26kgg222 10.3205/26kgg222 urn:nbn:de:0183-26kgg2229 Meeting Abstract Schoberer Schoberer Daniela D

Medizinische Universität Graz, Institut für Pflege-und Gesundheitswissenschaften, Graz, Österreich

author Stampfer Stampfer Philip P

JOANNEUM RESEARCH Forschungsgesellschaft mbH, HEALTH – Institute for Biomedical Research and Technologies, Österreich

author German Medical Science GMS Publishing House

Düsseldorf

610 20251030 germ This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution 4.0 License. Dieser Artikel ist ein Open-Access-Artikel und steht unter den Lizenzbedingungen der Creative Commons Attribution 4.0 License (Namensnennung). M0662 222 Deutsche Gesellschaft für Allgemeinmedizin und Familienmedizin Deutsche Gesellschaft für Sozialmedizin und Prävention Netzwerk Evidenzbasierte Medizin e.V. Deutsche Gesellschaft für Medizinische Soziologie 60. Kongress für Allgemeinmedizin und Familienmedizin Gesundheit gestalten Leitlinien und andere Tools Göttingen 20260930 20261002 V-40-03 BMIMI BMWET FFG–COMET TextHintergrund: Stürze gehören zu den häufigsten und folgenschwersten Ereignissen in der stationären Langzeitpflege und im Krankenhaus. Sie verursachen Verletzungen, Mobilitätseinbußen und Verlust an Selbstständigkeit. Obwohl evidenzbasierte Leitlinien vorliegen, ist ihre Umsetzung herausfordernd: Pflegepersonen müssen unter Zeitdruck komplexe Informationen integrieren und Handlungsoptionen situativ entscheiden. Ziel dieses Projektes ist es, Leitlinienempfehlungen digital, kontextsensitiv und personalisiert nutzbar zu machen.Zielsetzung/Fragestellung: Wie lassen sich evidenzbasierte Leitlinienempfehlungen zur Sturzprävention in maschinenlesbare Entscheidungslogiken überführen und mit Routinedaten verknüpfen, um am Point of Care personalisierte Handlungsempfehlungen zu generieren?Material & Methoden: Im COMET-Projekt N!CA erfolgten: (1) eine systematische Leitlinienanalyse mit Extraktion von Zielgruppen und Interventionen; (2) die Zuordnung der extrahierten Daten zur Pflegeterminologie DIZIMA sowie zur internationalen Terminologie SNOMED; (3) die semantische Modellierung der Leitlinieninhalte zur Herstellung von Maschinenlesbarkeit und regelbasierter Auswertbarkeit; (4) die formale Repräsentation der Inhalte in einer strukturierten, digital abbildbaren Entscheidungslogik; sowie (5) die Schaffung der Grundlage für eine interoperable Datennutzung durch Harmonisierung und Standardisierung von Routinedaten.In Co-Design-Workshops wird die Praxistauglichkeit des Prototyps getestet und die notwendigen Spezifikationen werden ermittelt.Ergebnisse: Die Leitlinie wurde in ein maschinenlesbares, semantisch modelliertes Regelwerk überführt. Terminologie-Mappings und ein Interoperabilitätskonzept ermöglichen die Verknüpfung mit Routinedaten und perspektivisch die Kombination mit KI-gestützten Risikovorhersagen. Die Machbarkeit wurde anhand exemplarischer Fallvignetten demonstriert. Der Prototyp sowie erste Ergebnisse zu den Co-Design-Workshops mit Pflegepersonen werden präsentiert.Diskussion: Die Modellierung schlägt die Brücke zwischen evidenzbasierter Pflege und digitaler Entscheidungsunterstützung. Herausforderungen bestehen in Datenqualität, Akzeptanz, Integration in bestehende Systeme und kontinuierlicher Pflege der Wissensbasis. Ein partizipatives Vorgehen mit Einbindung der Anwender:innen und die Evaluation im Routinebetrieb sind zentral.Take Home Message für die Praxis: Digitale Leitlinien kombiniert mit standardisierten Pflegedaten ermöglichen personalisierte, kontextsensitive Sturzprävention am Point of Care und damit eine Entlastung von Pflegepersonen.Interessenkonflikte: Das Projekt wird im Rahmen von COMET – Competence Centers for Excellent Technologies durch BMIMI, BMWET, [Land Steiermark, SFG] gefördert. Das Programm COMET wird durch die FFG abgewickelt. 0 0 0 0