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s00103-020-03146-3.pdf 1,13MB
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1000 Titel
  • Einschätzung der Qualität digitaler Gesundheitsangebote: Wie können informierte Entscheidungen gefördert werden?
1000 Titelzusatz
  • Assessing the quality of digital health services: How can informed decisions be promoted?
1000 Autor/in
  1. Rebitschek, Felix G. |
  2. Gigerenzer, Gerd |
1000 Erscheinungsjahr 2020
1000 Publikationstyp
  1. Artikel |
1000 Online veröffentlicht
  • 2020-05-18
1000 Erschienen in
1000 Quellenangabe
  • 63(6):665-673
1000 Copyrightjahr
  • 2020
1000 Lizenz
1000 Verlagsversion
  • https://doi.org/10.1007/s00103-020-03146-3 |
1000 Publikationsstatus
1000 Begutachtungsstatus
1000 Sprache der Publikation
1000 Abstract/Summary
  • Eine wichtige Voraussetzung für das Gelingen der Digitalisierung des Gesundheitswesens ist die digitale Risikokompetenz der Nutzer, also ihre Fähigkeit, Nutzen und Schaden von digitalen Technologien und Informationen zu beurteilen, digitale Angebote kritisch zu nutzen und sich auch mit statistischer Evidenz auseinanderzusetzen. Wie finden Menschen qualitätsgesicherte Gesundheitsinformationen und wie können sie die Qualität von algorithmischen Entscheidungssystemen besser beurteilen? In diesem narrativen Beitrag sollen zwei Ansätze aufgezeigt werden, wie die Fähigkeit zum informierten Entscheiden gefördert werden kann. Evidenzbasierte und verlässliche Gesundheitsinformationen existieren im Internet, müssen aber von einer Vielzahl unzuverlässiger Informationen unterschieden werden. Verschiedene Institutionen im deutschen Sprachraum haben deshalb Anleitungen bereitgestellt, um Laien eine informierte Entscheidung zu erleichtern. Beispielsweise hat das Harding-Zentrum für Risikokompetenz in Potsdam für diese Zwecke einen Entscheidungsbaum ('fastand-frugal tree') entwickelt. Im Umgang mit Algorithmen können natürliche Häufigkeitsbäume (NFTs) helfen, die Güte und Fairness eines algorithmischen Entscheidungssystems zu beurteilen. Neben zuverlässigen und verständlichen digitalen Angeboten sollten weitere Werkzeuge für Laien zur Beurteilung von Informationen und Algorithmen entwickelt und bereitgestellt werden. Diese können auch in Schulungsprogramme zur digitalen Kompetenzförderung aufgenommen werden. Damit wäre ein wichtiger Schritt zum Gelingen der Digitalisierung in der Prävention und Gesundheitsförderung getan.
1000 Sacherschließung
lokal Algorithmic decision systems
lokal Telemedicine [MeSH]
lokal Risk literacy
lokal Leitthema
lokal Algorithm performance
lokal Digitale Gesundheitsinformationen
lokal Risikokompetenz
lokal Informed decision-making
lokal Health Literacy [MeSH]
lokal Algorithmische Entscheidungssysteme
lokal Germany [MeSH]
lokal Algorithmengüte
lokal Informiertes Entscheiden
lokal Delivery of Health Care/methods [MeSH]
lokal Decision Making [MeSH]
lokal Digital health information
1000 Liste der Beteiligten
  1. https://frl.publisso.de/adhoc/uri/UmViaXRzY2hlaywgRmVsaXggRy4=|https://frl.publisso.de/adhoc/uri/R2lnZXJlbnplciwgR2VyZA==
1000 Hinweis
  • DeepGreen-ID: aa29f08f0c114d399ebe58881157557b ; metadata provieded by: DeepGreen (https://www.oa-deepgreen.de/api/v1/), LIVIVO search scope life sciences (http://z3950.zbmed.de:6210/livivo), Crossref Unified Resource API (https://api.crossref.org/swagger-ui/index.html), to.science.api (https://frl.publisso.de/), ZDB JSON-API (beta) (https://zeitschriftendatenbank.de/api/), lobid - Dateninfrastruktur für Bibliotheken (https://lobid.org/resources/search)
1000 Label
1000 Dateien
1000 Objektart article
1000 Beschrieben durch
1000 @id frl:6441777.rdf
1000 Erstellt am 2023-04-25T18:26:53.671+0200
1000 Erstellt von 322
1000 beschreibt frl:6441777
1000 Zuletzt bearbeitet 2023-10-19T11:06:54.528+0200
1000 Objekt bearb. Thu Oct 19 11:06:54 CEST 2023
1000 Vgl. frl:6441777
1000 Oai Id
  1. oai:frl.publisso.de:frl:6441777 |
1000 Sichtbarkeit Metadaten public
1000 Sichtbarkeit Daten public
1000 Gegenstand von

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