gms | German Medical Science

54. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e.V. (GMDS)

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie

07. bis 10.09.2009, Essen

Patienten besser informieren

Meeting Abstract

Search Medline for

  • Wilfried Honekamp - UMIT, Hall in Tirol

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie. 54. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (gmds). Essen, 07.-10.09.2009. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2009. Doc09gmds345

DOI: 10.3205/09gmds345, URN: urn:nbn:de:0183-09gmds3451

Published: September 2, 2009

© 2009 Honekamp.
This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/deed.en). You are free: to Share – to copy, distribute and transmit the work, provided the original author and source are credited.


Outline

Text

Hintergrund:

Wie Studien belegen, suchen Internetnutzer in den letzten Jahren verstärkt nach Gesundheitsinformationen [1], [2]. Hierzu steht ihnen eine Vielzahl unterschiedlicher Anbieter zur Verfügung, die gesundheitsrelevante Angebote im Internet vorhalten. Gegenstand dieser Untersuchung ist die Frage, ob eine strukturierte, angeleitete und am Bedarf des Nutzers orientierte Internetsuche bessere Informationen liefern kann [3], [4].

Material und Methoden:

Zu diesem Zweck wurde ein Prototyp zur Information von Kopfschmerzpatienten entwickelt und evaluiert, der mittels eines integrierten Expertensystems [5] im Dialog den Informationsbedarf des Patienten ermittelt und dann über eine Meta-Suche ausschließlich qualitätsgesicherte [6], [7] und auf Patienten zugeschnittene Informationen bereitstellt. Zur Evaluation wurde zum einen die FITT-Theorie [8] verwendet und zum anderen eine Zweigruppenstudie [9] durchgeführt. Dabei suchten 140 Probanden in Experimental- (Nutzung des Prototyps) und Kontrollgruppe (freie Suche) nach der Diagnose eines vorgegebenen Kopfschmerzpatienten [10].

Ergebnisse:

Entwicklung und Evaluation des Prototyps verliefen erfolgreich. Es ist damit möglich, 199 Kopfschmerz und -unterarten zu diagnostizieren. Die evaluierenden Betatester kamen mit dem System gut zurecht. Die Auswertung der im System genutzten 528 Internetseiten ergab jedoch, dass die Bereitstellung von diagnosebezogenen qualitätsbewerteten Gesundheitsinformationen eine Herausforderung darstellt. Dieses wurde auch durch die Studie bestätigt. Für den Fall sehr verbreiteter Kopfschmerzen (N=60) war die Anzahl geeigneter Diagnosen von freier Suche (22 = 73%) und Expertensystemnutzung nicht signifikant verschieden (24 = 80%). Für einen etwas selteneren und komplexeren Fall (N=80) konnte allerdings festgestellt werden, dass in der Kontrollgruppe signifikant (χ 2 = 0,036) weniger geeignete Diagnosen gefunden wurden (10 = 25%), als in der Experimentalgruppe (19 = 48%).

Schlussfolgerung:

Der Ansatz, medizinische Expertensysteme in Verbindung mit einer Meta-Suche zur angeleiteten, qualitätsgesicherten Informationsversorgung einzusetzen, kann die Versorgung von Patienten mit Gesundheitsinformationen verbessern. Es sind allerdings weitere Optimierungen an der Bedarfsfeststellung der Nutzer notwendig. Außerdem können trotz des überwältigen Informationsangebots des Internets nicht immer aussagekräftige Patienteninformationen zu dedizierten Diagnosen gefunden werden.


Literatur

1.
Institut für Demoskopie Allensbach. Allensbacher Computer- und Technik-Analyse 2002, 2003, 2007. Allensbach: 2002,2003,2007.
2.
empirica. eUSER project. 2009. http://www.euser-eu.org. 18.05.2009 External link
3.
Baier J. Informationsmanagement und -Recherche. In: Jähn K, Nagel E. e-Health. Heidelberg: Springer; 2004
4.
Beck K, Schweiger W, Wirth W. Gute Seiten - schlechte Seiten. Qualität in der Onlinekommunikation. München; 2004
5.
Buchanan, et al.. An intelligent interactive system for delivering individualized information to patients. Artificial Intelligence in Medicine. 1995;7.
6.
aktionsforum gesundheitsinformationssystem (afgis) eV. Transparenzkriterien. 2009. http://afgis.de/qualitaetslogoverfahren/quali_transparenz_html. 18.05.2009. External link
7.
Health On the Net Foundation (HON) 2008. HON Verhaltenskodex (HONcode) für medizinische und gesundheitsbezogene Webseiten. 2009. http://www.hon.ch/Global/copyright_de.html. 18.05.2009. External link
8.
Ammenwerth E. Die Bewertung von Informationssystemen des Gesundheitswesens - Beiträge für ein umfassendes Informationsmanagement [Habilitationsschrift]. Tirol: Universität für Gesundheitswissenschaften, Medizinische Informatik und Technik; 2003.
9.
Bortz J, Döring N. Forschungsmethoden und Evaluation. Berlin: Springer; 2006.
10.
Olesen J, et al.. International Classification of Headache Disorders. 2nd ed. International Headache Society; 2004.