gms | German Medical Science

20. Deutscher Kongress für Versorgungsforschung

Deutsches Netzwerk Versorgungsforschung e. V.

06. - 08.10.2021, digital

Zwischen Technikakzeptanz und Empowerment – mHealth-Technologien in der Nutzung von Patient*innen mit Parkinsonsyndrom

Meeting Abstract

  • Sandra Blum - Philipps-Universität Marburg, Fachbereich Medizin, Klinik für Neurologie, Marburg, Deutschland
  • Catharina Münte - Philipps-Universität Marburg, Fachbereich Medizin, Klinik für Neurologie, Marburg, Deutschland
  • Maria Widritzki - Philipps-Universität Marburg, Fachbereich Medizin, Klinik für Neurologie, Marburg, Deutschland
  • David Pedrosa - Universitätsklinikum Gießen und Marburg, Klinik für Neurologie, Sektion Bewegungsstörungen, Marburg, Deutschland
  • Carsten Eggers - Knappschaftskrankenhaus Bottrop, Klinik für Neurologie, Bottrop, Deutschland

20. Deutscher Kongress für Versorgungsforschung (DKVF). sine loco [digital], 06.-08.10.2021. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2021. Doc21dkvf169

doi: 10.3205/21dkvf169, urn:nbn:de:0183-21dkvf1697

Published: September 27, 2021

© 2021 Blum et al.
This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution 4.0 License. See license information at http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.


Outline

Text

Hintergrund und Stand (inter)nationaler Forschung: Morbus Parkinson ist die zweithäufigste neurodegenerative Erkrankung, welche mit einem mittleren Erkrankungsalter von 60 Jahren einhergeht und somit stark altersassoziiert ist. Motorische sowie nicht-motorische Symptome schränken im Verlauf der Erkrankung zunehmend den Alltag der Patient*innen ein und erfordern einen enormen Pflegeaufwand. Telemedizin wird gegenwärtig als Möglichkeit diskutiert, die Gesundheitsversorgung der Patient*innen zu verbessern und gleichzeitig das Gesundheitssystem zu entlasten. Mobile Health Technologien (mHealth) bieten den Vorteil, dass sie ortsunabhängig und objektiv motorische Symptome der Parkinson-Erkrankung messen können. Die speziell auf Parkinson Patient*innen zugeschnittenen PDMonitore®, der Firma PD Neurotechnology können verschiedene Bewegungsparameter messen. Dazu gehören: Aktivität, Haltung, Bradykinese, Gang, Tremor in Arm und Bein, posturale Instabilität, Dyskinesie sowie Dauer der OFF-Phasen und solchen mit Dyskinesien. Auf diese Weise erhalten die Patient*innen Einblick in ihre eigenen Gesundheitsdaten. Diese Form der mHealth Technologie hat damit das Potenzial einen Beitrag zum Empowerment der Patient*innen zu leisten. Jedoch ist die Technikakzeptanz in Bezug auf die genannte Patient*innengruppe und ihre spezifischen Einschränkungen bislang kaum untersucht. Die Gründe, die aus Patient*innenperspektive für oder gegen eine Nutzung sprechen, sind weitestgehend unbekannt.

Fragestellung und Zielsetzung: Ziel der geplanten Studie ist es, die Patient*innenperspektive in Bezug auf die genannte mHealth Technologie zu untersuchen und somit das Spannungsfeld zwischen Empowerment und Technikakzeptanz auszuloten. Primär soll der Frage nachgegangen werden, welche sozialen, rechtlichen und ethischen Motive die Patient*innen bezüglich der Inanspruchnahme oder der Ablehnung der Technologie nennen. Darüber hinaus soll sekundär erfasst werden, welchen Einfluss der Gesundheitsstatus auf die Technikakzeptanz hat und welche empowernden Aspekte diese Technologie aus Perspektive der Patient*innen bietet.

Methode: Die Erhebung findet als Begleitstudie im Rahmen eines EU-Projekts, gefördert durch Horizon 2020, an einer deutschen Hochschule statt. Einem Mixed Methods Ansatz folgend, sollen qualitative und quantitative Methoden kombiniert werden. Qualitativ werden 10–15 semistrukturierte Interviews durchgeführt werden, um die Technikakzeptanz der Patient*innen bezüglich der sozialen, ethischen und rechtlichen Aspekte zu erfassen. Die Auswertung erfolgt durch die Methode der qualitativen Inhaltsanalyse nach Kuckartz (2018) und mit Hilfe des Software Programms MAXQDA. Quantitativ soll mittels standardisierter Fragebögen der Gesundheitsstatus der Patient*innen erfasst werden. Diese werden anschließend mit dem Software Programm SPSS ausgewertet. Die Ergebnisse der qualitativen Befragung und der quantitativen Erhebung werden im Anschluss kontrastiert.