key: cord-0068415-4p0mas6w
authors: Güsken, Sarah Ranjana; Frings, Katrin; Zafar, Faizan; Saltan, Timur; Fuchs-Frohnhofen, Paul; Bitter-Krahe, Jan
title: Einflussfaktoren auf die Nutzungsintention von Pflegekräften zur Verwendung digitaler Technologien in der ambulanten Pflege – Fallstudie zur Einführung eines Sensortextils
date: 2021-10-13
journal: Z Arbeitswiss
DOI: 10.1007/s41449-021-00277-4
sha: f6fa595ca98a39caab9306af10734e786ad8c210
doc_id: 68415
cord_uid: 4p0mas6w

Operational processes in the care sector are becoming increasingly digitalized due to rising workload. Insufficient involvement of caregivers in this digitalization process results in poorly integrated technological developments along with a lack of technology acceptance. Therefore, in order to lay a firm foundation for successful technology development, it is utmost essential to understand the intention of professionals to use technology in outpatient care. This paper develops a model that outlines the factors influencing the intention of caregivers to use digital technologies in outpatient care, based on a case study examining the introduction of a textile sensor mat. In the developed model, the care situation is investigated for the first time as a factor influencing the intention to use digital technologies, in addition to technology acceptance. Apart from deriving the factors of the model and inspecting the strength of their influences, the practical relevance for technology developers in other care contexts is also determined. Practical Relevance: Demographic change in the German population is leading to major challenges in various sectors. Specifically, in the outpatient care sector, which is already severely affected by a shortage of skilled workers, this change is particularly noticeable with an increase in patients and a high workload for caregivers. Therefore, digital technologies are increasingly being used to make the daily work of caregivers easier in terms of physical and psychological factors. The model developed in this study describes—based on a case study on the introduction of a textile sensor mat—conducive and obstructive factors for the introduction of technology in outpatient care and thus contributes to successful digitalization in this field.

Die Pflegebranche steht angesichts der Zunahme pflegebedürftiger Menschen, eines überdurchschnittlichen Krankenstandes der Beschäftigten und eines wachsenden Fachkräftemangels vor besonderen Herausforderungen (Kliner et al. 2017) . Nach Vorausberechnungen des Statistischen Bundesamtes stehen in Deutschland im Jahr 2060 100 Personen im Alter von 20 bis 60 Jahren 82 Personen die älter als 60 Jahre sind gegenüber, während das Verhältnis 2015 noch 100:50 war (Statistisches Bundesamt 2017). Viele Einrichtungen und ambulante Diensten stehen deshalb schon heute vor der Herausforderung, dass nicht genügend Personal gefunden werden kann, um die große Nachfrage nach Pflegedienstleistungen zu befriedigen. Bei einer Fortsetzung dieser aktuellen Entwicklungen werden im Jahr 2030 fast 500.000 Vollzeitkräfte in der Pflege fehlen (Deutscher Pflegerat 2020). Hinzu kommt, dass die finanzierbaren Stellenbesetzungen in der ambulanten und stationären Pflege, selbst wenn der Arbeitsmarkt genügend Bewerber*innen anbietet, von vielen Beschäftigten als weitgehend unzureichend und unattraktiv bezeichnet werden. Seit vielen Jahren wird darüber geklagt, dass körperliche wie psychische Belastungen (Böhle und Glaser 2006) der professionell Pflegenden zu einer verminderten Arbeitszufriedenheit (Fuchs-Frohnhofen et al. 2010 ) führen und den Beschäftigungsverbleib stark gefährden (Pohl 2011) . Die gesellschaftliche Zielsetzung, diesen Bereich zu entlasten, durch beispiels-weise bessere Anreizmodelle für den Pflegeberuf, wird deshalb schon seit Jahren verfolgt, jedoch mit eher mäßigem Erfolg wie aus dem sich verschärfenden Fachkräftemangel erkennbar ist (Fachinger 2017) .

