Evangelische Hochschule Nürnberg
Filtern
Dokumenttyp
- Aufsatz (5)
- Konferenzveröffentlichung (1)
Volltext vorhanden
- nein (6)
Gehört zur Bibliographie
- nein (6) (entfernen)
Schlagworte
- Gesundheitsförderung (6) (entfernen)
Hintergrund
Der Landkreis Fürth hat im Rahmen der GesundheitsregionPlus (https://www.gesundheitsregionenplus.bayern.de/) eine Bedarfserhebung zu Maßnahmen der Gesundheitsförderung und Prävention bei Schwangeren und jungen Familien durchgeführt. Basierend auf qualitativem Interviewmaterial der Bedarfserhebung wird in diesem Beitrag ein gegenstandsorientiertes, theoretisches Modell von Zugangswegen zu Maßnahmen der Gesundheitsförderung und primären Prävention in der GesundheitsregionPlus Landkreis Fürth abgeleitet.
Methoden
Es wurden insgesamt sieben Expertinnen und Experten sowie insgesamt elf Schwangere bzw. Mütter interviewt. Um den Zugang zu Maßnahmen der Gesundheitsförderung und primären Prävention in der Bevölkerung genauer zu untersuchen, wurden die Gespräche in Anlehnung an das Backward Mapping strukturiert. Die Daten wurden im Rahmen einer qualitativen, strukturierenden Inhaltsanalyse nach Mayring ausgewertet.
Ergebnisse und Schlussfolgerung
Es können insgesamt drei Ebenen des Zugangs im Hinblick auf die Randbedingungen unterscheiden werden, welche dazu führen, dass Schwangere und junge Familien an einer Maßnahme der primären Prävention & Gesundheitsförderung (Präv/GF-Maßnahme) in der GesundheitsregionPlus Landkreis Fürth teilnehmen: Ein erster Zugangsweg erfolgt über Enkulturation, ein zweiter erfolgt über Motivation und ein dritter Zugangsweg erfolgt über Empfehlungen. Abhängig von Randbedingungen wie z. B. einer spezifischen Gesundheitsförderungsmaßnahme kann eine der drei Zugangsebenen den dominanten Zugang darstellen.
Hintergrund Das Projekt „Gesunde Südstadt“ hat den Schwer-punkt Gesundheitsförderung in der Lebenswelt Kommune. Es wurde im Rahmen des „Präventionsgesetzes“ (SGB V §20a) initiiert und zielt ab auf die Verringerung der gesundheitlichen Ungleichheit in der Stadt Nürnberg. Die Maßnahmen der kommunalen Gesundheitsförderung im Handlungsfeld Ernährung wurden durch eine externe multiperspektivische, multimethodische Prozess- und Ergebnisevaluation begleitend untersucht.
Methoden 55 Maßnahmenberichte, 8 Interviews mit Teilneh-menden sowie 3 Interviews mit Maßnahmendurchführenden wurden mit qualitativer Inhaltsanalyse ausgewertet. Eine Teilnehmendenbefragung (n = 35) mittels Fragebögen wurde quantitativ-statistisch ausgewertet.
Ergebnisse Die Ergebnisse zeigen, dass die Gesundheits-
förderungsmaßnahmen durch die Teilnehmenden eine hohe
Akzeptanz erfuhren und ein ausgeprägtes Maß an Partizipation
ermöglicht wurde. Weiterhin zeigen die Ergebnisse, dass die
Maßnahmen die interaktive sowie die funktionale Gesundheits-kompetenz förderten. Ein empirisches Pfadmodell für kommunale Gesundheitsförderungsprojekte wurde abgeleitet.
Schlussfolgerung Die Ergebnisse belegen gesundheitsförderliche Effekte eines verhältnis- und verhaltensbasierten, kommunalen Ansatzes zur Gesundheitsförderung bei Teilnehmenden an Maßnahmen im Handlungsfeld Ernährung. Das Projekt „Gesunde Südstadt“ stellt einen systematischen, lebensweltrelevanten und niedrigschwelligen Ansatz der soziallagenbezogenen Gesundheitsförderung im kommunalen Setting dar. Methodische Einschränkungen, wie das Querschnittsdesign der Studie, werden diskutiert.
