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Das Informationsmanagement steht im Zentrum erfolgreicher eHealth-Innovationsprozesse von Krankenhäusern. Im Kontext komplexer, zum Teil tradierter Krankenhausstrukturen kann die Gestaltungsfähigkeit des Informationsmanagements durch eine ausgeprägte Intrapreneurship-Kultur erhöht werden, wovon vermutlich auch der Digitalisierungsgrad der Einrichtungen profitiert. Vor diesem Hintergrund verfolgte die vorliegende Studie zwei Forschungsfragen: (1.) Welche Effekte hat Intrapreneurship auf den Digitalisierungsgrad der Krankenhäuser und (2.) inwiefern werden diese Effekte durch das Informationsmanagement beeinflusst? Zur Beantwortung der Forschungsfragen wurde ein konzeptionelles Untersuchungsmodell entwickelt, welches mit Daten von 224 IT-Leitern evaluiert wurde. Die Ergebnisse bestätigen, dass Intrapreneurship die Umsetzung von eHealth-Anwendungen positiv beeinflussen kann. Die identifizierten Effekte waren jedoch vorwiegend indirekter Art, vermittelt durch den Professionalisierungsgrad des Informationsmanagements. So kann Intrapreneurship auf IT-Leiter-Ebene und auf Ebene der Gesamtorganisation zu einer Professionalisierung des strategischen Informationsmanagements führen. Auf Ebene der IT-Abteilung profitiert vor allem das operative Informationsmanagement von einer ausgeprägten Intrapreneurship-Kultur.
Charakteristika innovativer Krankenhäuser in Deutschland : Ergebnisse einer empirischen Untersuchung
(2011)
The diabetic foot ulcer, which 2% – 6% of diabetes patients experience, is a severe health threat. It is closely linked to the risk of lower extremity amputation (LEA). When a DFU is present, the chief imperative is to initiate tertiary preventive actions to avoid amputation. In this light, clinical decision support systems (CDSS) can guide clinicians to identify DFU patients early. In this study, the PEDIS classification and a Bayesian logistic regression model are utilised to develop and evaluate a decision method for patient stratification. Therefore, we conducted a Bayesian cutpoint analysis. The CDSS revealed an optimal cutpoint for the amputation risk of 0.28. Sensitivity and specificity were 0.83 and 0.66. These results show that although the specificity is low, the decision method includes most actual patients at risk, which is a desirable feature in monitoring patients at risk for major amputation. This study shows that the PEDIS classification promises to provide a valid basis for a DFU risk stratification in CDSS.