Mit voranschreitender Digitalisierung hat sich der Pflegebereich wirtschaftlich zu einem attraktiven Markt entwickelt (Compagna 2018) . Allerdings haben sich unterstützende Systeme in der Pflege bisher aufgrund mangelnder Anwender*innenakzeptanz noch nicht flächendeckend durchsetzen können. Um im Pflegebereich zu Verbesserungen zu kommen, ist deshalb eine Auseinandersetzung mit den spezifischen Anforderungen der Profession "Pflege" an die Technikentwicklung als Arbeitsunterstützung wesentlich, um die berufsspezifischen Bedarfe adäquater zu adressieren. Ebenfalls wird hierdurch die Gefahr vermindert, Lösungsangebote bereitzustellen, die den Beschäftigten dieser Branche nicht gerecht werden (können).

Pflege als professionelle Dienstleistung umfasst alle Aspekte der präventiven, rehabilitativen, kurativen, palliativen und kompensatorischen Versorgung von Menschen mit bestehenden oder zu erwartenden Hilfebedarfen (Ströbel und Weidner 2003) . Dabei geht es bei beruflicher Pflegearbeit um die Begleitung und Unterstützung von Menschen bei deren individueller Lebensgestaltung unter besonderer Berücksichtigung gesundheitsbezogener Fragestellungen K und der Bearbeitung bzw. Integration gesundheitsbezogener Einschränkungen. Dazu gehört, Unterstützungsbedarfe zu ermitteln und Unterstützung im Rahmen umfassender Versorgungskonzepte zu organisieren oder selbst durchzuführen.

Im Rahmen der Konzertierten Aktion Pflege (KAP: Die Bundesregierung 2020) wird auf verschiedenen Ebenen daran gearbeitet, die Arbeitssituation der Pflegekräfte zu verbessern, zumal deren Bedeutung durch die aktuelle SARS-CoV-2-Pandemie im gesellschaftlichen Bewusstsein gestiegen ist. In der Arbeitsgruppe "Innovative Versorgungsansätze und Digitalisierung" werden u. a. verschiedene Projekte initiiert, die dazu beitragen sollen, digitale Technologien in der ambulanten und stationären Pflege so zu entwickeln und einzuführen, dass sie einen Beitrag dazu leisten, Belastungen für die Pflegekräfte durch ihre Arbeit zu reduzieren. Dabei wird auch an Diskussionen angeknüpft, die im Rahmen verschiedener Modellprojekte des BMBF gefordert haben, dass neue Technologien in der Pflege so beschaffen sein müssen, dass sie die Bedarfe und Bedürfnisse der Nutzer*innen erfüllen und bezahlbar in der Breite der Branche zur Verfügung stehen. Weinberger stellt hierzu fest, dass zwar viele Systeme am Markt verfügbar sind, aber "(...) trotz der Marktverfügbarkeit und der durch positive Evaluierung in Feldtests ausgewiesenen Potenziale wird bisher der Markt nicht durchdrungen, d. h., die Produkte kommen bis auf wenige Ausnahmen nicht im Pflegealltag an (...)" (Weinberger und Decker 2015, S. 37) .

Deswegen fordern die Autor*innen des Memorandums "Arbeit und Technik 4.0 in der professionellen Pflege" auch bei der Entwicklung und Einführung neuer pflegeunterstützender Technologien den Kommunikationsprozess zwischen Pflegebedürftigen und Pflegenden in der Interaktionsarbeit Pflege (Böhle et al. 2014 ) nicht aus dem Blick zu verlieren, relevante Akteur*innen aus der Pflege zu beteiligen, und die arbeitsentlastende Einbindung neuer Technologien in pflegerische Arbeits-und Organisationsprozesse rechtzeitig und ausreichend zu berücksichtigen (Fuchs-Frohnhofen et al. 2018, S. 3ff.) .

Zusammenfassend werden durch die fortschreitende Digitalisierung tiefgreifende Veränderungen im Pflegeberuf erwartet -insbesondere in Bezug auf die Unterstützung und Entlastung der Pflegenden. Die erfolgreiche Einführung digitaler Technologien ist aber immer auch von der Akzeptanz und Nutzungsabsicht der Nutzenden abhängig. In Bezug auf den Pflegeberuf existieren hierfür jedoch bislang wenige aussagekräftige Studien und Fallbeispiele. Derartige Untersuchungen sind notwendig, um zu einer gezielten und innovativen Entwicklung und Einführung digitaler Pflegetechnologien beizutragen und damit die erwarteten Verän-derungen positiv für den Pflegeberuf und die Pflegenden zu gestalten (Raehlmann 2017; Rohpol und Weyer 2013) .

