Diese Arbeit untersucht die Beschreibung und Bewertung alltäglicher Mobilität älterer Menschen mittels assistierender Gesundheitstechnologien. Vor dem Hintergrund einer älter werdenden Bevölkerung und eines gleichzeitig technologischen Fortschritts, stellt sich die Frage, inwiefern das mittels Sensotechnologie erfasste Mobilitätsverhalten älterer Menschen einen Beitrag zur Gesundheitsversorgung leisten kann. Da eine selbständige Mobilität als Voraussetzung für den Erhalt der Lebensqualität gesehen wird, wurde in dieser Arbeit die gesundheitsbezogene Lebensqualität als generelles Maß für Gesundheit gewählt. Ein Rahmen für die Umsetzung einer entsprechenden sensorerweiterten Informationssystem-Architektur wurde als MobiMate-Framework spezifiziert. Eine mögliche Informationssystem-Architektur wurde konzipiert, umgesetzt und in einer Studie (SIMBA-Sensing Studie) erprobt. Die SIMBA-Sensing Studie diente zudem der Untersuchung und Modellierung von Zusammenhängen zwischen dem alltäglichen Mobilitätsverhalten und der gesundheitsbezogenen Lebensqualität älterer Menschen, um somit die Basis für eine gesundheitsrelevante Einschätzung und somit Bewertung des Mobilitätsverhaltens zu schaffen.

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Zur weitergehenden, reproduzierbaren Beschreibung und Bewertung alltäglicher Mobilität mittels assistierender Gesundheitstechnologien
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Information
Kapitel 1
Einleitung
In a Garden of Eden in which life was so entertaining that we did not even feel the need for regular rest, with a continually pleasant climate, ubiquitous self-replacing fruits to consume, and no social responsibilities, the path could be a true time-space random walk.
Hagerstrand, 1970 ([1], S. 10–11)
1.1Gegenstand und Motivation
Mobilität als Möglichkeit der Überbrückung von Entfernungen, um an einen außerhalb der eigenen Wohnung gelegenen räumlich entfernten Ort zu gelangen, ist ein wesentlicher Faktor der gesellschaftlichen Teilhabe [2] und trägt somit zu einem selbstbestimmten Leben bei. Allerdings können verschiedene Faktoren, z.B. gesundheitliche Beeinträchtigungen, zu einer Veränderung der Mobilität führen [2]. Besonders im Alter spielen diese Beeinträchtigungen eine Rolle. Vor allem das gleichzeitige Auftreten mehrerer Krankheiten ist für den Gesundheitszustand älterer Menschen charakteristisch [3–5]. Eine Verminderung des Sehvermögens, eine Erkrankung des Stütz- und Bewegungsapparates, die Abnahme der psychomotorischen Fähigkeiten oder Inkontinenz sind Beispiele für altersbedingte Einschränkungen, die sich auf die Selbständigkeit auswirken können. Der parallele Anstieg des Altenquotienten und eine Veränderung in der Siedlungsstruktur [3] reduzieren die Möglichkeit einer persönlichen Betreuung im gewohnten Wohnumfeld, über die die Funktionseinschränkungen teilweise kompensiert werden könnten. Gleichzeitig ist es ein Bedürfnis älterer Menschen die eigene Selbständigkeit so lange wie möglich zu erhalten und in ihrer gewohnten Umgebung wohnen bleiben zu können ohne auf fremde Hilfe angewiesen sein zu müssen. Dieses Bedürfnis bezieht sich zum einen auf die eigene Wohnung und das unmittelbare Wohnumfeld, muss zum anderen ebenso auf die Mobilität außerhalb der Wohnung erweitert werden. Denn auch wenn die Zeit, die ein Mensch zu Hause verbringt, sich mit dem Alter erhöht [6], behält die selbständige Mobilität außerhalb der eigenen Wohnung einen hohen Stellenwert und trägt wesentlich zur Erhöhung der Teilhabe am sozialen Leben bei. So zeigt das Ergebnis einer Studie des Bundesministeriums für Familie, Senioren, Frauen und Jugend (BMFSFJ), dass „[…] die Möglichkeit und Fähigkeit zu Mobilität und damit zu gesellschaftlicher Teilhabe auch ein großes Bedürfnis älterer Menschen und infolgedessen eine wichtige Voraussetzung für Lebensqualität im Alter ist […]“ [7, S. 198].
