Wahrgenommener Nutzen digitaler Gesundheitsapplikationen aus der Perspektive von Nutzenden

Einleitung Studienergebnisse deuten darauf hin, dass digitale Gesundheitsapplikationen (dGA) Personen dabei unterstützen können, gesundheitsbezogene Entscheidungen zu treffen und einen gesünderen Lebensstil zu führen [1] [2] [3] [4]. Allerdings scheinen sozial benachteiligte Gruppen und Ältere den Nutzen von onlinebasierten Gesundheitsdiensten geringer wahrzunehmen und folglich weniger von den potenziellen Vorteilen zu profitieren [5].

Das Ziel dieser Auswertung ist, festzustellen, ob sich der wahrgenommene Nutzen von dGA in Abhängigkeit von der Ausprägung soziodemografischer/sozioökonomischer Merkmale der Nutzenden unterscheidet. Hieraus ergibt sich die folgende Fragestellung: Unterscheidet sich der wahrgenommene Nutzen von dGA nach soziodemografischen/sozioökonomischen Merkmalen der Nutzenden?

Methoden Die Ergebnisse beruhen auf der Analyse einer Onlineumfrage, an der zwischen dem 10. und 18. März 2022 1.200 in Deutschland lebende Personen (18-74 Jahre) teilnahmen. Die Zusammensetzung der Stichprobe entspricht der aktuellen Verteilung von Alter, Geschlecht und Wohnsitz in den jeweiligen Bundesländern (nicht gekreuzt).

Das Erhebungsinstrument wurde gezielt entwickelt, um die aktuelle Nutzung von digitalen Gesundheitsapplikationen und die Einstellung gegenüber diesen Applikationen nach soziodemografischer/sozioökonomischer Stratifizierung zu analysieren. Die Ausprägung des empfundenen Nutzens von dGA wurde auf einer vierstufigen Likert-Skala gemessen und mittels U-Test/H-Test ausgewertet.

Ergebnisse 37,7 % aller Teilnehmenden nutzten dGA, während die übrigen 62,3 % angaben, dGA entweder nicht zu nutzen (52,2 %) oder die Nutzung wieder eingestellt zu haben (10,1 %). In Bezug auf die Variablen Unterstützung bei der Realisierung gesundheitsbezogener Ziele und Kommunikation auf Augenhöhe mit med. Leistungserbringern zeigte sich, dass Nutzende mit gut eingeschätzter Gesundheit diesen Aussagen signifikant häufiger zustimmten als Nutzende, die ihre Gesundheit schlechter einschätzten. Zudem zeigten sich signifikante Unterschiede nach Geschlecht. So schätzten Männer den Nutzen signifikant höher als Frauen ein. Hinsichtlich der Merkmale subjektiver Sozialstatus (SSS), Bildungsniveau, chronische Erkrankung und Migrationsstatus ließen sich hingegen keine signifikanten Unterschiede feststellen.

Schlussfolgerung

Schlussfolgerung/Ausblick Übereinstimmend mit den Ergebnissen vorliegender Studien konnten soziale Unterschiede identifiziert werden. Dies gilt weniger für die traditionellen Determinanten gesundheitlicher Ungleichheit, wie z.B. das Bildungsniveau oder SSS, sondern vielmehr für die Merkmale Geschlecht und subjektiv wahrgenommener Gesundheitszustand. Bislang spielten diese Perspektiven jedoch bei der Implementierung eine eher untergeordnete Rolle. Diese sollten zukünftig – auch zur Vermeidung sich verstärkender sozialer und digitaler Ungleichheiten in der Gesundheit – systematisch berücksichtigt werden.

Publication History

Article published online:
22 August 2022

• Literatur

• 1 Aitken M, Lyle J. 2015 Patient adoption of mHealth: use, evidence and remaining barriers to mainstream acceptance. Parsippany, NJ: IMS Institute for Healthcare Informatics.
• 2 Marcolino MS, Oliveira JAQ, D'Agostino M, Ribeiro AL, Alkmim MBM., Novillo-Ortiz D. 2018; The impact of mHealth interventions: systematic review of systematic reviews. JMIR mHealth and uHealth 6 (01) e8873
• 3 Mateo GF, Granado-Font E, Ferré-Grau C, Montaña-Carreras X. 2015; Mobile phone apps to promote weight loss and increase physical activity: a systematic review and meta-analysis. Journal of medical Internet research 17 (11) e4836
• 4 Evers-Wölk M, Oertel B, Sonk M, Jacobs M. 2018 Gesundheits-Apps. Büro für Technikfolgen-Abschätzung beim Deutschen Bundestag. Berlin.
• 5 Heponiemi T, Jormanainen V, Leemann L, Manderbacka K, Aalto AM, Hyppönen H. 2020; Digital divide in perceived benefits of online health care and social welfare services: national cross-sectional survey study. Journal of medical Internet research 22 (07) e17616