Zusammenfassung
Hintergrund
Im Verbundprojekt „Mobile Care Backup“, gefördert vom Bundesministerium für Bildung
und Forschung, ist die Smartphone-basierte App „MoCaB“ im engen Austausch mit pflegenden
Angehörigen entwickelt worden. Sie stellt individualisierte, algorithmusbasierte Informationen
bereit und kann pflegende Angehörige im Alltag begleiten und unterstützen. Nach einer
mehrschrittigen Entwicklungsphase wurde zum Ende des Forschungsprojektes eine Testung
von MoCaB im häuslichen Setting durch pflegende Angehörige durchgeführt. Das Ziel
dabei war herauszufinden, wie die Testpersonen die Funktionen in MoCaB bewerten und
inwiefern die App Unterstützung in der Pflege liefert.
Methoden
18 Testpersonen, die Angehörige pflegen, nahmen an der Testung von MoCaB teil. Leitfadengestützte
qualitative Interviews zur Erfassung des Nutzungsverhaltens und der Erfahrungen mit
der App wurden nach der zweiten und nach der vierten Woche durchgeführt, transkribiert
und mithilfe der inhaltlich strukturierenden, qualitativen Inhaltsanalyse nach Kuckartz
ausgewertet.
Ergebnisse
Besonders die vermittelten Informationen wurden durchweg positiv und als hilfreich
von den Testpersonen beschrieben. Die proaktive Auslieferung von Informationen sowie
bereitgestellte Übungen für pflegende Angehörige wurden grundsätzlich als hilfreich
eingeschätzt, deren Verwendung hängt jedoch vom individuellen Nutzungsstil ab. Die
Unterstützung von MoCaB kann durch drei Dimensionen beschrieben werden: 1) Erweiterung
pflegerelevanten Wissens, 2) Anregung zur Selbstreflexion und 3) Verhalten gegenüber
den Pflegebedürftigen.
Diskussion
Mit wenigen Ausnahmen empfanden die Testpersonen die App MoCaB als bereichernd. Die
Unterstützungsdimensionen wirken an unterschiedlichen Stellen im Alltag und sind,
je nach Dauer der bestehenden Pflegetätigkeit und nach individuellen Präferenzen der
Testpersonen, unterschiedlich stark ausgeprägt.
Schlussfolgerung
Die Art und Weise, wie die Testpersonen die App nutzten, entsprachen nicht jederzeit
den erwarteten Verhaltensweisen. Dies zeigt die Relevanz offener, qualitativer Untersuchungsmethoden
bei der Evaluation von Gesundheitsapps.
Abstract
Background
In the joint project “Mobile Care Backup” funded by the German Federal Ministry of
Education and Research, the smartphone-based app “MoCaB” was developed in close cooperation
with informal caregivers. It provides individualized, algorithm-based information
and can accompany and support caring relatives in everyday life. After a multi-step
development, informal caregivers tested the MoCaB app in a home setting at the end
of the research project. The goal was to find out how the test persons evaluate MoCaB
and in which form the app can provide support to informal caregivers.
Methods
Eighteen test persons caring for relatives participated in a four-week test of MoCaB.
Guideline-based qualitative interviews to record usage behavior and experiences with
the app were conducted after two and four weeks of testing, transcribed and analyzed
using qualitative content analysis.
Results
The test persons described the care-related information as helpful. The individualized,
algorithm-based mode of information delivery and the exercises provided for family
caregivers were generally rated as helpful, but their use depends on the individual
usage style. Three dimensions can describe the effects of MoCaB: 1) expansion of care-relevant
knowledge, 2) stimulation of self-reflection, and 3) behavior towards the care recipients.
Discussion
With few exceptions, the testing caregivers felt that the MoCaB app was enriching.
The support dimensions have an effect at different points in everyday life and vary
in intensity, depending on the duration of the existing care activity and the individual
preferences of the users.
Conclusion
The way in which caregivers used the app was not always consistent with the expected
behaviors. This demonstrates the relevance of open-ended, qualitative research methods
in the evaluation of health apps.
Schlüsselwörter
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Article info
Publication history
Published online: August 30, 2021
Accepted:
June 28,
2021
Received in revised form:
June 24,
2021
Received:
January 25,
2021
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© 2021 Published by Elsevier Inc.
