Mobile Applikationen für Smartphones spielen eine große Rolle im Alltag vieler Menschen. Hierdurch gibt es auch ein wachsendes Potenzial, mit geeigneten Apps den Gesundheitszustand von Patienten positiv zu beeinflussen. Voraussetzungen für eine erfolgreiche Integration von Gesundheits-Apps sind dabei medizinisch sinnvolle Wirkprinzipien, eine gute Qualität der Apps und angemessene Datenschutzstandards. Jedoch ist es für potenzielle Nutzer nur schwer möglich, diese Kriterien bereits beim Auswahlprozess zu erkennen bzw. zu überprüfen. Geeignete Bewertungsschemata fehlen.
Das Ziel dieser Arbeit war, einen praxistauglichen Algorithmus zur Bewertung von Gesundheits-Apps zu entwickeln, der die Aspekte der medizinischen Relevanz, des Datenschutzes und der App-Qualität am Beispiel angiologischer Apps vereint. Zudem sollte mithilfe eines standardisierten Fragebogens untersucht werden, inwieweit angiologische Patienten überhaupt zur Nutzung von Gesundheits-Apps bereit sind.
Die App-Bewertung erfolgte in einem Vier-Stufen-Algorithmus. Zuerst wurden potenziell angiologisch relevante Apps durch eine semiautomatisierte retrospektive App-Store-Analyse (SARASA) identifiziert. In der zweiten Stufe wurden durch Ärzte anhand objektiver Kriterien Apps ohne angiologische Relevanz ausgeschlossen. Anschließend mussten die Apps in der dritten Stufe fünf Datenschutzkriterien erfüllen. Die verbliebenen Apps wurden in der vierten Stufe von angiologischen Patienten getestet und deren Qualität mithilfe der deutschen User-Version der Mobile Application Rating Scale (uMARS-G) bewertet. Weiterhin wurden insgesamt 344 ambulante und stationäre angiologische Patienten des Universitätsklinikums Leipzig mit einem Fragebogen zu ihrem digitalen Nutzungsverhalten und ihren Einstellungen zu Gesundheits-Apps befragt.
Von 94 735 gelisteten Apps der Kategorien Medizin und Gesundheit & Fitness blieben nach der SARASA 226 deutschsprachige potenziell angiologisch relevante Apps übrig. Durch einen in der nächsten Stufe ärztlich durchgeführten manuellen Selektionsprozess konnten 18 vielversprechende Apps identifiziert werden. Hiervon bestanden lediglich zwei Apps die Prüfung von fünf Datenschutzkriterien. Die App „Sports Tracker“ zeichnet physische Aktivität auf und die App „Smoke FREE V2.0“ dient der Nikotinentwöhnung. Beide Apps erreichten in der anschließenden Testung von angiologischen Patienten einen mittleren uMARS-G-Gesamtscore, was einer akzeptablen App-Qualität entspricht. Somit könnten beide Apps angiologischen Patienten empfohlen werden.
Der Anteil der 344 befragten angiologischen Patienten, welche sowohl ein Smartphone besaßen als auch eine von ihrem Arzt empfohlene Gesundheits-App benutzen würden, betrug 52,9 Prozent. Voraussichtlich könnten somit etwas mehr als die Hälfte der angiologischen Patienten mit Gesundheits-Apps erreicht werden und von deren potenziellen Vorteilen profitieren. Die Bereitschaft, eine empfohlene Gesundheits-App zu benutzen, korrelierte vor allem mit einer regelmäßigen App- und Schrittzähler-Verwendung und vorhandenen Vorerfahrungen mit Gesundheits- und Fitness-Apps. Hieraus lässt sich ableiten, dass es schwieriger sein kann, angiologische Patienten, die bisher wenig Berührungspunkte mit Smartphone-Apps hatten, zur Benutzung einer Gesundheits-App zu motivieren. Zudem besaßen ältere Probanden und Probanden mit einem niedrigeren Bildungsabschluss seltener ein Smartphone und damit auch seltener die Möglichkeit zum Gebrauch von Gesundheits-Apps.
