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20. Jahrestagung des Deutschen Netzwerks Evidenzbasierte Medizin e. V.

Deutsches Netzwerk Evidenzbasierte Medizin e. V.

21. - 23.03.2019, Berlin

Passfähigkeit von Theorien und Prädiktoren der Technologieakzeptanz für Telemedizin-Lösungen. Eine systematische Übersichtsarbeit

Meeting Abstract

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  • Lorenz Harst - Technische Universität Dresden, Forschungsverbund Public Health Sachsen / Zentrum für Evidenzbasierte Gesundheitsversorgung (ZEGV), Universitätsklinikum und Medizinische Fakultät Carl Gustav Carus, Dresden, Deutschland
  • Hendrikje Lantzsch - Technische Universität Dresden, Medizinische Fakultät Carl Gustav Carus, Masterstudiengang Gesundheitswissenschaften/Public Health am Institut und Polyklinik für Arbeits- und Sozialmedizin, Dresden, Deutschland
  • Madlen Scheibe - Technische Universität Dresden, Zentrum für Evidenzbasierte Gesundheitsversorgung (ZEGV), Universitätsklinikum und Medizinische Fakultät Carl Gustav Carus, Dresden, Deutschland

EbM und Digitale Transformation in der Medizin. 20. Jahrestagung des Deutschen Netzwerks Evidenzbasierte Medizin. Berlin, 21.-23.03.2019. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2019. Doc19ebmP-EG01-06

doi: 10.3205/19ebm041, urn:nbn:de:0183-19ebm0415

Published: March 20, 2019

© 2019 Harst et al.
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Hintergrund/Fragestellung: Telemedizin-Lösungen ermöglichen die Erbringung einer medizinischen Leistung aus der Distanz durch den Einsatz von Informations- und Kommunikationstechnologien.

Allerdings gelangt die Mehrzahl pilotierter Telemedizin-Lösungen nicht in die Regelversorgung. Dies liegt u.a. in einer ungenügenden Akzeptanz durch die Endnutzer, seien es Ärzte oder Patienten, begründet.

Theorien der Technikakzeptanz können bereits in der Planungsphase von Telemedizin-Anwendungen eingesetzt werden, um die Nutzerakzeptanz zu erhöhen. Dies ist allerdings bisher selten der Fall, auch weil bisher keine konsolidierte Evidenz dazu vorliegt, welche Theorien, Modelle oder auch deren Komponenten tatsächlich Akzeptanz erklären können.

Folgende Forschungsfrage soll beantwortet werden, um die oben genannte Forschungslücke zu schließen: Welche theoretischen Komponenten können die Akzeptanz von Telemedizin-Lösungen durch Individuen gemäß empirischer Erkenntnisse erklären?

Methoden: Ein Systematic Review wurde durchgeführt. Dazu wurde ein Suchstring, erstellt nach den PICOS-Kriterien, in den Datenbanken PubMed und PsychInfo angewendet. Es wurden alle qualitativen Studien ebenso ausgeschlossen wie solche, die nicht unter die Telemedizin-Definition fielen, nicht auf Deutsch oder Englisch publiziert waren oder Akzeptanz nicht theoriebasiert untersuchten. Zusätzliche Studien wurden per Handsuche identifiziert und eingeschlossen.

Ergebnisse: Von 5.917 aufgefundenen Studien (abzüglich Dubletten) gingen 87 ins Volltextscreening ein. 73 wurden anhand der PICOS-Kriterien ausgeschlossen. In den übrigen 23 zeigte sich, sowohl anhand der Häufigkeit der Nennungen, als auch anhand der durchschnittlichen Varianzaufklärung in querschnittlichen Befragungen, eine klare Dominanz des Technology Acceptance Models (n=11, R² im Durchschnitt = 0,61) und der Unified Theory of the Acceptance and Use of Technology (n=9, R² im Durchschnitt =0,59). Unter den signifikanten Prädiktoren für Endnutzerakzeptanz dominierte die wahrgenommene Nützlichkeit bei den Nennungen (n=10), die größte Effektstärke erzielte jedoch die Einstellung gegenüber der Technologie (beta=0,65).

Schlussfolgerungen: Die Ergebnisse zeigen deutlich, dass die Erwartungen der Endnutzer und Ihre Einstellungen zum Einsatz von Technologien in ihrer medizinischen Versorgung bereits im Planungsprozess berücksichtigt werden sollten. Das nutzerzentrierte Design bietet den geeigneten Rahmen dafür. Ein besonderer Schwerpunkt sollte auf der individuell wahrgenommener Nützlichkeit der Anwendung liegen.


Literatur

1.
Hastall M, Dockweiler C, Mühlhaus J. Achieving end user acceptance: Building blocks for an evidence-based user-centered framework for health technology development and assessment. In: Antona M, Stephanidis C, editors. Universal Access in Human-Computer Interaction. Human and Technological Environments. New York: Springer International Publishing; 2017. p. 13-25. DOI: 10.1007/978-3-319-58700-4 External link
2.
Riley WT, Rivera DE, Atienza AA, Nilsen W, Allison SM, Mermelstein R. Health behavior models in the age of mobile interventions: are our theories up to the task? Transl Behav Med. 2011 Mar;1(1):53-71. DOI: 10.1007/s13142-011-0021-7 External link