Gleichzeitig hat sich das Mobilfunknetz von der Bereitstellung des ersten deutschen nationalen Mobilfunknetzes in den 50er Jahren über den Zugang für die breite Bevölkerung durch die Einführung der zweiten Generation des Mobilfunks (2G, GSM) in den 90er Jahren bis zur Einführung der dritten Generation (3G, UMTS) zu Beginn des 21. Jahrhunderts und der bis heute aktuell vierten Generation des Mobilfunks (4G, LTE) und dessen Ausbau enorm entwickelt [8]. Ebenso nahm die Anzahl der Mobilfunkteilnehmer rasant zu. Lag diese im Jahr 2001 in Deutschland schon bei rund 56 Mio., stieg die Anzahl bis zum dritten Quartal des Jahres 2011 auf rund 112 Mio. [9, 10]. Auch wenn die Teilnehmerzahl in den Jahren 2008 bis 2011 deutlich weniger gestiegen ist als in den Vorjahren [9] und sich von 2011 bis zum zweiten Quartal 2013 ein Sättigungstrend erkennen lässt [11], der auch aktuell noch zu verzeichnen ist [12], bieten datenbasierte Dienste und neue technische Entwicklungen wie Smartphones weitere Wachstumschancen. So zeigt sich ein kontinuierlicher Anstieg des übertragenden Datenvolumens. Waren es im Jahr 2008 noch 11,47 Mio. GB, stiegen diese im Jahre 2012 auf 155,64 Mio. GB mit weiterer Wachstumsprognose an [11].
Bei Smartphones stieg der Verkauf im Jahr 2011 um 31% im Vergleich zu 2010 auf 11,8 Mio. [13]. Ein vergleichbarer Trend zeigten die Prognosen für das Jahr 2012. Wie der Bundesverband Informationswirtschaft, Telekommunikation und neue Medien e.V. (BITKOM) auf Basis von Daten des European Information Technology Observatory (EITO) ankündigte, ist für 2012 mit einem Anstieg des Absatzes von Smartphones um 35% auf 15,9 Mio. Stück zu rechnen, womit Smartphones 55% aller in Deutschland verkauften Handys ausmachen [14]. Die Prognose lässt sich für das Jahr 2014 bestätigen, für das die BITKOM angab, dass 55% aller Bundesbürger zumindest gelegentlich ein Smartphone nutzen. Der Anstieg der Smartphone-Nutzer ist unabhängig von Altersklassen. Bei der Altersklasse der Senioren ab 65 Jahren ist ein Anstieg innerhalb eines Jahres von 7 auf 14% zu verzeichnen [15]. Unterstützend gibt die Bundesnetzagentur an, dass im Jahr 2013 über 36 Mio. Teilnehmer mit Smartphone oder Tablet die mobile Datenübertragung nutzten [11]. Mit der Einführung von Smartphones wurden Geräte in den Markt gebracht, die über eine erweiterte Rechenleistung und Speicherkapazität verfügen. Neben der Telefonnetzanbindung bieten sie außerdem weitere Schnittstellen wie WLAN (Wireless Local Area Network) und Bluetooth, haben die Möglichkeit GPS (Global Positioning System) zu nutzen und entsprechende Daten zu empfangen und weiterzuverarbeiten und stellen Sensorik wie z. B. Beschleunigungssensoren, Helligkeitssensoren oder Gyroskop zur Verfügung. Dank dieser Eigenschaften kann ein erweiterter Umfang an Funktionalität zur Verfügung gestellt werden. Dieser kann über sogenannte Apps nahezu beliebig erweitert und an die eigenen Bedürfnisse angepasst werden [16].
