11. Technik, Pflegeinnovation und Implementierungsbedingungen

Pflegetechnologien im Kontext der Adoptier- und Implementierbarkeit innerhalb eines gegebenen pflegerischen Settings zu beschreiben bildet die notwendige Bedingung für die Frage, ob auch andere Einrichtungen als vergleichbare Settings von den Implementierungsfahren „lernen“ können, bedürfen aber noch ergänzender hinreichender Informationen zur Implementier- und Transferierbarkeit im Zeitablauf, wie sie beispielsweise Schlomer und Schröder-Back in den Blick nehmen (vgl. Schloemer und Schröder-Bäck 2018, S. 7). Hier können Impulse aus der Versorgungsforschung herangezogen werden, etwa in freier Interpretation der Technologiediffusion als Teil eines Implementierungsprozesses. Burchett et al. (2011) formulieren diesbezüglich einen Dreiklang vonWährend die externe Validität die Wahrscheinlichkeit adressiert, dass Studienergebnisse in unspezifischen Settings oder auf eine andere Vergleichsgruppen übertragbar sind, wollen Burchett et al. mit der Kategorisierung der Anwendbarkeit die Implementierungsfähigkeit einer Technologie in einem neuen, spezifischen Setting in den Blick nehmen, wo im Gegensatz zur Transferierbarkeit die Replizierung der Studienergebnisse – also etwa eines pflegepraktisch zu erwarten Outcomes – nicht unterstellt wird (vgl. Burchett et al. 2011, S. 239). Schloemer und Schröder-Bäck (2018) unterscheiden in ähnlicher Weise die Kriterien der Transferierbarkeit – wobei ein spezifischer Übertragungskontext im Blick ist – von der allgemeinen und weiteren Generalisierbarkeit, wo sich die Ergebnisse auch auf noch nicht ausgewählte unspezifischere Settings verallgemeinern lassen.

Die Implementierung von Pflegetechnologien innerhalb eines definierten Settings lässt die Bedeutung der Auswahl- und Implementierungsentscheidung über Pflegetechnologien als Wechselspiel zwischen einer Vor-Implementierungs- und Nach-Implementierungs-Prädiktion deutlich werden, wie sie in weiter Analogie auch Peek et al. (2014) formuliert haben. Die Betrachtung der Akzeptanz von Pflegekräften bei der Nutzung einer Pflegetechnologie gibt zwar einen Hinweis auf den Einfluss gelingender Implementierungsbedingungen – etwa durch eine zielgerichtete Schulung der Pflegekräfte –, nimmt aber die Auswahlentscheidung einer Technologie, die etwa im Kontext der stationären Altenpflege vom Einrichtungsleiter oder einem übergeordneten Management getroffen wird, nicht ausreichend in den Fokus. Somit sind gerade hier die unterschiedlichen Stakeholder-Rollen bei einer Technologieimplementierung, nämlich Nutzer, Nutznießer, Nachfrager und u. U. Kostenträger, wieder zu berücksichtigen. In dieser Hinsicht soll nun ein übergeordnetes Bild „Invention, Innovation und Implementierung“ beschrieben werden, das Strukturen für „pflegerelevante Marktinformationen für Hersteller, Pflegende, Einrichtungen und Gesellschaft“ skizzieren hilft.

Mit anderen Worten kann eine wichtige Herausforderung, etwa die in der e-Pflege-Studie erwähnten Implementierungshemmnisse von Pflegetechnologien abzubauen, darin liegen, eine integrierende Systematik der Transferierbarkeit einer Pflegetechnologie zu entwickeln. Pflegetechnologien sind als Teil eines definierten soziotechnischen Systems zu betrachten, das Nutzer, Nutznießer und Nachfrager im jeweiligen Setting und unter der jeweiligen institutionellen Konstellation tangiert, beeinflusst und deren Interaktionsbeziehungen verändert. Beispielsweise könnte eine Kommunikations-App, die zur Kommunikationsförderung zwischen Pflegepersonen und Angehörigen sowohl in der stationären Akutversorgung als auch in der stationären Langzeitpflege eingesetzt werden soll, nur dann umfänglich beurteilt werden, wenn sowohl die Ähnlichkeiten und Unterschiede im Setting als auch der Bezug zu den Nutzern und Nutznießern der veränderten Kommunikation im Hinblick auf das pflegepraktische Ziel parallel im Fokus sind.

