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

Deutsches Netzwerk Evidenzbasierte Medizin e. V.

01. - 03.09.2022, Lübeck

Nutzerzentrierte Entwicklung einer App-begleiteten Drohnen-basierten Medikamentenlieferung – Identifikation der Anforderungsbedarfe

Meeting Abstract

  • Franziska Stephan - Universitätsmedizin Halle (Saale), Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg, Deutschland, AG-Versorgungsforschung / Pflege im Krankenhaus, Department für innere Medizin, Halle (Saale), Deutschland
  • Denny Paulicke - Universitätsmedizin Halle (Saale), Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg, Deutschland, AG-Versorgungsforschung / Pflege im Krankenhaus, Department für innere Medizin, Halle (Saale), Deutschland
  • Patrick Jahn - Universitätsmedizin Halle (Saale), Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg, Deutschland, AG-Versorgungsforschung / Pflege im Krankenhaus, Department für innere Medizin, Halle (Saale), Deutschland
  • Jenny-Victoria Steindorff - Universitätsmedizin Halle (Saale), Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg, Deutschland, AG-Versorgungsforschung / Pflege im Krankenhaus, Department für innere Medizin, Halle (Saale), Deutschland

Evidenzbasierte Medizin für eine bedarfsgerechte Gesundheitsversorgung. 23. Jahrestagung des Deutschen Netzwerks Evidenzbasierte Medizin. Lübeck, 01.-03.09.2022. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2022. Doc22ebmPOS-2_4-06

doi: 10.3205/22ebm096, urn:nbn:de:0183-22ebm0969

Published: August 30, 2022

© 2022 Stephan et al.
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Hintergrund/Fragestellung: Drohnen im Gesundheitswesen haben das Potenzial dringend benötigte Medikamente, insbesondere in ländlichen Gebieten, schnell und effektiv zu liefern. Wenn die Bereitstellung von Gesundheitsdiensten gefördert und verbessert werden soll, wird die Priorisierung der Bedarfe und Bedürfnisse von Nutzern zu einem wesentlichen Faktor für den Erfolg. Ziel der vorliegenden Studie ist es, eine Apotheken-Drohnen-App mit Drohnenanbindung zu entwickeln und die Bedarfe und Bedürfnisse der Nutzer vor der technologischen Entwicklung zu priorisieren.

Methoden: Es wurden vier Fokusgruppen durchgeführt (60–90 Minuten; online). Es nahmen Apotheker (N = 8; 44,14 J.), Ärzte (N = 8; 47,5 J.), Pflegefachkräfte (N = 6; 41,7 J.) und COVID-Patienten (N = 14; 57,8 J.) teil. Die Gruppendiskussion verfolgte das Ziel, die subjektiven Relevanzrahmen der Teilnehmer in Bezug auf die zu entwickelnde App und Drohnennutzung zu eruieren. Grundlage war ein Gesprächsleitfaden, welcher im Rahmen einer qualitätssichernden Peer-Feedbackschleife reflektiert wurde. Die Transkripte wurden nach einer deduktiv sequentiellen Strukturierung im Hinblick auf die, durch den Leitfaden vorgegebenen, Kategorien (Kompetenz, Nützlichkeit, Benutzerfreundlichkeit, Zugänglichkeit und Bedenken) kodiert.

Ergebnisse: Insgesamt zeigte sich, dass der Kompetenzbezug zu Drohnen und Medikamentenapps gering ist. Zur größten Kategorie „Bedenken“ zählten z.B. der fehlende persönliche Kontakt, die fehlende digitale Kompetenz und die Angst vor Verletzungen durch die Drohne, was sich mit Studien zur Lieferung von Defibrillatoren deckt. Eine drohnenbasierte Medikamentenlieferung würde von den Probandengruppen verwendet werden, wenn Beratungsaspekte und Rückfragemöglichkeiten gegeben sind und die Übergabe z.B. durch einen Code gesichert ist. Ähnlich wie in einem vorangegangen Scoping-Review identifiziert, wünschen sich die Probanden der Fokusgruppen eine Sendungsverfolgung.

Schlussfolgerung: Die Studie zeigt, dass es notwendig ist, die Nutzer so früh wie möglich in Drohnensysteme einzubeziehen, um die Möglichkeit zu haben Bedenken zu verringern, die Nutzbarkeit und den Nutzen des Systems zu verbessern sowie die Sicherheit und Benutzerfreundlichkeit zu erhöhen. Dies ist besonders wichtig, wenn die Person, die Hilfe benötigt, auch die Person ist, die auf die Drohne wartet. Somit sollte die Mensch-Drohnen-Interaktion entsprechend den identifizierten Kategorien entwickelt werden.

Interessenkonflikte: Die Autor:innen erklären, dass keine Interessenskonflikte vorliegen.