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24. Jahrestagung des Netzwerks Evidenzbasierte Medizin e. V.

Netzwerk Evidenzbasierte Medizin e. V. (EbM-Netzwerk)

22. - 24.03.2023, Potsdam

Big Data in der datengetriebenen Entscheidungsfindung: Wie kann die Nutzung digitaler Gesundheitsanwendungen gefördert werden?

Meeting Abstract

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  • Lars König - Stiftung Gesundheitswissen, Deutschland
  • Tim Hamer - Stiftung Gesundheitswissen, Deutschland

Gesundheit und Klima – EbM für die Zukunft. 24. Jahrestagung des Netzwerks Evidenzbasierte Medizin. Potsdam, 22.-24.03.2023. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2023. Doc23ebmPSI-1-01

doi: 10.3205/23ebm074, urn:nbn:de:0183-23ebm0748

Veröffentlicht: 21. März 2023

© 2023 König et al.
Dieser Artikel ist ein Open-Access-Artikel und steht unter den Lizenzbedingungen der Creative Commons Attribution 4.0 License (Namensnennung). Lizenz-Angaben siehe http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.


Gliederung

Text

Hintergrund/Fragestellung: Digitale Gesundheitskompetenz umfasst die effektive Nutzung digitaler Gesundheitsanwendungen. Aus Umfragen ist bekannt, dass die deutsche Bevölkerung über eine nur gering ausgeprägte digitale Gesundheitskompetenz verfügt und digitale Gesundheitsanwendungen selten nutzt. Stakeholder aus dem Gesundheitswesen fordern daher die Entwicklung von Interventionen zur Nutzung von digitalen Gesundheitsanwendungen. Diskutiert wird, welche Personeneigenschaften bei der Entwicklung solcher Interventionen berücksichtigt werden sollten. Vermehrt wird auf die Bedeutung von gesundheitlichen Selbstwirksamkeits- und Kontrollüberzeugungen verwiesen. Die vorliegende Arbeit nutzt ein datengetriebenes Entscheidungsfindungsverfahren, um zu beurteilen, inwieweit gesundheitliche Selbstwirksamkeits- und Kontrollüberzeugungen bei der Entwicklung von Interventionen zur Nutzung von digitalen Gesundheitsanwendungen berücksichtigt werden sollten.

Methoden: Es wurden logistische Regressionsanalysen berechnet. Gesundheitliche Selbstwirksamkeits- und Kontrollüberzeugungen dienten als Prädiktorvariablen und biografische Daten als Kontrollvariablen. Die Nutzung von digitalen Gesundheitsanwendungen wie E-Learning-Kursen, Fitness-Apps und Chroniker-Tagebüchern dienten jeweils als Kriteriumsvariablen. Als Datengrundlage diente eine Teilstichprobe des zweiten Health Information National Trend Survey Germany (n = 1.861).

Ergebnisse: Weder die gesundheitlichen Selbstwirksamkeitsüberzeugungen (S) noch die gesundheitlichen Kontrollüberzeugungen (K) haben signifikant zur Erklärung der Nutzung von E-Learning-Kursen (S: B = -.026, p = .820; K: B = .313, p = .058; Alter: B = -.031, p < .001; Geschlecht: B = -.192, p = .257), Fitness-Apps (S: B = .101, p = .164; K: B = .121, p = .223; Alter: B = -.035, p < .001; Geschlecht: B = -.011, p = .916) und Chroniker-Tagebüchern (S: B = -.195, p = .202; K: B = .004, p = .985; Alter: B = -.033, p < .001; Geschlecht: B = -.027, p = .916) beigetragen.

Schlussfolgerung: Gesundheitliche Selbstwirksamkeits- und Kontrollüberzeugungen konnten die Nutzung digitaler Gesundheitsanwendungen nicht erklären. Dementsprechend sollten bei der Entwicklung von Interventionen zur Nutzung von digitalen Gesundheitsanwendungen andere Personeneigenschaften in den Fokus rücken, beispielsweise das Alter der Nutzerinnen und Nutzer. Zudem verdeutlichen die Ergebnisse die Bedeutung datengetriebener Entscheidungsfindungsverfahren, um nutzbringende Schwerpunktsetzungen im Kontext der Gesundheitskompetenzförderung zu unterstützen.

Interessenkonflikte: Keine.


Literatur

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