierbare äußere Schallquelle. Während etwa 14,4% der Erwachsenen einen Tinnitus wahrnehmen, leiden rund 2,3% an einer schweren Form, die mit einer verminderten Lebensqualität, Ängsten, Konzentrationsschwierigkeiten und psychischen Erkrankungen einhergehen kann. Die Heterogenität der Tinnitus-Phänotypen und Ursachen erschwert die Entwicklung wirksamer Behandlungen; in vielen klinischen Studien spricht nur ein Teil der PatientInnen auf die Behandlung an.
Die aktuelle klinische Tinnitusforschung stützt sich weitgehend auf aggregierte Daten, die vor und nach einer Behandlung erhoben werden, und liefert daher nur begrenzt Einblicke in die zeitliche Dynamik von Symptomveränderungen. Die weit verbreitete Nutzung von Smartphones ermöglicht die regelmäßige Erfassung von Symptomen mittels Ecological Momentary Assessment (EMA), dessen Potenzial in der klinischen Tinnnitusforschung bislang weitgehend ungenutzt bleibt.
Die vorliegende Dissertation untersucht das Potenzial täglicher
Datenerhebungen zur Erfassung von Veränderungen und Dynamiken von
Tinnitussymptomen während einer Behandlung. Die erste Studie pilotiert verschiedene analytische Methoden zur Quantifizierung von Behandlungseffekten anhand von EMA- Daten und vergleicht diese mit den Ergebnissen etablierter Messinstrumente. Die zweite Studie entwickelt einen methodischen Ansatz zur Vorhersage von Behandlungserfolg auf Basis von EMA-Daten. Mithilfe einer Feature-basierten Zeitreihenanalyse und regularisierter Regressionsmodelle werden Merkmale identifiziert, die klinische Verbesserung vorhersagen. Die dritte Studie befasst sich mit der Heterogenität von Symptomverläufen mithilfe einer latenten Klassenanalyse längsschnittlicher Daten. Abschließend werden die Ergebnisse entlang gemeinsamer konzeptueller und methodischer Themen wie Symptomdynamiken, methodische Innovationen, personalisierter Tinnitusbehandlung und dem Spannungsfeld zwischen idiographischen und nomothetischen Forschungsansätzen diskutiert.