Diese Entwicklung bietet die Grundlage für neue Ansätze auf dem Gebiet der assistierenden Gesundheitstechnologien, die das Ziel haben ein aktives, selbstbestimmtes und selbständiges Leben zu ermöglichen. Dabei bieten Smartphones neben den eingangs beschriebenen technischen Möglichkeiten die wesentlichen Vorteile der bei den Nutzern vorhandenen Integration in den Alltag und die Möglichkeit der mobilen, annähernd ständigen Begleitung einer Person. Es können ortsabhängige Dienstleistungen (Location Based Services) [17] umgesetzt werden, die die Mobilität einer Person unterstützen bzw. erhalten können. Die Thematik der Umsetzung von Assistenzsystemen zur Unterstützung der Mobilität älterer Menschen ist vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) aufgegriffen worden. Dieses förderte von 2011–2015 auf dem Gebiet „Mobil bis ins hohe Alter - nahtlose Mobilitätsketten zur Beseitigung, Umgehung und Überwindung von Barrieren“ in Umsetzung der Hightech-Strategie der Bundesregierung 14 Projekte, die sich mit der Unterstützung der Mobilität älterer Menschen in der bestehenden Infrastruktur beschäftigten [18].
1.2Problemstellung
Zur Erhebung des Verkehrs-/Mobilitätsverhaltens werden traditionell Interviews oder Fragebögen eingesetzt. In Deutschland wurden nach dieser Methode die Erhebungen „Mobilität in Deutschland“ (MiD) [19] oder das „Deutsche Mobilitätspanel“ (MOP) [20] durchgeführt. Technische Errungenschaften, die mit der eingangs beschriebenen Entwicklung des Mobilfunks und mobiler Endgeräte einhergehen, erlauben immer mehr auch den Einsatz von Sensorsystemen zur Erforschung des Mobilitätsverhaltens. So werden z.B. GPS-Systeme oder Mobilfunkdaten zur Beschreibung des Mobilitätsverhaltens verwendet [21–23]. Die Forscher sind zum einen bestrebt, das Verhalten zu beschreiben, zum anderen Mobilitätsmuster zu identifizieren, die zu Klassifikations- und Simulationsmodellen führen. Ausschlaggebend ist hier die Erkenntnis, dass menschliche Mobilität nicht zufälligen, sondern reproduzierbaren Mustern folgt [22, 24]. González et al. sehen die Möglichkeit, dass diese Erkenntnis auf alle mobilitätsbedingten Phänomene Auswirkung haben könnte.
„[…] humans follow simple reproducible patterns. This inherent similarity in travel patterns could impact all phenomena driven by human mobility, from epidemic prevention to emergency response, urban planning and agent-based modelling“ [22].
