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

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie

02. - 06.09.2018, Osnabrück

Die Erhebung von Prioritäten in der Bedarfsanalyse am Beispiel des Projekts „solimed ePflegebericht“: Identifikation und Anwendung einer geeigneten Methode

Meeting Abstract

  • Lisa Manderscheid - Bergische Universität Wuppertal, Bergisches Kompetenzzentrum für Gesundheitsökonomik und Versorgungsforschung, Wuppertal, Deutschland
  • Sarah Meyer - Bergische Universität Wuppertal, Bergisches Kompetenzzentrum für Gesundheitsökonomik und Versorgungsforschung, Wuppertal, Deutschland
  • Mark Kuypers - solimed – Unternehmen Gesundheit GmbH & Co. KG, Solingen, Deutschland
  • Juliane Köberlein-Neu - Bergische Universität Wuppertal, Bergisches Kompetenzzentrum für Gesundheitsökonomik und Versorgungsforschung, Wuppertal, Deutschland

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie. 63. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e.V. (GMDS). Osnabrück, 02.-06.09.2018. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2018. DocAbstr. 142

doi: 10.3205/18gmds164, urn:nbn:de:0183-18gmds1641

Veröffentlicht: 27. August 2018

© 2018 Manderscheid et al.
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Gliederung

Text

Hintergrund: Das Projekt „solimed ePflegebericht (ePB)“ [1] adressiert die Optimierung der sektorenübergreifenden Kommunikation in einem Netzwerk von Gesundheitseinrichtungen mittels elektronischem Pflegebericht. Die Bedarfsanalyse bildet in der unabhängigen Evaluation des Projekts „solimed ePflegebericht (ePB)“ ein Bestandteil des Evaluationskonzepts. Sie dient u.a. als Basis für die Entwicklung von Parametern der summativen Evaluation. Die Bedarfsanalyse setzt sich aus verschiedenen Methoden zur Erhebung des Soll- und Ist-Status zusammen.

Um die Wirksamkeit unter Alltagsbedingungen aufzuzeigen muss zum einen identifiziert werden, welche Information über den ePB übermittelt werden sollen. Zum anderen muss die Relevanz dieser Information für Überleitungssituationen in den einzelnen Einrichtungen bewertet werden. Eine Möglichkeit, diese Informationen zu gewinnen stellen die Methoden der Conjoint Analysis-Familie dar.

Ziel der Studie: Ziel der Untersuchung ist es, eine geeignete, d.h. praxistaugliche, Methode zur Messung von Prioritäten zu identifizieren sowie die Methode im Rahmen der Bedarfsanalyse im Versorgungsnetzwerk anzuwenden.

Vorgeschlagene Methode: Zur Identifizierung von geeigneten Methoden wurde ein narratives Review erstellt. Dabei wurde das Best-Worst Scaling (BWS) [2] als geeignete Methode identifiziert, um Präferenzen mittels Befragung ressourcenorientiert zu ermitteln. Für die Anwendung des BWS wurden in einem ersten Schritt die relevanten Objekte identifiziert, für die eine Priorisierung festgelegt werden soll. Nach Festlegung der Objektanzahl wurde im zweiten Schritt ein potentielles „Balanced Incomplete Block Design (BIBD)“ ausgewählt. Das finale Design wurde in R (Version 3.4.0) mit dem Paket „crossdes“ erstellt.

Diskussionspunkte: Mittels der Befragungsergebnisse wird identifiziert, wie das Fachpersonal die Relevanz einzelner Informationen für verschiedene Überleitungssituationen einschätzt. Durch diese Ergebnisse kann den einzelnen Inhalten des ePB ein Nutzenwert für Überleitungssituationen zugeordnet werden. Somit dienen die Ergebnisse als Grundlage für die Entwicklung praxisorientierter Evaluationsparameter. Anhand des finalen Fragebogens sollen die Möglichkeiten und Herausforderung der Methode im Rahmen der Praxisanwendung diskutiert werden.

Die Autoren geben an, dass kein Interessenkonflikt besteht.

Die Autoren geben an, dass ein positives Ethikvotum vorliegt.


Literatur

1.
Stiftung ZQP. Forschungsdatenbank: solimed ePflegebericht. 2017 [cited 2018 Mar 29]. Available from: https://forschungsdatenbank.zqp.de/projects/1150 Externer Link
2.
Mühlbacher A, Kaczynski A, Zweifel P, Johnson FR. Experimental Measurement of Preferences in Health Care Using Best-Worst Scaling (BWS): Overview. Health Economics Review. 2016 Jan 8;6(2):1-14. DOI: 10.1186/s13561-015-0079-x Externer Link