Sollte die Technologie etwa sowohl in der ambulanten als auch der stationären Altenpflege eingesetzt werden, müsste etwa die Nutzer- und Nutznießerrolle von der Nachfragerrolle getrennt werden. Während die Nutzer und auch die Nutznießer in beiden Settings vor allem die Pflegekräfte und die Angehörigen wären, wären die Nachfrager je nach Ausgestaltung des Geschäftsmodells und der Re-Finanzierungsbedingungen die Pflegeeinrichtung – vertreten durch den Einrichtungsleiter – oder die Angehörigen selbst. Im weiteren Sinne genügt es für eine Prädiktion der Implementierung wohl nicht, nur darauf zu setzen, ob eine Technologie von Pflegenden und Gepflegten sowohl akzeptiert als auch genutzt wird, sondern es ist auch zu beleuchten, ob Technologien organisatorisch passend sind und sich auch als Teil einer Re-Finanzierung wiederfinden können (vgl. hier Zerth 2020b, S. 601–602).

Hier können einfache Aspekte wie das Vorhandensein einer WLAN-Verbindung genauso relevant sein wie die Implementierungsfähigkeit in die genutzte Pflegedokumentationssoftware. Die organisatorische Passung spiegelt somit die verhältnisbezogene Integration der Technik(en) in den Pflegealltag wider, etwa Schnittstellen zu bestehender IT und Haustechnik. Darüber hinaus gilt es den nicht-materiellen Aspekten, wie die Auswirkungen einer Technologieimplementierung auf die Organisationskultur bzw. die professionelle Identität von Pflegenden, ebenfalls besonders Rechnung zu tragen (vgl. in Analogie Omachonu und Einspruch 2010, S. 14).

Es lässt sich somit festhalten, dass zur Abbildung einer Prädiktion, welche Auswahl- und Implementierungsbedingungen im organisierten pflegerischen Umfeld relevant sind, die Handlungsrollen sowohl der Investitionsentscheider (etwa Einrichtungsleiter oder Geschäftsführer als „Nachfrager“) als auch der unmittelbaren Handlungspromotoren (vgl. Hauschildt und Kirchmann 2001) innerhalb des organisatorischen Kontextes, namentlich der Pflegekräfte, unterschieden werden müssen. Schäfer und Keppler bemühen im Sinne eines phasenorientierten Adoptions- und Implementierungsansatzes, die Idee von Rogers’ Adoptions- und Diffusion zunächst als Wissens- und Lernprozess bei gegebenem Setting zu beschreiben (vgl. Schäfer und Keppler 2013, S. 39).

Mit diesem Vorgehen lassen sich mit Blick auf die Adoption und Implementierung innerhalb eines definierten Umfeldes/Settings fünf Schritte eines Phasenmodells charakterisieren, nämlich (1) Wissen über die Anwendungslogik, (2) Überzeugung der handelnden Akteure, die Technologie zu nutzen, (3) Entscheidung zur Auswahl und Implementierung der Technologie. Hier gabelt sich der Entscheidungsknoten dann in Adoptionsentscheidung und -ablehnung. Aus beiden Entscheidungssituationen könnte im Sinne einer handlungsrelevanten Information für die Implementierungsprädiktion jedoch gelernt werden. Im Falle der Adoptionsentscheidung würde dann (4) die Implementierung im engeren Sinne und abschließend (5) die Evaluation des Handlungsergebnisses folgen (vgl. hier auch Zerth 2020b, S. 609).

