Die Versorgungsforschung als möglicher Profiteur von Big Data
Zusammenfassung Versorgungsforschung befasst sich mit der Beschreibung und Analyse der Kranken- und Gesundheitsversorgung und ihrer Rahmenbedingungen. Die daraus abgeleiteten Innovationen sind Gegenstand der Erprobung und Evaluierung unter Routinebedingungen. Hierfür hat die Versorgungsforschung ein...
Ausführliche Beschreibung
Gespeichert in:
| Autor*in: |
Wegscheider, Karl [verfasserIn] |
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| Format: |
E-Artikel |
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| Sprache: |
Deutsch |
| Erschienen: |
2015 |
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| Schlagwörter: |
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| Anmerkung: |
© Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2015 |
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| Übergeordnetes Werk: |
Enthalten in: Bundesgesundheitsblatt, Gesundheitsforschung, Gesundheitsschutz - Berlin : Springer, 1997, 58(2015), 8 vom: 11. Juni, Seite 806-812 |
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Die Versorgungsforschung als möglicher Profiteur von Big Data |
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Zusammenfassung Versorgungsforschung befasst sich mit der Beschreibung und Analyse der Kranken- und Gesundheitsversorgung und ihrer Rahmenbedingungen. Die daraus abgeleiteten Innovationen sind Gegenstand der Erprobung und Evaluierung unter Routinebedingungen. Hierfür hat die Versorgungsforschung ein auf einem soliden theoretischen Fundament aufbauendes breites methodisches Instrumentarium entwickelt. Big Data ist demgegenüber ein informatisch geprägter, unabhängiger neuer Zugangsweg zu dem Inhalt großer Datensätze, der mit seinen neuartigen technischen Begriffsbildungen auf den ersten Blick nicht zur Versorgungsforschung zu passen scheint. Kernaufgaben wie Theoriebildung, wertende Evaluation oder der Nachweis von Interventionserfolgen werden von der ausschließlich auf Korrelationen aufbauenden Big-Data-Methodik weder unterstützt noch ersetzt. Es stellt sich jedoch heraus, dass Big Data durchaus das Potenzial hat, der Versorgungsforschung bei klassischen Aufgaben wie Datenverknüpfung, Abbildung von Versorgungspfaden, schnellem Zugriff auf aktuelle Versorgungs daten oder auf Daten zum Inanspruchnahmeverhalten sowie zur Prädiktion und zur Hypothesengenerierung hilfreich zur Seite zu stehen. Voraussetzung dafür ist die auf vertrauensvoller Gegenseitigkeit beruhende Vernetzung von unterschiedlichen medizinischen und nichtmedizinischen Datenquellen auf der Basis gesetzlicher Regelungen des Datenzugangs und Datenschutzes. © Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2015 |
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Zusammenfassung Versorgungsforschung befasst sich mit der Beschreibung und Analyse der Kranken- und Gesundheitsversorgung und ihrer Rahmenbedingungen. Die daraus abgeleiteten Innovationen sind Gegenstand der Erprobung und Evaluierung unter Routinebedingungen. Hierfür hat die Versorgungsforschung ein auf einem soliden theoretischen Fundament aufbauendes breites methodisches Instrumentarium entwickelt. Big Data ist demgegenüber ein informatisch geprägter, unabhängiger neuer Zugangsweg zu dem Inhalt großer Datensätze, der mit seinen neuartigen technischen Begriffsbildungen auf den ersten Blick nicht zur Versorgungsforschung zu passen scheint. Kernaufgaben wie Theoriebildung, wertende Evaluation oder der Nachweis von Interventionserfolgen werden von der ausschließlich auf Korrelationen aufbauenden Big-Data-Methodik weder unterstützt noch ersetzt. Es stellt sich jedoch heraus, dass Big Data durchaus das Potenzial hat, der Versorgungsforschung bei klassischen Aufgaben wie Datenverknüpfung, Abbildung von Versorgungspfaden, schnellem Zugriff auf aktuelle Versorgungs daten oder auf Daten zum Inanspruchnahmeverhalten sowie zur Prädiktion und zur Hypothesengenerierung hilfreich zur Seite zu stehen. Voraussetzung dafür ist die auf vertrauensvoller Gegenseitigkeit beruhende Vernetzung von unterschiedlichen medizinischen und nichtmedizinischen Datenquellen auf der Basis gesetzlicher Regelungen des Datenzugangs und Datenschutzes. © Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2015 |
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Zusammenfassung Versorgungsforschung befasst sich mit der Beschreibung und Analyse der Kranken- und Gesundheitsversorgung und ihrer Rahmenbedingungen. Die daraus abgeleiteten Innovationen sind Gegenstand der Erprobung und Evaluierung unter Routinebedingungen. Hierfür hat die Versorgungsforschung ein auf einem soliden theoretischen Fundament aufbauendes breites methodisches Instrumentarium entwickelt. Big Data ist demgegenüber ein informatisch geprägter, unabhängiger neuer Zugangsweg zu dem Inhalt großer Datensätze, der mit seinen neuartigen technischen Begriffsbildungen auf den ersten Blick nicht zur Versorgungsforschung zu passen scheint. Kernaufgaben wie Theoriebildung, wertende Evaluation oder der Nachweis von Interventionserfolgen werden von der ausschließlich auf Korrelationen aufbauenden Big-Data-Methodik weder unterstützt noch ersetzt. Es stellt sich jedoch heraus, dass Big Data durchaus das Potenzial hat, der Versorgungsforschung bei klassischen Aufgaben wie Datenverknüpfung, Abbildung von Versorgungspfaden, schnellem Zugriff auf aktuelle Versorgungs daten oder auf Daten zum Inanspruchnahmeverhalten sowie zur Prädiktion und zur Hypothesengenerierung hilfreich zur Seite zu stehen. Voraussetzung dafür ist die auf vertrauensvoller Gegenseitigkeit beruhende Vernetzung von unterschiedlichen medizinischen und nichtmedizinischen Datenquellen auf der Basis gesetzlicher Regelungen des Datenzugangs und Datenschutzes. © Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2015 |
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Die daraus abgeleiteten Innovationen sind Gegenstand der Erprobung und Evaluierung unter Routinebedingungen. Hierfür hat die Versorgungsforschung ein auf einem soliden theoretischen Fundament aufbauendes breites methodisches Instrumentarium entwickelt. Big Data ist demgegenüber ein informatisch geprägter, unabhängiger neuer Zugangsweg zu dem Inhalt großer Datensätze, der mit seinen neuartigen technischen Begriffsbildungen auf den ersten Blick nicht zur Versorgungsforschung zu passen scheint. Kernaufgaben wie Theoriebildung, wertende Evaluation oder der Nachweis von Interventionserfolgen werden von der ausschließlich auf Korrelationen aufbauenden Big-Data-Methodik weder unterstützt noch ersetzt. Es stellt sich jedoch heraus, dass Big Data durchaus das Potenzial hat, der Versorgungsforschung bei klassischen Aufgaben wie Datenverknüpfung, Abbildung von Versorgungspfaden, schnellem Zugriff auf aktuelle Versorgungs daten oder auf Daten zum Inanspruchnahmeverhalten sowie zur Prädiktion und zur Hypothesengenerierung hilfreich zur Seite zu stehen. 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