https://www.hsbi.de/publikationsserver 2000-01-01T00:00+00:00 1 monthly https://www.hsbi.de/publikationsserver/record/1267 König, Matthias Lakomek, Heinz-Jürgen Pörtner, Aljoscha Sprute, Dennis 2017 Das Projekt „Smart Fall“ beschäftigt sich mit einem kostengünstigen System zur Erkennung von Aktivitäten und Stürzen älterer Menschen und der Einbindung des Systems in einen Smart-Home-Kontext. Das entwickelte System umfasst zwei wesentliche Komponenten: Ein sogenanntes Wearable dient als Sensorik zur Erkennung von Stürzen und Aktivitäten einer Person, während eine Empfangskomponente zur Kopplung an das Smart Home dient. Beide Komponenten kommunizieren funkbasiert miteinander. Die Erkennung von Stürzen und eine damit verbundene Alarmierung im Notfall betrifft insbesondere ältere Menschen, die sich möglicherweise nach einem Sturz nicht mehr selbst helfen können. Das Thema hat ebenfalls eine starke Relevanz für Menschen in häuslicher Pflege und in Pflegeeinrichtungen. https://www.hsbi.de/publikationsserver/record/1267 deu Verlag Orthopädie-Technik info:eu-repo/semantics/openAccess König M, Lakomek H-J, Pörtner A, Sprute D. Smart Fall: Entwicklung eines Systems zur Sturz- und Aktivitätenerkennung im Smart Home. <i>Orthopädie Technik</i>. 2017;68(9):30-35. Smart Fall: Entwicklung eines Systems zur Sturz- und Aktivitätenerkennung im Smart Home info:eu-repo/semantics/article doc-type:article text http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 https://www.hsbi.de/publikationsserver/record/1259 Sprute, Dennis König, Matthias 2016 This paper proposes a novel activity recognition system that is integrated into a smart home environment. It is characterized by low costs, high energy efficiency and low intrusiveness to increase the acceptance of the users. Activity recognition is performed locally on a single small-sized wearable device incorporating a microprocessor and a tri-axial accelerometer. After investigating on different feature sets and classification algorithms, the final implementation only considers five time domain features and a C4.5 decision tree classifier resulting in an immediate response. This wearable device is successfully integrated into an intelligent environment by Bluetooth Low Energy wireless communication protocol and openHAB as platform-independent integration software. The integration of the system into the home environment allows reactions of the home depending on the activity which enriches the life quality of the residents. Additionally, the system covers fall detection that enables the home to provide a fallen person with urgent support. https://www.hsbi.de/publikationsserver/record/1259 eng IEEE info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/10.1109/IE.2016.23 info:eu-repo/semantics/altIdentifier/issn/2472-7571 info:eu-repo/semantics/closedAccess Sprute D, König M. On-Chip Activity Recognition in a Smart Home. In: <i>2016 12th International Conference on Intelligent Environments (IE)</i>. IEEE; 2016:95-102. doi:<a href="https://doi.org/10.1109/IE.2016.23">10.1109/IE.2016.23</a> On-Chip Activity Recognition in a Smart Home info:eu-repo/semantics/conferenceObject doc-type:conferenceObject text http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 https://www.hsbi.de/publikationsserver/record/1347 Grebe, Christian Herde, Katharina Latteck, Änne-Dörte Mertin, Matthias Rumpel, Andrea 2016 HINTERGRUND UND ZIELSETZUNG: Kompetenzmessung in der Pflege ist ein diffiziles Unterfangen. Objektive Verfahren stehen vor mehreren schwierig zu überwindenden Herausforderungen, wenn sie über reine Tests auf Regelwissen hinausgehen sollen. Eine hohe Standardisierung von Situationen bzw. Fällen setzt simulierte Laborsituationen (Skills Lab, OSCE, Simulationspatienten) voraus, in welchen sowohl fraglich ist, in wieweit sie reale klinische Praxis abbilden, hermeneutisches Fallverstehen berücksichtigen und die Objektivität der Beurteiler gewährleistet werden kann. Die bisher entwickelten Verfahren scheitern derzeit noch an diesen Herausforderungen, wissenschaftliche Gütekriterien zu diesen Verfahren fehlen überwiegend. Daher haben sich in der Vergangenheit vor allem Selbsteinschätzungen etabliert. Instrumente aus dem englischen Sprachraum basieren