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Brücken bauen - Grenzen überwinden. Innovationen in der ambulanten und st...

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Multiprofessionelle Entscheidungsunterstützung im Kontext chronischer Wunden

Beginn:
5. Sep 2019, 13:00
Ende:
5. Sep 2019, 14:30
Kurs-Nr.:
902
Preis:
Kostenfrei
Ort:
HS 2
Plätze:
30
Trainer:

Beschreibung

Multiprofessionelle Entscheidungsunterstützung im Kontext chronischer Wunden


Chronische Wunden sind eine Herausforderung in Medizin und Pflege, da nicht nur Aufwand und Kosten der Behandlung, sondern auch die individuellen Folgen für den Patienten verheerend sein können. Die Therapie und Versorgungssituation von Patienten mit chronischen Wunden wird immer wieder als unzureichend bezeichnet (Dissemond et al., 2014). Aktuelle Erkenntnisse zeigen, dass das Zusammenwirken von interdisziplinären Teams den Heilungsverlauf chronischer Wunden positiv beeinflussen kann. Das BMBF-geförderte Projekt PosiThera - Prozessbezogene, kontextsensitive Entscheidungsunterstützung und Simulation zur Therapieunterstützung am Beispiel chronischer Wunden (FKZ: 13GW0171), hat zum Ziel eine digitale Lösung zur Entscheidungsunterstützung von unterschiedlichen Leistungserbringern, die gemeinsam einen Patienten mit chronischer Wunde betreuen, zu entwickeln. Um die entsprechenden Entwicklungen an die Bedürfnisse der einzelnen beteiligten Professionen anzupassen und gleichzeitig Informationen über die Akzeptanz eines solchen Systems zu erhalten, wurde eine systematische überregionale und multiprofessionelle Anforderungsanalyse durchgeführt (Przysucha et al., 2018). Ein sektorenübergreifender Datenpool wird als Bindeglied betrachtet, um Teams auch über die Sektorengrenzen hinweg für ein gemeinsames Behandlungsziel zu synchronisieren (Aschhoff & Stein, 2018). Ein solcher Datenpool stellt ein Fundament für die Anwendung von Entscheidungsunterstützungssystemen in der Versorgung dar. Denn nur durch die Abstimmung der einzelnen intersektoralen und multiprofessionellen Behandlungsschritte aufeinander, kann eine effektive und effiziente Therapie sichergestellt werden. Damit eine solche wirksame Versorgungskette entsteht, muss im Zentrum einer solchen Kette das Fachwissen, das sich aus internationalen und nationalen Leitlinien, neusten Forschungsergebnissen und eigenen sowie aus gemeinsamen Erfahrungen zusammensetzt, stehen. Dieses Wissen wird über das PosiThera-System, prozessbezogen und kontextsensitiv, d.h. auf den Akteur, sein Umfeld und auf die Spezifika des zu behandelnden Falles zugeschnitten, den beteiligten Akteuren zur Verfügung gestellt. Zu diesem Zweck wird eine Softwarelösung zur Entscheidungsunterstützung u. Simulation von Behandlungsansätzen auf Basis eines Regelwerkes und Expertensystems, das seinen Input einerseits aus Primärsystemen und andererseits aus einem Wissens- und Terminologieserver zieht, entwickelt. Das Gesamtkonzept integriert und verarbeitet Daten aus bestehenden Primärsystemen, die über ein interoperables Gateway und Data Repository (beide formen eine Einheit), mit den anderen System-Modulen: Regel-u. Expertensystem, Wissens-u. Terminologieserver und kontextsensitive Interaktions- u. Präsentationsebene (GUI) verbunden sind. Die Module sind in sich geschlossene Dienste, die über ein gemeinsames Informations- und Wissensmodell verfügen und mittels eines Nachrichtenmechanismus miteinander kommunizieren.

Literatur

Aschhoff, M., & Stein, M. (2018). Der digitale Patient: vielfältige Daten sinnvoll zusammenführen. Pflegezeitschrift, 71(11), 23–25. https://doi.org/10.1007/s41906-018-0757-5 Dissemond, J., Augustin, M., Eming, S. A., Goerge, T., Horn, T., Karrer, S., … Stücker, M. (2014). Modern wound care - practical aspects of non-interventional topical treatment of patients with chronic wounds. JDDG: Journal Der Deutschen Dermatologischen Gesellschaft, 12(7), 541–554. https://doi.org/10.1111/ddg.12351 Przysucha, M., Vogel, S., Hüsers, J., Wache, S., Sellemann, B., & Hübner, U. (2018). Requirements for Collaborative Decision Support Systems in Wound Care: No Information Continuity Without Management Continuity. Studies in Health Technology and Informatics, 253, 133–137. Retrieved from http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/30147058

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Kursnummer: 20190314190001

 

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Anerkennungsnummer 201901450