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Wenn Leitlinienempfehlungen zur Rehabilitation der Mobilität nach Schlaganfall smart werden
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Jakob Volker Tiebel
- Apollon University of Applied Science, Angewandte Psychologie, Deutschland
| Published: | March 20, 2019 |
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Hintergrund/Fragestellung: Im Jahr 2015 erschien die erste Fassung der S2e Leitlinie zur Rehabilitation der Mobilität nach Schlaganfall (ReMoS). Heute, fast vier Jahre später gelingt die Implementierung in die klinische Praxis weiterhin nur schleppend. Für Praktiker scheint es schwierig zu sein, aus rund 150 Seiten Fließtext mit über 250 Empfehlungen relevante Kernaussagen für die tägliche Praxis zu entnehmen. Somit stellt sich die Frage, wie derartig schwachstrukturierte Daten aufbereitet werden können und müssen, um Einzug in die klinische Praxis zu halten.
Methoden: Methodisch wurden mithilfe eines Bündels von zum Teil Algorithmus-basierten Analyseverfahren Bedeutungsstrukturen aus den Textdaten der Leitlinie exzerpiert und zu zentralen Kernaussagen und Empfehlungen in ein Dataframe zusammengefasst. Die Datenbankstruktur erlaubte erweiterte quantitative und qualitative Analysen sowie die Anwendung von Filterlogik zur Selektierung relevanter Informationen.
Die Analysen erfolgten mit der Statistiksoftware R und gängigen dafür online abrufbaren Paketen.
Ergebnisse: Eine dynamische Web-Applikation gibt heute die Inhalte der Leitlinie konzentriert und punktgenau wieder und liefert darüber hinaus explorative Datenanalysen, die auch Lesern des Volltextes verborgen bleiben.
Schlussfolgerungen: Das Ziel in unter 10 Sekunden an klinisch relevante Leitlinieninformationen zu gelangen, die einen Forschungskörper punktgenau zusammenfassen, scheint erreicht. Nun wird sich zeigen, ob und in wiefern die Bemühungen Früchte tragen.
Interessenkonflikte: Keine