allerdings auf einem anderen Verständnis von Kompetenz als dem hierzulande zumeist verwendeten Kompetenzmodell von Erpenbeck und Rosenstiel. Es bleibt zudem oft unklar, ob die verfügbaren Selbsteinschätzungsinstrumente nicht eher die subjektive Handlungssicherheit anstelle der selbsteingeschätzten (Outcome orientierten) Performanz messen. Das hier vorgestellte Instrument fokussiert daher explizit auf die subjektive Handlungssicherheit. METHODEN: Als Grundlage der zu messenden Kompetenzbereiche diente, vor dem Hintergrund auch die spezifischen Kompetenzen Lernender aus primärqualifizierten Pflegestudiengängen zu berücksichtigen, die „Qualifikationsziele akademisch ausgebildeter Pflegefachkräfte“, welche die pflegerischen Modellstudiengänge in Nordrhein Westfalen 2014 konsentiert haben. Aus diesen Qualifikationszielen wurden die im Instrument zu berücksichtigenden Kompetenzbereiche abstrahiert. Anschließend wurden 59 Items mit Situationscharakter operationalisiert, für jeden Kompetenzbereich mindestens 5. Das Antwortformat ist 4-stufig, von „unsicher“ bis „sehr sicher“. In einer Querschnittserhebung wurde der Fragebogen von N=199 Studierenden aller Semester eines primärqualifizierenden Pflegestudiengangs sowie von N=157 Auszubildenden aller Ausbildungsjahre von zwei Berufsfachschulen beantwortet. Separat für die Items jedes Kompetenzbereichs wurden Rasch Rating-Scale Modelle mit der Software RUMM2030 angepasst, wobei Items mit unzureichendem Fit bei Bedarf gestrichen wurden. Das Rating Scale Modell von Andrich stellt einen restriktiveren Spezialfall des ordinalen Partial Credit Modells dar, bei dem die Locations der Schwellenwerte über alle Items identisch sind. Es eignet sich daher in besonderer Weise für Skalen, deren Items ein durchgehendes Antwortformat aufweisen. ERGEBNISSE: Für die Passung der Rating-Scale-Raschmodelle wurden folgende Kriterien angelegt: 1) hierarchisch geordnete Schwellenwerte der Items, 2) globaler chi2 Modelltest mit p>0.05, 3) Fit Residuen jedes Items zwischen -2.5 und +2.5 und 4) chi2 Test der einzelnen Items mit p>0.05 (Bonferroni- korrigiert). Gemäß dieser Kriterien konnte für die Items der Kompetenzbereiche Kommunizieren, Beraten, Schulen und Anleiten im multiprofessionellen Team und Ethisch begründet handeln/ Advocacy kein Rasch Rating Scale Modell angepasst werden. Für die sechs Kompetenzbereiche „Hands-on“- Pflege (5 Items), Beraten von Patienten und Angehörigen (4 Items), Prozesse steuern und evaluieren (6 Items), Qualitätsverantwortung übernehmen (3 Items), Patientenzentriert handeln/ hermeneutisches Fallverstehen (6 Items)und Wissenschaftsbasiert handeln/ EbN (8 Items) konnten erfolgreich Rasch Rating-Scale-Modelle angepasst werden, die die genannten Kriterien erfüllen. Diese Skalen weisen mit Person Separation Indices (PSI) zwischen 0.59 und 0.69 sowie (für die um Missings bereinigten Fälle) Cronbach’s Alpha zwischen 0.64 und 0.86 akzeptable bis gute Reliabilitätsmaße auf. DISKUSSION UND AUSBLICK: Für die Skalen, für welche Raschmodelle angepasst werden konnten, ist die Bildung von Summenscores zulässig. Für diese Kompetenzbereiche stehen somit konstruktvalide und reliable Selbsteinschätzungsskalen zu Verfügung, welche sowohl für die Lernstandbeurteilung wie auch für die Evaluation von Studien- und Ausbildungsgängen sinnvoll eingesetzt werden können. In der Zukunft sollten Validierungen dieser Skalen sowohl an weiteren Stichproben von Studierenden und Auszubildenden erfolgen, zudem sollte die Stabilität der Skalen bei erfahrenen Pflegekräften und ggf. auch in der Altenpflege gemessen werden. https://www.hsbi.de/publikationsserver/record/1347 https://www.hsbi.de/publikationsserver/download/1347/1348 deu info:eu-repo/semantics/openAccess Grebe C, Herde K, Latteck Ä-D, Mertin M, Rumpel A. Entwicklung eines standardisierten Instruments zur Messung der subjektiven Handlungssicherheit von Studierenden und Auszubildenden der Gesundheits- und Krankenpflege. In: ; 2016. Entwicklung eines standardisierten Instruments zur Messung der subjektiven Handlungssicherheit von Studierenden und Auszubildenden der Gesundheits- und Krankenpflege info:eu-repo/semantics/conferenceObject doc-type:conferenceObject text http://purl.org/coar/resource_type/c_5794