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dc.contributor.authorKux, Benjamin Rafael
dc.date.accessioned2023-03-16T20:17:59Z
dc.date.available2018-11-23T15:39:06Z
dc.date.available2023-03-16T20:17:59Z
dc.date.issued2018
dc.identifier.urihttp://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:hebis:26-opus-137974
dc.identifier.urihttps://jlupub.ub.uni-giessen.de//handle/jlupub/15233
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.22029/jlupub-14615
dc.description.abstractDie zunehmende Komplexität der Gesundheitsversorgung bedingt weltweit eine hohe Anzahl vermeidbarer Behandlungsfehler. Computersysteme zur klinischen Entscheidungsunterstützung (CDSS) können nachweislich die medizinische Versorgungsqualität verbessern. Ihre Einführung im Gesundheitswesen verläuft jedoch bislang nur schleppend. Ziel der Arbeit war vor diesem Hintergrund die umfassende Identifikation und Gewichtung von Einflussfaktoren für die erfolgreiche CDSS-Implementierung.Hierzu wurden zunächst in der zahlenmäßig bislang umfassendsten Literaturübersicht zu dem Thema, über eine Medline-Suche von 2002 bis 12 mit über 70.000 Titeln, 768 CDSS identifiziert und nach 15 Kategorien klassifiziert. Es bestätigten sich niedrige Implementierungsquoten, mit allerdings deutlichen regionalen Unterschieden. Evaluierte Systeme erreichten anbieter- bzw. patientenorientierte Ziele in 71% respektive 49% der Fälle häufiger als in bisherigen Arbeiten, was teilweise über die Einschlusskriterien und eine Zeitkomponente erklärt ist. Bezüglich der Systemeigenschaften war nur die Entwicklung in Lehrkrankenhäusern positiver Prädiktor für den Evaluationserfolg.Im zweiten Abschnitt der Arbeit wurden dann auf Basis der ermittelten Systeme, Entwickler in 15 Ländern (Europa 80%, Nordamerika 20%) zufällig kontaktiert und mit 54 Personen semistrukturierte Telefoninterviews zu ihren Erfahrungen mit CDSS geführt. Die Auswertung auf Basis der qualitativen Inhaltsanalyse nach Mayring erbrachte ein breites Spektrum von 66 CDSS-Adoptionsfaktoren mit den Schwerpunkten Systemqualität, -eigenschaften, und -integration, Usability, verschiedene anwenderbezogene Faktoren sowie internes Marketing, Kooperationen und Ressourcenmangel mit im Vergleich zu bisheriger Literatur teils neuer Gewichtung der Themenkomplexe. Weiterhin ergaben sich erstmals Hinweise auf mögliche regionenspezifische Unterschiede bei CDSS-Implementierungshindernissen. Geringer als erwartet wurde der negative Einfluss der jüngsten Regulierungspraxis, bei allerdings verbreiteter Informationsdefizite über das Themengebiet, bewertet.Insgesamt ergänzt die Arbeit die Literatur um die bislang in dieser Form nicht systematisch erfassten Einschätzungen von CDSS-Entwicklern zu Implementierungsfragen in einer internationalen Studie. Auf diesem Weg kann eventuell ein Beitrag zu verbesserten CDSS-Entwicklungs- und Implementierungsprozessen sowie einer konstruktiveren Zusammenarbeit zwischen CDSS-Stakeholdern und damit letztlich einer höherwertigen medizinischen Versorgung geleistet werden.de_DE
dc.description.abstractThe growing complexity of medical care contributes to a high number of preventable adverse events in patient care worldwide. Computer systems that assist with clinical decision making (CDSS) can have positive effects on quality of care measures, yet have not gained widespread traction in health care systems. In light of these developments this study sought to determine barriers and facilitators to CDSS implementation.Initially 768 CDSS were identified and classified under 15 headings after reviewing more than 70,000 titles generated from a MEDLINE search from 2002 to 12 in the most comprehensive systematic overview on this topic to date. The review confirmed low overall implementation rates with albeit considerable regional differences. Evaluated systems improved provider outcome in 79% and patient outcome in 49%. Both numbers are higher than in previous studies and can be attributed partly to different inclusion critera and time aspects. Regarding system propoerties only development in a teaching hospital was associated with significantly higher CDSS performance.In the second part of the study developers from 15 countries identified in the review (Europe 80%, North America 20%) were randomly contacted. In total 54 semi structured interviews were conducted regarding personal experiences in CDSS development and implementation. Qualitative analysis according to Mayring led to the identification of 66 key factors influencing CDSS implementation. Central issues evolved around CDSS properties, quality and integration, as well as usability, various user related factors, internal marketing, ressource issues and collaborations with emphasis partly on topics differing compared to existing research. Additionally for the first time evidence pointed to regional differences with regard to implementation hurdles. Recent legislation regarding CDSS regulation was deemed less of a barrier to system adoption than expected, even though lacking expertise in this area was common among interview partners.Overall this study supplements the existing literature with the asessment of CDSS implementation issues by system developers in an international evaluation, which had previously not been attempted in such a fashion. This could potentially contribute to improved CDSS development and implementation processes as well as more constructive collaboration between CDSS stakeholders and in turn have a positive impact on improved quality of medical care.en
dc.language.isode_DEde_DE
dc.rightsIn Copyright*
dc.rights.urihttp://rightsstatements.org/page/InC/1.0/*
dc.subject.ddcddc:610de_DE
dc.titleEinflussfaktoren für die Implementierung, Verbreitung und Verstetigung von Clinical Decision Support Systemsde_DE
dc.title.alternativeFactors influencing the implementation, distribution and consolidation of Clinical Decision Support Systemsen
dc.typedoctoralThesisde_DE
dcterms.dateAccepted2018-10-23
local.affiliationFB 11 - Medizinde_DE
thesis.levelthesis.doctoralde_DE
local.opus.id13797
local.opus.instituteKlinik für Anästhesiologie und Operative Intensivmedizinde_DE
local.opus.fachgebietMedizinde_DE


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