Die Untersuchung der Nutzungsintention von Pflegetechnologie unter Einbezug des Pflegepersonals ist intendiertes Ziel des Forschungsprojekts DigiKomp-Ambulant. In diesem wird anhand des Fallbeispiels einer textilen Sensormatte ein partizipativer Technikentwicklungsprozess gestaltet und jene Faktoren untersucht, die auf die Absicht der Nutzung digitaler Technologie von Arbeitskräften in der ambulanten Pflege wirken. Fig. 1 Factors of the Technology Acceptance Model (TAM) and its interrelationships. (Following Davis 1989) nikakzeptanzmodell (TAM) aufgestellt (Froitzheim et al. 2017 ) oder der Erforschung von Gamingverhalten junger Frauen (Felnhofer et al. 2013) . Durch eine einfache und leicht verständliche Item-Charakteristik kann der TUI für eine breite und heterogene Zielgruppe verwendet werden.

Bisherige Literatur zur Technikakzeptanz im Pflegekontext kann in zwei übergeordnete Forschungsfelder unterschieden werden (Fachinger 2017) : (a) Technische Assistenzsysteme für den Pflegeprozess und (b) Ambient Assisted Living (AAL).

Im Forschungsfeld (a) geht es insbesondere um die Frage, wie der Einsatz von Technik den Arbeitsalltag von stationären Pflegekräften unterstützen kann (Hülsken-Giesler und Remmers 2020; Kuhlmey et al. 2019) . Im Forschungsfeld (b) stehen technische Hilfsprodukte in der ambulan-ten Pflege im Fokus. Hier werden Produkte und der Produktumgang mit Technik betrachtet, die pflegebedürftigen Menschen das selbstständige Leben zuhause länger ermöglichen sollen (Fachinger et al. 2012; Hülsken-Giesler und Remmers 2020; Rayan et al. 2021; Scorna et al. 2021) .

Die pflegespezifische Technikakzeptanzforschung konzentriert sich im Forschungsbereich (a) stark auf den Einsatz von Informations-und Kommunikationstechnologien, die beispielsweise digitalisierte Pflegedokumentationen, telemedizinische Leistungen sowie die Steuerung von Arbeits-und Organisationsprozessen ermöglichen oder erleichtern sollen (Hielscher et al. 2017; Urban und Schulz 2020; Vadillo et al. 2017) . Studien zur Evaluation der Nutzung dieser Technologien finden fast ausschließlich im stationären Bereich statt und bilden die Akzeptanz der Pflegekräfte meist in Abhängigkeit von persönlichen Eigenschaften und professionsunspezifisch wie beispielsweise Geschlecht, Alter, Berufserfahrung Bildungsniveau und sozialen Verhältnissen ab Zöllick et al. 2020; Hülsken-Giesler et al. 2019 Evans et al. (2018) ab, dass der Grund für ausbleibenden Technikeinsatz in der Pflege weniger an einer Technikaversion der Pflegekräfte liegt, sondern an einer mangelnden Beachtung der pflegespezifischen Ansprüche an die Technikgestaltung.

Klassische AAL-Technologien adressieren mit den Pflegebedürftigen selbst eine andere Zielgruppe als technische Assistenzsysteme für den Pflegeprozess. Die Akzeptanz der Zielgruppe der Pflegebedürftigen wurde im Forschungsbereich (b) in einigen Studien untersucht. In diesen wurden Faktoren wie Alter, kognitive Fähigkeiten, Aussehen der Technik, Sicherheit und Vertrauenswürdigkeit als Einflussfaktoren identifiziert (Choukou et al. 2021; van Heek und Ziefle 2018; Marschollek et al. 2014; Spinsante et al. 2017; Offermann-van Heek und Ziefle 2018) . Die Erforschung der Technikakzeptanz zum Einsatz von AAL-Technologien bei ambulantem Pflegepersonal steckt derzeit allerdings noch in den Kinderschuhen (Zöllick et al. 2020; Choukou et al. 2021) .

