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Ansätze zur Verbesserung der allgemeinen palliativpflegerischen Versorgung onkologischer Patienten
(2020)
Fragestellung
Der Großteil der onkologischen Palliativpatienten im Krankenhaus wird auf Allgemeinstationen im Rahmen der allgemeinen Palliativversorgung (APV) versorgt. Die Studie untersucht Defizite und mögliche Unterstützungsangebote für Pflegekräfte, die einen großen Teil der Versorgung leisten.
Studiendesign
Befragung mit halbstandardisiertem Fragebogen am Universitären Krebszentrum. Anonyme Befragung aller 379 Pflegekräfte, die auf Allgemeinstationen mit onkologischem Schwerpunkt arbeiten.
Methodik
Quantitative Auswertung der geschlossenen Fragen. Qualitative Inhaltsanalyse nach Mayring der offenen Fragen.
Ergebnis
Die Rücklaufquote betrug 28 % (n = 104), davon 90 % ohne Palliative Care Weiterbildung. Nur 34 % der teilnehmenden Pflegekräfte schätzen die APV auf ihrer Station als sehr gut oder gut ein. Als wesentliche Defizite werden neben Personal- und Zeitmangel (81 %) mehrheitlich (52 %) auch unzureichendes Fachwissen angegeben. 87 % wünschen sich fachliche Unterstützung in der palliativpflegerischen Routine-Versorgung. 77 % wäre es eine Hilfe, wenn palliative Pflegeexperten einmal pro Woche oder häufiger vor Ort unterstützen würden. Dabei werden weniger die Übernahme von Tätigkeiten (22 %), als vor allem Anleitung und Befähigung präferiert (Medikamentenmanagement 48 %, Angehörigenversorgung 64 %, Pflegeinterventionen 65 %).
Diskussion
Pflegende möchten ihre Rolle in der APV wahrnehmen und erachten dazu neben mehr Zeit-/Personalressource vor allem Wissenstransfer und Unterstützung durch Pflegeexperten als hilfreich. Dies kann durch sehr erfahrene und intuitiv handelnde Palliativkräfte (z. B. Kompetenzstufe 5, [1]) und durch Advanced Practice Nurse (APN, [2]) mit theorie- und wissenschaftsbasierter praxisnaher Pflege gelingen.
Introduction
We present a clinical case showing the real-time detection, characterization and delineation of an early Barrett’s cancer using AI.
Patients and methods
A 70-year old patient with a long-segment Barrett’s esophagus (C5M7) was assessed with an AI algorithm.
Results
The AI system detected a 10 mm focal lesion and AI characterization predicted cancer with a probability of >90%. After ESD resection, histopathology showed mucosal adenocarcinoma (T1a (m), R0) confirming AI diagnosis.
Conclusion
We demonstrate the real-time AI detection, characterization and delineation of a small and early mucosal Barrett’s cancer.
Aufgrund fehlender Informationen zu tatsächlich eingesetzten digitalen Assistenztechniken in der ambulanten und stationären Pflege sind die Auswirkungen auf die Pflegepraxis und Pflegepersonal dieser Systeme weitestgehend unerschlossen. Das Projekt DAAS-KIN (Diffusion altersgerechter Assistenzsysteme – Kennzahlenerhebung und Identifikation von Nutzungshemmnissen) untersucht mittels eines Mixed-Methods-Ansatzes (Fragebogen, Experteninterviews, Wertbaumanalyse) Verbreitung, Reaktion und Auswirkung digitaler Assistenzsysteme sowie potentielle Nutzungs- und Diffusionshemmnisse