In der Orientierung an diesem Phasenmodell liegt ein ordnender Handlungsblick auf zu bewertende Dimensionen aus technischer, ethischer, ökonomischer und pflegepraktischer Sicht vor, wie er sich etwa aus dem NASSS-Framework ableiten ließ oder mit dem von Krick et al. (2020) veröffentlichten Ansatz eines „digital nursing technology outcome framework“ verbinden lassen. Krick et al. versuchen darin, gewichtet nach Outcome-relevanten Perspektiven akteursbezogene Effektivitätsparameter von interaktions- sowie organisationsbezogenen Effektivitätsaspekten zu unterscheiden.

Die Adoptionsneigung in einem gegebenen Setting würde aus der Perspektive der Handlungsebene dazu beitragen zu entscheiden, wie die Pflegekräfte oder auch die Organisation einer Einrichtung adressiert werden müssen, um die Implementierung einer Pflegetechnologie zu befördern. Dabei ist auch nach den Erfahrungen beispielsweise im Kontext des BMBF-geförderten Projekts Pflegepraxiszentrum Nürnberg (FKZ: 16SV7898, www.ppz-nuernberg.de) die Bedeutung des Wechselspiels zwischen Akteursmix, Organisationsregeln und dem Bild der neuen zur bisherigen Technologie zu berücksichtigen.² In einem Experiment im Pflegepraxiszentrum wurden im Laufe des Jahres 2019 Pflegekräfte sowie Pflegeschüler aus verschiedenen Einrichtungen des Pflegepraxiszentrums orientiert an den Kategorien der Technikbereitschaft nach Neyer et al. (2012) zu ihrer allgemeinen und produktbezogenen Technikbereitschaft befragt. Anhand eines Vignetten-Ansatzes wurde insbesondere am Beispiel des Dekubitus-Monitorings eine hypothetische Wechselsituation zwischen drei alternativen technischen Ansätzen zur Dekubitusprophylaxe zur Diskussion gestellt (vgl. Prescher et al. 2020 oder auch Prescher et al. 2021). Die Stichprobe charakterisiert sich dabei wie in Tab. 11.2 dargestellt.

Die Vignetten umfassten folgende Fallbeschreibungen:Würden die Vignetten lediglich aus der technisch-funktionalen Sicht betrachtet, unterschieden sich diese vor allem in der Frage der aktiven oder passiven Rolle der Pflegekraft: Während der Fall 1 sich als teilautonomer Prozess darstellt, da die Sensorik und der Algorithmus das unmittelbare Monitoring auf die Technologie übertragen, die Handlung aber bei der Pflegekraft verbleibt, verändern sich die Systeme 2 und 3 zu vollautonomen Systemen. In diesen Fällen folgt die Handlung auf die pflegepraktische Diagnostik vollautonom durch das Bett (Fall 2) bzw. durch den hypothetischen Roboter (Fall 3).

Nur aus technischer Sicht würden sich die beiden Fälle 2 und 3 somit im erwarteten (technisch-induzierten) Outcome nicht unterscheiden. In dieser Hinsicht sollte in der Befragung eine Annäherung an die oben formulierte Adoptionsneigung erreicht werden, die an der wahrgenommenen Veränderung der Technologien aus Sicht der Pflegepersonen ansetzt. Diese Interpretation wurde in der Befragung in enger Anlehnung an die Kategorien des Technology Usage Inventory nach Kothgassner et al. (2012) und in Erweiterung der Kategorien der Technikbereitschaft nach Neyer et al. (2012) zugrunde gelegt. Pro Vignette wurden je neun Items in den Blick genommen, die sich auf drei Dimensionen verteilen, nämlich (1) Nützlichkeit, (2) Skepsis und das Single-Item (3) Ethische Bedenken, die jeweils die Skalenwerte zwischen eins (niedrig) und fünf (hoch) annehmen konnten (vgl. dazu ausführlich Prescher et al. 2021).

Der Vergleich der Mittelwerte der Dimensionen über die drei Vignetten ergibt das in Tab. 11.3 dargestellte Ergebnis.