Aufgrund der unterschiedlichen Technologien, Zielgruppen und Pflegesituationen der beiden vorgestellten Forschungsbereiche sind die Faktoren der Technikakzeptanz von Pflegepersonal nur bedingt von der Untersuchung des Bereichs (a) auf den Bereich (b) übertragbar und indizieren so eine gesonderte Untersuchung (Broadbent et al. 2009; Choukou et al. 2021; Savela et al. 2018; Zöllick et al. 2020) . Gemeinsam haben die Forschungsfelder auf einer übergeordneten Ebene jedoch, dass die Technikakzeptanz und Nutzungsabsicht stets in Verbindung mit der konkreten Pflegesituation zu bewerten ist, da diese die Arbeit ambulanter Pflege maßgeblich charakterisiert (Bleses und Busse 2020) . Die Ursachen für eine mangelnde Durchsetzungskraft neuer Technologien sind darüber hinaus jedoch vielfältig (Singh et al. 2017) . Der Hauptgrund liegt, äquivalent zum Forschungsfeld der Technologien für Pflegekräfte, in einer nicht ausreichend zielgruppengerechten Berücksichtigung der spezifischen Bedarfe, Erwartungen sowie Kompetenzen von Pflegekräften (Spinsante et al. 2017; Fuchs-Frohnhofen et al. 2020 ).

Um Einflussfaktoren und ihre Einflussstärke auf die Nutzungsintention von Pflegekräften von Technologie in der ambulanten Pflege aufzuzeigen wurde ein fallbeispielbezogenes pflegespezifisches Akzeptanzmodell aufgestellt. Übergeordnetes Ziel ist es eine Modellgrundlage herzuleiten, mit deren Hilfe Nutzungsabsichten neuer Technologien im Kontext ambulanter Pflege besser verstanden werden können. Die Herleitung des Modells erfolgte in vier Schritten. (1) Literaturanalyse (siehe Abschn. 2), (2) Übertragung klassischer Technologieakzeptanzfaktoren auf den konkreten ambulanten Pflegekontext, (3) qualitative Workshops zum Einbezug der konkreten Pflegesituation und (4) Hypothesenformulierung.

Zur Beschreibung der Technologieakzeptanz wurde das von Kothgassner et al. (2012) In einem anschließenden Schritt wurden gemeinsam mit den Pflegekräften Faktoren und Auswirkungen aus dem Pflegeeinsatz mit und ohne unterstützende Pflegetechnologie anhand von Berichten aus der täglichen Arbeit diskutiert und dokumentiert. Hierbei zeigte sich, dass insbesondere der Faktor Stress, also z. B. Unsicherheit was die Pflegekraft vor Ort erwartet oder Angst vor Auswirkungen falscher Dokumentation aufgrund von Zeitmangel besonders großen Raum in der Beschreibung der Pflegesituation einnimmt. Die Berichte, Anmerkungen und Diskussionen bildeten die Grundlage der Faktorenextraktion für den Modellstrang der Pflegesituation und wurden zur Operationalisierung als Faktoren mittels einer qualitativen Inhaltsanalyse aufbereitet. Hieraus wurden sechs Faktoren als Einfluss auf die ambulante Pflegesituation abgeleitet: Zeit während der Pflege, Stressempfinden, Interaktionsqualität mit den zu pflegenden Personen, Ausstattung (bezüglich verfügbarer Pflegehilfsmittel), Informationsstand über den Zustand der zu pflegenden Personen und Vorbereitung auf die häusliche Pflegesituation.

Die abgeleiteten Faktoren wurden wiederum durch jeweils vier bis elf Items beschrieben (vgl. Tab. 2). Die qualitativ erarbeiteten Faktoren und Items wurden nach ihrer Aufarbeitung durch die am Projekt teilnehmenden Pflegekräfte bezüglich ihrer Passung und Vollständigkeit validiert.