Der in dieser Arbeit vorgestellte und am Beispiel der Angiologie durchgeführte Algorithmus zur Bewertung von Gesundheits-Apps kann auch von anderen medizinischen Fachrichtungen durchgeführt werden. Weiterhin ist eine themenbezogene Anwendung möglich. Der niedrige Anteil an Apps, welche die Prüfung der fünf Datenschutzkriterien bestanden, verdeutlicht die dringende Notwendigkeit einer Erhöhung der Datenschutzstandards deutschsprachiger angiologisch relevanter Apps. Zudem wurde keine noch verfügbare deutschsprachige App gefunden, die sich spezifisch an Patienten mit peripherer arterieller Verschlusskrankheit (pAVK) richtet. Um Patienten jedoch bei einer selbstständigen Durchführung eines strukturierten Gehtrainings bestmöglich zu unterstützen, wäre die Entwicklung einer qualitativ hochwertigen und datenschutzkonformen Gehtrainings-App für pAVK-Patienten empfehlenswert, welche die aus der hier vorgelegten Analyse gewonnenen Erkenntnisse ex ante implementiert.:1 Abkürzungsverzeichnis
2 Einführung
2.1 Definition und Verbreitung von Gesundheits-Apps
2.2 Effektivität von Gesundheits-Apps
2.3 Gesundheits-Apps in der Angiologie
2.3.1 Gesundheits-Apps zur Bewegungssteigerung
2.3.2 Gesundheits-Apps zur Nikotinentwöhnung
2.4 Datenschutz bei Gesundheits-Apps
2.5 Bewertung von Gesundheits-Apps
3 Aufgabenstellung und Ziele
4 Methoden
4.1 Auswahl geeigneter Apps
4.1.1 Semiautomatisierte retrospektive App-Store-Analyse
4.1.2 Manueller Selektionsprozess nach vordefinierten Kriterien
4.1.3 Datenschutzprüfung
4.2 Rekrutierung und Befragung
4.3 Statistische Analyse
5 Ergebnisse
5.1 Auswahl geeigneter Apps
5.1.1 Semiautomatisierte retrospektive App-Store-Analyse
5.1.2 Manueller Selektionsprozess nach vordefinierten Kriterien
5.1.3 Datenschutzprüfung
5.2 Fragebogen zum App-Nutzungsverhalten
5.2.1 Charakterisierung der Probanden
5.2.2 Verbreitung von Smartphones und Schrittzählern
5.2.3 Nutzungsverhalten von Gesundheits-Apps
5.2.4 Bewertung von Gesundheits-App-Testkriterien
5.3 Bewertung von Gesundheits-Apps durch Probanden
5.3.1 Bereitschaft zur Bewertung von Gesundheits-Apps
5.3.2 Ergebnisse des uMARS-G
6 Diskussion
6.1 Digitales Nutzungsverhalten angiologischer Patienten
6.2 Potenzial von Gesundheits-Apps für angiologische Patienten
6.3 Relevanz der Kosten von Gesundheits-Apps
6.4 Relevanz von Datenschutzstandards bei Gesundheits-Apps
6.5 Algorithmus zur Bewertung von Gesundheits-Apps
6.6 Limitationen
6.7 Ausblick
7 Zusammenfassung
8 Literatur
9 Abbildungsverzeichnis
10 Tabellenverzeichnis
11 Anhang
11.1 Fragebogen zum App-Nutzungsverhalten
11.2 uMARS-G
12 Erklärung über die eigenständige Abfassung der Arbeit
13 Lebenslauf
14 Danksagung
| Identifer | oai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa:de:qucosa:93614 |
| Date | 06 September 2024 |
| Creators | Becker, Claudius Andreas |
| Contributors | Universität Leipzig |
| Source Sets | Hochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden |
| Language | German |
| Detected Language | German |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, doc-type:doctoralThesis, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis, doc-type:Text |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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