Die Ergebnisse zeigen (paarweiser Mittelwertvergleich, α-adjustierte t-Tests, p < 0,000), dass sich mit höherer Autonomie des technischen Systems – Vergleich Vignette 1 zu den Vignetten 2 und 3 – alle drei Dimensionen deutlich verändern, sowohl die Nützlichkeitserwartung sich reduziert als auch die Skepsis und die ethischen Bedenken zunehmen. Besondere Beachtung ist aber dem Unterschied zwischen Vignette 2 und Vignette 3 zu widmen: Es gilt festzuhalten, dass in beiden Systemen die Pflegekraft die unmittelbare pflegerische Aktion der Technologie „überlassen“ würde, die Einschätzung der sehr unspezifisch formulierten Idee eines Roboters im Fall 3 sich gleichwohl deutlich von Vignette 2 unterscheidet.

Vor diesem Hintergrund konnte der Gruppenvergleich der Vignetten 2 zu 3 nochmals mit Blick auf die Subkategorie „Patientennähe“– Dimension Nützlichkeit – differenziert werden (Abb. 11.1):

Die Intervignetten-Effekte geben einen signifikanten Unterschied (p < 0,005) in allen drei Gruppen wieder, wohingegen die Intravignettenunterschiede nicht signifikant sind.³ Im Hinblick auf die Formulierung der Adoptionsneigung als Wechselspiel zwischen personalen Einstellungen sowie operanden Verhältnisstrukturen und operanten Akteursfähigkeiten wird mit diesem Ergebnis die Bedeutung möglicher Eigenschaftsunterschiede in den Technologien und daraus erwartbarer Implikationen für den Pflegeprozess deutlich. Eine Interpretation könnte darin liegen, dass Pflegekräfte sowohl ihr Handeln als auch das Ergebnis ihres pflegerischen Tuns in einer professionellen Verantwortung halten wollen. Je mehr eine Technik ob ihrer Eigenschaften aus Sicht der Pflegekraft schwieriger zu kontrollieren bzw. gegenüber den Sorgeberechtigten zu garantieren ist – im Fall 3 könnten im Vergleich zu Fall 2 deutlich mehr potenzielle weitere Handlungen durch den Pflegeroboter denkbar sein –, desto geringer scheint die perspektivische Adoptionsneigung – hier nur gemessen durch die Dimension Nützlichkeit – ausgeprägt zu sein.

In dieser Hinsicht könnte die wahrgenommene Sorge- und Interaktionsbeziehung eine mögliche Rolle spielen. Notwendige Kriterien der Abbildung von Implementierbarkeit liegen im gemeinsamen Betrachten akteurs- und handlungsbezogener Kriterien und Dimensionen, insbesondere auch auf die Wirkung- und Outcomeorientierung orientiert, wie etwa Krick et al. (2020) es formulieren.

Darüber hinaus gilt es, das Zusammenwirken der unmittelbar handelnden Stakeholder (innerhalb eines definierenden Settings) mit den Stakeholdern in den Blick zu nehmen, etwa Nachfragern oder Kostenträgern, die für die langfristige Entscheidung über die Implementierung einer Technologie verantwortlich zeichnen. Während etwa die Einrichtungsleitung im Bild des regulierten Marktes die Frage zu berücksichtigen hat, wie sie bei einer Investitionsentscheidung die Re-Finanzierung auch mit Blick auf mögliche Wettbewerber im regionalen regulierten Markt berücksichtigen muss, gilt es bei gegebener Entscheidung dann die Wahrscheinlichkeit einer erfolgreichen Umsetzung durch die handelnden (Pflege-)Akteure im pflegerischen Setting abzuschätzen, um eine möglichst gute „Ex ante- wie Ex-post-Effizienz“ zu gewährleisten. Somit kann im Sinne einer Rückwärtsinduktion eine Abschätzung der Adoptionsneigung eine wesentliche Information für die Optimierung der Ex ante-Investitionsentscheidung darstellen. In gewisser Weise liegt hier eine Art Forschungsprogramm im Sinne der Schaffung von pflegerelevantem Adoptions- und Implementierungswissen zum Abbau von Markteintrittsschranken in den Pflegemarkt vor.

