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Der primäre Einsatzzweck von Reifegradmodellen besteht zumeist in der reinen Inventarisierung der vorhandenen IT-Komponenten. Das vorliegende Kapitel gibt IT-Entscheider*innen in Krankenhäusern Empfehlungen, wie Reifegradmodelle für eine kontinuierliche Weiterentwicklung, Umsetzung und Evaluation von Digitalisierungsstrategien eingesetzt werden können. Als Prüfschema für die Auswahl geeigneter Verfahren werden neun Anforderungen an die Entwicklung und den Einsatz von Reifegradmodellen formuliert. Entlang von drei strategischen Handlungsfeldern – dem klinischen Anwendungsfeld, dem Informationsmanagement und dem organisatorischen Umfeld – werden dem Leser generische Digitalisierungsziele und dazugehörige Beispielindikatoren zur Erfolgskontrolle bereitgestellt.
Apps have been attested to empower patients regarding disease self-management through numerous studies. However, it is still unclear what factors determine the perception of patients whether an app is a useful tool for this purpose. A multiple regression model that was informed by the Technology Acceptance Model (TAM 2) was tested based on the answers of 235 app users with Diabetes type 1 or 2. The model accounted for 59.2% of the variance of the perceived degree of self-management. Factors belonging to the relevance-usefulness-quality complex as well as factors reflecting the patient’s self-control were found to be significant in the model. Patient demographics, i.e. age, gender, app experience and type of Diabetes did not play any significant role. In conclusion, this study raises the question whether apps should be designed to strengthen self-management in the sense of self-control (e.g. own measurements, diary) as opposed to guiding and advice giving.
Background and purpose:
Clinical information logistics is a construct that aims to describe and explain various phenomena of information provision to drive clinical processes. It can be measured by the workflow composite score, an aggregated indicator of the degree of IT support in clinical processes. This study primarily aimed to investigate the yet unknown empirical patterns constituting this construct. The second goal was to derive a data-driven weighting scheme for the constituents of the workflow composite score and to contrast this scheme with a literature based, top-down procedure. This approach should finally test the validity and robustness of the workflow composite score.
Methods:
Based on secondary data from 183 German hospitals, a tiered factor analytic approach (confirmatory and subsequent exploratory factor analysis) was pursued. A weighting scheme, which was based on factor loadings obtained in the analyses, was put into practice.
Results:
We were able to identify five statistically significant factors of clinical information logistics that accounted for 63% of the overall variance. These factors were “flow of data and information”, “mobility”, “clinical decision support and patient safety”, “electronic patient record” and “integration and distribution”. The system of weights derived from the factor loadings resulted in values for the workflow composite score that differed only slightly from the score values that had been previously published based on a top-down approach.
Conclusion:
Our findings give insight into the internal composition of clinical information logistics both in terms of factors and weights. They also allowed us to propose a coherent model of clinical information logistics from a technical perspective that joins empirical findings with theoretical knowledge. Despite the new scheme of weights applied to the calculation of the workflow composite score, the score behaved robustly, which is yet another hint of its validity and therefore its usefulness.
Benchmarking, sprich die Vergleichsanalyse von Prozessen mit festgelegtem Bezugswert, findet zunehmend Einzug in die Welt der Gesundheits-IT. Dabei spielen jedoch viele Faktoren zusammen, die einen einfachen Vergleich von IT-Kosten bei Weitem übersteigen. Eine Forschungsgruppe der Hochschule Osnabrück hat mit dem IT-Benchmark Gesundheitswesen ein Analysetool vorgelegt, das auch einen Länder- vergleich ermöglicht.
Das Thema Digitalisierung ist in aller Munde – gerade auch im Bereich Krankenhaus. Allerdings noch nicht zuverlässig und im großen Stile valuiert sind die Fragen: Wie digitalisiert ist die Gesamtheit der deutschen Krankenhäuser tatsächlich? Wie entwickelt sich der Digitalisierungsgrad über die Zeit und im Vergleich zu anderen Nationen? Welchen Maßstab sollte man anlegen? Die Autoren stellen im folgenden Artikel ihren Ansatz für eine bundesweite Erfassung der Krankenhausdigitalisierung vor. Im Ergebnis weisen die betrachteten Krankenhäuser deutliche Optimierungspotenziale auf. Diese reichen von der mobilen Verfügbarkeit elektronischer Patientendaten und IT-Funktionen bis hinzu Fragen der Integration und Interoperabilität der im Einsatz befindlichen Systeme.