In einem vierten Schritt wurden auf Basis der Literaturanalyse und dem qualitativen Workshop Hypothesen zu den abgeleiteten Faktoren aufgestellt und die Wirkungsrichtungen in einem Modell zusammengefasst (vgl. Abb. 3). Zur Erklärung des vorgeschlagenen Modells, das die Faktoren zur Technologieakzeptanz sowie der am Fallbeispiel der Sensormatte erarbeiteten Faktoren zur Pflegesituation vereint, werden in den folgenden Tab. 3 und 4 die einzelnen gerichteten Hypothesen und ihre erwartete Wirkung auf die Nutzungsabsicht vorgestellt. Die Wirkungsrichtungen der Hypothesen orientieren sich dabei zum einen an den Technologieakzeptanzmodellen auf denen das vorgeschlagene Modell aufbaut und zum anderen an den durch die Pflegekräfte in Schritt 3 antizipierten Auswirkungen.

Der Struktur des Modells folgend werden zunächst die Faktoren vorgestellt, die basierend auf dem TUI die Technikakzeptanz erklären und beeinflussen (Modellstrang Technikakzeptanz, vgl. Tab. 3). Anschließend werden die Faktoren und zugehörigen Hypothesen erläutert, welche die Pflegesituation beeinflussen (Modellstrang Pflegesituation, vgl. Tab. 4).

Zur Evaluation des vorgeschlagenen Technikakzeptanzmodells wurden die fünfzehn Hypothesen (vgl. Tab. 3 K Z. Arb. Wiss. Henseler et al. (2015) demonstrieren die überlegene Leistungsfähigkeit dieses Ansatzes anhand einer Monte-Carlo-Simulationsstudie, in der sie den neuen Ansatz mit dem Fornell-Larcker-Kriterium und der Bewertung von (partiellen) Kreuzbelastungen vergleichen (Henseler et al. 2015) .

Zur Überprüfung der internen Konsistenz des Modells wurde das Cronbachs Alpha berechnet. Dieser Maßzahl folgend ist die interne Konsistenz gewährleistet, wenn der Wert des Cronbachs Alpha mindestens 0,7 beträgt (Saunders et al. 2009 In der Bestimmung der Validität des aufgestellten Modells übersteigen die berechneten AVE-Werte den kritischen Schwellenwert von 0,5 (Fornell und Larcker 1981; Hair et al. 2014) .

Um sicherzustellen, dass die aufgestellten reflektiven Konstrukte die stärksten Beziehungen zu den eigenen Indikatoren (im Vergleich zu jedem anderen Konstrukt) im PLS Modell haben, wurde die diskriminante Validität mit dem HTMT-Kriterium berechnet. Die Ergebnisse der Testung der diskriminanten Validität sind in Tab. 6 dargestellt. Alle Werte des HTMT-Kriteriums für die im Modell aufgestellten Konstrukte sind geringer als der empfohlene Schwellenwert von 0,85 (Kline 2015) .

Um das vorgeschlagene Strukturgleichungsmodell zu evaluieren, wurden die Beziehungen zwischen den verschiedenen Konstrukten innerhalb des Modells analysiert. Dieses Verfahren beinhaltete das Testen der Qualität der kausalen Beziehungen zwischen allen latenten Variablen und die Identifizierung des relativen Gewichts jeder der unabhängigen Variablen innerhalb des Modells. Zu diesem Zweck wurde das Bootstrapping-Verfahren mit 2000 Unterstichproben durchgeführt (vgl. Xu et al. 2020) . Die Hypothesentestung erfolgt durch die Analyse der standardisierten Pfadkoeffizienten zwischen den Konstrukten in Ergänzung zu den entsprechenden p-Werten und t-Werten, die durch das Bootstrapping-Verfahren berechnet wurden. Die Pfadkoeffizienten geben die relative Stärke des Einflusses der unabhängigen Variablen auf die abhängigen Variablen an. Alle angegebenen Hypothesen im vorgeschlagenen Strukturmodell erweisen sich auf einem Signifikanzniveau von 0,05 für den p-Wert und 1,96 für den t-Wert als signifikant. Eine Übersicht über die Pfadkoeffizienten und die genannten statistischen Maße ist in Tab. 7 dargestellt.

Um das Vorhandensein von Multikollinearität zwischen den Indikatoren auszuschließen, wurden die Werte des Varianzinflationsfaktors (VIF) gemessen. Im Modell sind alle VIF-Werte kleiner als 3,3, sodass keine signifikante Multikollinearität vorliegt (Wetzels et al. 2009 ). Eine Übersicht über die VIF-Werte der unabhängigen Variablen ist in Tab. 8 dargestellt.