Nachdem von Altenburg et al. [2] und Mollenkopf et al. [7] die Möglichkeit und Fähigkeit zur Mobilität als wesentliche Voraussetzung für den Erhalt der Lebensqualität gesehen wird, stellt sich, unter der Annahme reproduzierbarer Mobilitätsmuster, im Gegenzug die Frage, ob es eine Möglichkeit gibt, über ein sensorerweitertes Informationssystem Mobilitätsdaten zu erheben und so zu systematisieren, dass diese einen Rückschluss auf den Gesundheitszustand oder die gesundheitsbezogene Lebensqualität eines Individuums erlauben. Abgeleitet aus der Definition von Gesundheit der WHO „Health is a state of complete physical, mental and social well-being and not merely the absence of disease or infirmity“ [25, S. 1], bezieht sich gesundheitsbezogene Lebensqualität auf das körperliche, geistige und soziale Wohlergehen [26]. Dabei kann gesundheitsbezogene Lebensqualität mit generischen und krankheitsspezifischen Instrumenten erfasst werden (siehe hierzu weitere Ausführungen in Kapitel 2). Wenn nicht anders vermerkt, wird im Weiteren der Begriff Lebensqualität synonym zu gesundheitsbezogene Lebensqualität verwendet. Im Englischen findet sich hierfür der Begriff „Health Related Quality of Life“ (HRQOL) [27]. Gerade bei Menschen, bei denen sich gesundheitliche Beeinträchtigungen nicht anhand einer einzelnen konkreten Einschränkung beschreiben lassen, könnten Veränderungen im Mobilitätsverhalten einen wertvollen Hinweis auf gesundheitliche Veränderungen liefern und deren Mobilitätsverhalten somit bewertbar machen. Ein Ansatz hierfür könnte mittelfristig dazu dienen mobilitätsbeeinflussende Maßnahmen zu vergleichen, langfristig bietet dieser möglicherweise auch Unterstützung für Diagnostik und Therapie. Allerdings ist derzeit keine Methode zur Erfassung und Bewertung des Mobilitätsverhaltens bekannt, welche im beschriebenen Kontext zum Einsatz kommt. Es stellen sich somit folgende Probleme dar.
Problem P1 Es ist derzeit nicht bekannt, wie eine Methode gestaltet werden kann, über die das alltägliche Mobilitätsverhalten älterer Menschen durch den Einsatz von Sensorsystemen erfasst und bewertet werden kann.
Problem P2 Es ist derzeit nicht bekannt, ob es möglich ist, durch den Einsatz von Sensorsystemen weitergehende, reproduzierbare Parameter zu erfassen, anhand derer die Mobilität älterer Menschen bewertet werden kann.
1.3Zielsetzung und Fragestellung
Aus der formulierten Problemstellung ergeben sich folgende Ziele mit jeweils entsprechenden Fragen. Diese werden im Folgenden dargestellt.
Zielsetzung zu P1
Ziel Z1 Konzeption einer Methode, über die die alltägliche Mobilität älterer Menschen über weitergehende, reproduzierbare Parameter erfasst und bewertet werden kann.
Frage F1 zu Z1 Welche Eigenschaften spezifizieren diese Methode?
Frage F2 zu Z1 Welche mobilitätsbezogenen Parameter eignen sich zur Beschreibung und Bewertung alltäglicher Mobilität?
Ziel Z2 Umsetzung einer sensorerweiterten Informationssystem-Architektur, über die die alltägliche Mobilität älterer Menschen über weitergehende, reproduzierbare Parameter erfasst und bewertet werden kann.
Frage F3 zu Z2 Wie lässt sich eine entsprechende Informationssystem-Architektur umsetzen?
Frage F4 zu Z2 Wie können die mobilitätsbezogenen Parameter durch den Einsatz von Sensorsystemen ermittelt werden?
Zielsetzung zu P2
Ziel Z3 Untersuchung des Zusammenhangs zwischen Mobilitätsverhalten und Lebensqualität.
Frage F5 zu Z3 Welche Zusammenhänge lassen sich zwischen den erhobenen Parametern und der Lebensqualität darstellen?