Mobile apps are increasingly utilized to gather data for various healthcare aspects. Furthermore, mobile apps are used to administer interventions (e.g., breathing exercises)to individuals. In this context, mobile crowdsensing constitutes a technology, which is used to gather valuable medical databased on the power of the crowd and the offered computationalcapabilities of mobile devices. Notably, collecting data withmobile crowdsensing solutions has several advantages comparedto traditional assessment methods when gathering data overtime. For example, data is gathered with high ecological validity, since smartphones can be unobtrusively used in everyday life. Existing approaches have shown that based on these advantages new medical insights, for example, for the tinnitus disease, can be revealed. In the work at hand, data of a developed mHealth crowdsensing platform that assesses the stress level and fluctuations of the platform users in daily life was investigated. More specifically, data of 1797 daily measurements on GPS and stress-related data in 77 users were analyzed. Using this data source, machine learning algorithms have been applied with the goalto predict stress-related parameters based on the GPS data of the platform users. Results show that predictions become possible that (1) enable meaningful interpretations as well as (2) indicate the directions for further investigations. In essence, the findings revealed first insights into the stress situation of individuals over time in order to improve their quality of life. Altogether, the work at hand shows that mobile crowdsensing can be valuably utilized in the context of stress on one hand. On the other, machine learning algorithms are able to utilize geospatial data of stress measurements that was gathered by a crowdsensing platform with the goal to improve the quality of life of its participating crowd users.
Einleitung
Seit 2017 wird in Nürnberg das Projekt „Gesundheit für Alle im Stadtteil“ durchgeführt. Dabei wurden in vier Nürnberger Stadtteilen zahlreiche Angebote in den Bereichen Bewegung, Ernährung und Entspannung sowie verhältnispräventive Maßnahmen durchgeführt. Gefördert wird das Projekt im Rahmen des Präventionsgesetzes nach §20a SGB V von der AOK Bayern. Das Projekt orientiert sich bei der Umsetzung der Angebote am Ansatz der lebensweltbezogenen Gesundheitsförderung (Setting-Ansatz). Ziel des Projekts ist es, insbesondere sozial benachteiligte Zielgruppen, die mit bisherigen Gesundheitsförderungsangeboten kaum erreicht wurden, mit kommunalen Gesundheitsförderungsmaßnahmen direkt im Stadtteil zu erreichen.
Methoden
Das Projekt „Gesundheit für Alle im Stadtteil“ wurde durch die Evangelische Hochschule Nürnberg multiperspektivisch und multimethodisch durch eine quantitative Sekundärdatenanalyse und Onlinebefragung sowie durch qualitative Fokusgruppen evaluiert.
Ergebnisse
Erste Ergebnisse belegen gesundheitsförderliche Effekte eines verhältnisbasierten, kommunalen Ansatzes zur Gesundheitsförderung. Zudem gibt es Hinweise darauf, dass vulnerable Zielgruppen durch die Angebote gut erreicht werden konnten.
Fazit
Das Projekt „Gesundheit für Alle im Stadtteil“ stellt demnach einen lebensweltrelevanten und niedrigschwelligen Ansatz der soziallagenbezogenen Gesundheitsförderung im kommunalen Setting dar.
Das Projekt „Gesunde Südstadt“ hat den Schwerpunkt Gesundheitsförderung in den Lebenswelten. Es wurde im Rahmen des Programms „Gesunde Kommune“ der AOK Bayern initiiert und zielt auf einen Beitrag zur Verringerung der gesundheitlichen Ungleichheit im sozioökonomisch benachteiligten südlichen Bezirk der Stadt Nürnberg ab. Es werden bedarfsgerechte Präventions- und Gesundheitsförderungsmaßnahmen mit sozial benachteiligten Zielgruppen (Migranten, Geflüchtete, Erwerbslose) entwickelt und umgesetzt. Die Maßnahmen des Projekts orientieren sich an den Handlungsfeldern Ernährung, Bewegung und Stressmanagement des Leitfadens Prävention. Die Wirksamkeit des Projekts wird durch eine externe multiperspektivische, multimethodische Prozess- und Ergebnisevaluation untersucht.
A longitudinal pilot study on stress-levels in the crowdsensing mHealth platform TrackYourStress
(2019)
Background: The mobile phone app, TrackYourStress (TYS), is a new crowdsensing mobile health platform for ecological momentary assessments of perceived stress levels.
Objective: In this pilot study, we aimed to investigate the time trend of stress levels while using TYS for the entire population being studied and whether the individuals’ perceived stress reactivity moderates stress level changes while using TYS.
Methods: Using TYS, stress levels were measured repeatedly with the 4-item version of the Perceived Stress Scale (PSS-4), and perceived stress reactivity was measured once with the Perceived Stress Reactivity Scale (PSRS). A total of 78 nonclinical participants, who provided 1 PSRS assessment and at least 4 repeated PSS-4 measurements, were included in this pilot study. Linear multilevel models were used to analyze the time trend of stress levels and interactions with perceived stress reactivity.
Results: Across the whole sample, stress levels did not change while using TYS (P=.83). Except for one subscale of the PSRS, interindividual differences in perceived stress reactivity did not influence the trajectories of stress levels. However, participants with higher scores on the PSRS subscale reactivity to failure showed a stronger increase of stress levels while using TYS than participants with lower scores (P=.04).
Conclusions: TYS tracks the stress levels in daily life, and most of the results showed that stress levels do not change while using TYS. Controlled trials are necessary to evaluate whether it is specifically TYS or any other influence that worsens the stress levels of participants with higher reactivity to failure.