Gesundheit (MDH)
Abstract The development and application of digital interventions in health-related topics are gaining momentum in health service research. Digital interventions are often complex and need to be evaluated and implemented in complex settings. Due to their characteristics, this poses methodological challenges for health services research that have to be identified and addressed. Hence, the Working Group on Digital Health of the German Network for Health Services Research (DNVF) has prepared a discussion paper. This paper discusses methodological, practical and theoretical challenges associated with the development and evaluation of digital interventions from the perspective of health services research. Possible solutions are suggested and future research needs to address these methodological challenges are identified.
Contact-Tracing-Apps als unterstützende Maßnahme bei der Kontaktpersonennachverfolgung von COVID-19
(2020)
Die Kontaktpersonennachverfolgung ist derzeit eine der wirksamsten Maßnahmen zur Eindämmung der COVID-19 Pandemie. Digitales Contact Tracing mittels Smartphones scheint eine sinnvolle zusätzliche Maßnahme zur manuellen Kontaktpersonennachverfolgung zu sein, um Personen zu identifizieren, die nicht bekannt oder nicht erinnerlich sind und um den zeitlichen Verzug beim Melden eines Infektionsfalles und beim Benachrichtigen von Kontaktpersonen so gering wie möglich zu halten. Obwohl erste Modellierungsstudien eine positive Wirkung in Bezug auf eine zeitnahe Kontaktpersonennachverfolgung nahelegen, gibt es bislang keine empirisch belastbaren Daten, weder zum bevölkerungsweiten Nutzen noch zum potenziellen Schaden von Contact-Tracing-Apps. Die Beurteilung der Zweckerfüllung und eine wissenschaftliche interdisziplinäre Begleitforschung sowohl zur Wirksamkeit, Risiken und Nebenwirkungen als auch zu Implementierungsprozessen (z. B. Planung und Einbezug verschiedener Beteiligter) sind wesentliche Bestandteile einer Nutzen-Risiko Bewertung. Dieser Beitrag betrachtet daher den möglichen Public-Health-Nutzen sowie technische, soziale, rechtliche und ethische Aspekte einer Contact-Tracing-App zur Kontaktpersonennachverfolgung im Rahmen der COVID-19-Pandemie. Weiterhin werden Bedingungen für eine möglichst breite Nutzung der App aufgezeigt.
Sensor‐based assessment of challenging behaviors in dementia may be useful to support caregivers. Here, we investigated accelerometry as tool for identification and prediction of challenging behaviors. We set up a complex data recording study in two nursing homes with 17 persons in advanced stages of dementia. Study included four‐week observation of behaviors. In parallel, subjects wore sensors 24 h/7 d. Participants underwent neuropsychological assessment including MiniMental State Examination and Cohen‐Mansfield Agitation Inventory. We calculated the accelerometric motion score (AMS) from accelerometers. The AMS was associated with several types of agitated behaviors and could predict subject's Cohen‐Mansfield Agitation Inventory values. Beyond the mechanistic association between AMS and behavior on the group level, the AMS provided an added value for prediction of behaviors on an individual level. We confirm that accelerometry can provide relevant information about challenging behaviors. We extended previous studies by differentiating various types of agitated behaviors and applying long‐term measurements in a real‐world setting.