1.4Gliederung der Arbeit
Die vorliegende Arbeit gliedert sich in einen Grundlagenteil (Kapitel 2), welcher auf den Begriff Mobilität eingeht und Methoden der Mobilitätsmessung sowie Mobilitätsmodelle beschreibt. Des Weiteren wird das Konzept der gesundheitsbezogenen Lebensqualität erläutert und auf Werkzeuge zur Erfassung der gesundheitsbezogenen Lebensqualität eingegangen. Zudem werden Ortungstechnologien grundlegend dargestellt sowie assistierende Gesundheitstechnologien mit ausgewählten Methoden zur Datenanalyse beschrieben und das SIMBA-Projekt vorgestellt. Darauf folgt die Konzeption eines Ansatzes zur weitergehenden, reproduzierbaren Beschreibung und Bewertung alltäglicher Mobilität älterer Menschen. Hierfür werden in Kapitel 3 Anforderungen an diesen Ansatz spezifiziert und bewertet. In Kapitel 4 wird untersucht, anhand welcher Parameter sich die Mobilität einer Person im Gesundheitskontext beschreiben lässt. In den folgenden Kapiteln (Kapitel 5 und Kapitel 6) wird die Umsetzung einer sensorerweiterten Informationssystem-Architektur und deren Einsatz in einer Studie (SIMBA-Sensing Studie) beschrieben. In dieser wird die Einsetzbarkeit der umgesetzten Informationssystem-Architektur aus Sicht der Probanden sowie die technische Machbarkeit der Darstellung der Mobilität erprobt. Außerdem werden mögliche Zusammenhänge des Mobilitätverhaltens und der gesundheitsbezogenen Lebensqualität untersucht. In der anschließenden Diskussion wird kritisch betrachtet inwieweit die vorgestellten Ziele erreicht werden konnten (Abschnitt 7.1), woraufhin abschließend ein Ausblick gegeben wird.
Kapitel 2
Grundlagen
2.1Mobilität
In diesem Kapitel wird auf den Begriff Mobiliät eingegangen und das Verständnis desselben in dieser Arbeit beschrieben. Anschließend folgen grundlegende Ausführungen zur Mobilitätsmessung und zu Mobilitätsmodellen.
2.1.1Definition Mobilität
Mobilität wird im Brockhaus vom lateinischen mobilitas „Beweglichkeit“ abgeleitet und wie folgt definiert:
„Begriff aus der sozialwiss. Fachsprache, der in einer breiteren Bedeutung Eingang in den allg. Sprachgebrauch sowie in andere Fachsprachen (z.B. Verkehrswiss., Städteplanung, Psychologie, Volkswirtschaftslehre, Touristik) gefunden hat. Insoweit M. neben der räuml. Bewegung des Menschen im Alltag […] auch zur Bezeichnung der Veränderung von Lagen und Stellungen im sozialen Raum genutzt wird, nimmt der Begriff nicht nur Bezug auf die anthropolog. Besonderheit des Menschen, sich räumlich verändern zu können, sich unterschiedlich zuzuordnen und einzurichten, sondern verweist auch auf einen sozialen Tatbestand von besonderer Bedeutung: Die Fähigkeit bzw. Bestimmtheit des Menschen, sich in sozialen Räumen (Siedlungen, Landschaften oder Regionen; Gruppen, Klassen, Schichten und Gesellschaften) zu konstituieren, zu orientieren, zu bewegen und ...
Inhaltsverzeichnis
- Über die Autorin
- Danksagung
- Kurzfassung
- Abstract
- Inhaltsverzeichnis
- Abbildungsverzeichnis
- Tabellenverzeichnis
- Abkürzungsverzeichnis
- 1 Einleitung
- 2 Grundlagen
- 3 Das MobiMate -Framework: Spezifizierung einer Methode zur weitergehenden, reproduzierbaren Beschreibung und Bewertung alltäglicher Mobilität älterer Menschen
- 4 Eine Literaturstudie zur Identifikation von Parametern zur Beschreibung alltäglicher Mobilität
- 5 Konzeption und Umsetzung einer sensorerweiterten Informationssystem-Architektur zur weitergehenden, reproduzierbaren Beschreibung und Bewertung alltäglicher Mobilität älterer Menschen
- 6 Die SIMBA-Sensing Studie: Untersuchung des Zusammenhangs zwischen Mobilitätsverhalten und Lebensqualität
- 7 Diskussion und Ausblick
- Literaturverzeichnis
- Anhang
- Impressum
Häufig gestellte Fragen
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