Die Frage der Implementierungshürden ist stark mit noch nicht ausreichend vorhandenen Geschäftsmodellkonzeptionen für Technologien verknüpft, wie etwa in der e-Pflege-Studie deutlich wurde. Aus Sicht eines Technologieherstellers stellt sich somit die Frage, ob mit einer Abschätzung einer Adoptionsneigung der handelnden Pflegeakteure sowie der Investitionsbereitschaft beispielsweise der Einrichtungsleitung hinreichende Informationen gegeben sind, um auch eine marktbezogene Diffusionsabschätzung gewinnen zu können. In dieser Hinsicht gilt es nun zu erörtern, inwiefern etwa nach wissenschaftlich definierten Kriterien erhobene Bedingungen in einem Primärsetting eine gute Prognose für ein weitgehend ähnliches Setting darstellen (vgl. hier wieder Schloemer und Schröder-Bäck 2018). Hier lassen sich Analogien zu kontrollierten Experimenten aufgreifen, wie sie etwa durch den Innovationsfonds in Deutschland idealerweise befördert werden könnten (vgl. etwa Gilbers 2019).

In einem traditionellen Wettbewerbsmodell würde nämlich hier Bezug auf das Doppel „Invention und Exploitation“ genommen werden (vgl. Roberts 2007, S. 36). Der erste Begriff setzt an der Entwicklung von Produkt- und Dienstleistungsideen an und könnte zunächst mustergültig als „Technology Push“ definiert werden.

Die marktliche Verbreitung folgt aber erst mit der Nutzbarmachung, der Exploitation von weiteren Nachfragern und Nutzern, d. h. in der Sprache der Implementierungsforschung der Transferierbarkeit. Ökonomisch liegt hier ein Imitieren eines als erfolgreich angesehenen Produktes vor, wobei im traditionellen Markt der Erfolg einer Innovation und auch die Kriterien für diesen durch den Nutzenzuwachs der Nachfragenden („Value for Money“) beschrieben werden (vgl. etwa Oberender 1973, S. 33).

In regulierten Märkten wie dem Gesundheits- und dem Pflegemarkt lässt sich mit dem Begriff des kontrollierten Experimentierens diese Idee ebenfalls beschreiben, jedoch greift hier die Überlegung, ob die Ergebnisse eines kontrollierten Experiments dann einerseits Pate für die Integration in Regelversorgungsideen stehen sollen, was wiederum andererseits als Markteintrittsinformation für einen Hersteller hilfreich sein kann.

In Analogie zu den Diskussionen über Health Technology Adoption (vgl. Poulin et al. 2013) lassen sich etwa Ansatzpunkte für inhaltliche und prozessuale Kategorien und Dimensionen finden, die wieder Frameworks wie NASSS oder das „digital nursing technology outcome framework“ von Krick et al. in Anspruch nehmen würden.

Letztendlich geht es bei Formen eines kontrollierten Experimentierens um die Frage, in welcher Weise Veränderungen bzw. Varianzen eines Versorgungsstandes ex ante durch kontrollierte Interventionen zu einer höheren Ex-post-Effizienz führen (können). Übertragen auf die Perspektive eines Herstellers bei der Technologieimplementierung stellt sich für diesen die Frage nach der Übertragbarkeit von „Best Cases“ sowie der Implementierung in ähnlichen Pflegearrangements oder -settings.

Im Sinne einer systematischen Empfehlung zum Abbau von Markteintrittsschranken würde es darum gehen, etwa für eine Pflegeeinrichtung mit ähnlicher Patienten- oder Belegungsstruktur, ähnlichen strukturellen Parametern im Sinne von sozioökonomischen Rahmenbedingungen oder anderen Merkmalen einer „Strukturähnlichkeit des Pflegearrangements“ eine Prädiktion für erfolgreiche Implementierungsschritte abzugeben bzw. ein „Lernen“ vom „Best Case“ zu ermöglichen.

In diesem Zusammenhang treffen sich die Inventions- und Exploitations-Theorien mit den Ideen aus der Implementierungsforschung, etwa bei Schloemer und Schröder-Bäck. Ziel ist gleichsam, einen kontrollierten Rahmen für die Transferierbarkeit von als erfolgreich definierten Erstkontexten zu etablieren (vgl. Schloemer und Schröder-Bäck 2018, S. 7). Vor diesem Hintergrund lässt sich das oben formulierte Phasenmodell der Adoption und Implementierung innerhalb eines Settings in ein erweitertes Bild der Transferierbarkeit von erfolgreichen Adoptionen und Implementierungen auf weitere Pflegesettings überführen (vgl. Abb. 11.2).

Ausgehend von der Überlegung, dass eine Veränderung eines pflegepraktischen Prozesses durch eine Technologie innerhalb eines Primärsettings auf eine initiale Adoption und Implementierbarkeit überprüft und getestet werden kann, könnte ein erstes Ziel eines (noch weiter zu differenzierendes) Adoptions- und Transferierbarkeitsmodell sein, eine Adoptionsprädiktion ersten Grades zu erreichen. Die Aufgabe bestünde darin, mit unterschiedlichen methodischen Ansätzen und bei Berücksichtigung interdisziplinärer Perspektiven (Pflegewissenschaften, Technik, Ethik, Ökonomie, Soziologie u. a.) sowohl für potenzielle Nutzer als auch für Hersteller die Frage zu beantworten, was sich für die Akteure und für das konkrete Setting lernen lässt, sollte in diesem eine Technologie eingesetzt bzw. eine passende für dieses Setting gesucht werden.

Exemplarisch würde innerhalb dieses Settings einer potenziellen Pflegeinnovation unmittelbar an der Sorge- bzw. Interaktionsarbeit Pflege angesetzt werden. Gerade mit Blick auf die Erfassung der Implementierungsprädiktion auf Ebene eines Settings/einer Einrichtung können beispielsweise niedrigschwellige Fallstudien oder Praxis-Erfahrungsberichte eine erste systematische Aufarbeitung von Informationen darstellen, deren prädiktiver Gehalt durch stärkeren Bezug auf eine Vergleichsebene mit strukturähnlichen Settings erhöht würde. Methodisch würden auf der Zielebene 1 vor allem die personalen Aspekte von Gepflegten und Pflegenden zu Pflegetechnologien im Sinne von Akzeptanzbefragungen, erwartetem Nutzen, erwarteten Opportunitätskosten sowie ethischen Haltungen erhoben werden. Ergänzend und um die organisationale Ebene zu reflektieren wären Abschätzungen zu den Prozess- und Implementierungskosten sowie zur organisationalen Innovationsbereitschaft einzupflegen. Diese eher induktive Vorgehensweise kann mit einer „objektivierbaren“ Erfassung des Nutzungsverhaltens – z. B. Messungen von Inanspruchnahmen – kombiniert werden.

Als weitläufigste Bewertungsperspektive und damit verbundene Implementierungsprädiktion wäre eine Abschätzung der Eignung der Technologie als Teil des regulierten Gesundheits- und Pflegemarktes im Sinne einer Abschätzung der Diffusionswirkung auf den Pflegemarkt als Ganzes zu sehen (Adoptionsprädiktion dritten Grades). Denkbar wären hier methodische Ansätze zur Unterlegung von Implementierungsprognosen für die Aufnahme in den Hilfsmittelkatalog oder auch Implementierungsprädiktionen im Kontext digitaler Anwendungen. Hier gilt es die Abschätzung der Adoption der Technologie von noch ähnlichen Pflegesettings auf weitaus divergentere zu übertragen, verbunden mit einer Abschätzung zur Durchdringung im Versorgungsmarkt (Diffusion im eigentlichen Sinne). Denkbar wären hier etwa Analysen zur Kosten-Effektivitäts-Wirkung von Pflegetechnologien im Vergleich zur bisherigen Pflegepraxis, etwa im Sinne einer Veränderung der Ressourceninanspruchnahme und/oder der Veränderung von pflegerelevanten Outcomes als Teil des multikriteriellen Prüfverfahrens (vgl. hier Poulin et al. 2013, S. 252–253).