Zur Überprüfung, ob die beobachteten statistischen Effekte sinnvoll die zu erklärenden Variablen erklären bzw. die aufgestellten Indikatoren eine praktische Relevanz aufweisen wurde die Effektgrößen (f 2 ) für das aufgestellte Modell berechnet (siehe Tab. 9; Hair et al. 2014; Kock und Hadaya 2018) . Um einen Effekt zu beobachten, muss die Effektgröße mindestens über 0,02 für alle Variablen liegen. Bei einer Effektgröße ab 0,15 wird von einem mittleren Einfluss und bei einer Effektgröße ab 0,35 von einem starken Einfluss gesprochen (Hair et al. 2014) .

Alle Effektgrößen des aufgestellten Modells befinden sich über einem Wert von 0,15. Damit zeigt sich ein moderater Einfluss der Variablen auf die zu erklärenden Variablen Nutzungsabsicht, Pflegesituation und Technikakzeptanz. Für die Einflüsse von Neugierde, Nützlichkeit, Skep-K Z. Arb. Wiss.

Diskriminante Validität -Heterotrait-Monotrait Ratio (HTMT) Die Einschätzung der Schwelle, ab der der R 2 -Wert als erklärungsstark angesehen wird, steht in starker Abhängigkeit der Disziplin. Falk und Miller (1992) empfehlen, dass R 2 -Werte disziplinunabhängig mindestens gleich oder größer als 0,10 sein sollten, damit die Varianzerklärung eines Tab. 9 Effektgrößen (f 2 ) Häufig wird die Nützlichkeit einer Pflegetechnologie für die Anwendung in einer ambulanten Pflegesituation von den Technikentwickler*innen nicht ausreichend adressiert. Dies findet in einem unzureichenden Verständnis pflegespezifischer Bedarfe seinen Ursprung (Weinberger und Decker 2015) . Als eine Ursache hierfür wird oft die Sprachbarriere zwischen Technikentwickler*innen und Technikanwender*innen in der Pflege gesehen, die eine nutzerorientierte Technikentwicklung behindert.

Ein weiterer Einfluss auf die Technikakzeptanz zeigt sich durch den Effekt der Zugänglichkeit zur Technologie (H1g). Dieser durch das vorliegende Modell statistisch bestätigte Einfluss für den Einsatz einer Pflegetechnologie in der ambulanten Pflege deckt sich mit Befunden vorheriger Forschung zur Nutzungsabsicht von neuen Technologien in der Pflege. Hier wird herausgestellt, dass Technologien zwar häufig bekannt, jedoch für die Pflegekräfte in ihrem Arbeitsalltag nicht verfügbar sind . Die Ursache hierfür liegt meist in einer problematischen finanziellen Anschaffungssituation für ambulante Pflegedienste oder seitens der Klient*innen. In der vorliegen Studie ist es überraschend, dass dem Faktor Zugänglichkeit bereits in der Untersuchung von Einflussfaktoren vor der Technikeinführung ein solch hoher Stellenwert zukommt. Dieser Faktor ist als organisationaler Faktor insbesondere für Pflegedienste und Technikentwickler*innen relevant, da die Zugänglichkeit zu einer Technologie einen Faktor darstellt, den der Pflegedienst oder Technikhersteller*innen maßgeblich beeinflussen können, die Pflegekraft allerdings nicht. Für die Praxis lässt sich daraus ableiten, dass neben der inhaltlichen Technikentwicklung auch die Finanzierung bzw. die Geschäftsmodelle für ambulante Pflegetechniken frühzeitig im Einführungsprozess vorangetrieben werden müssen um eine Zugänglichkeit und damit eine Nutzung der Technologie zu ermöglichen.

Bezogen auf das Konstrukt der erwarteten Veränderung der Pflegesituation durch den Einsatz von Technik kann im Rahmen dieser auf das vorliegende Fallbeispiel bezogenen Studie erstmals gezeigt werden, dass die untersuchten berufsspezifischen erwarteten Faktoren (Zeit, Stress, Interaktionsqualität, Ausstattung, Informationsstand und Vorbereitung) den Anteil der Varianz der abhängigen Variable "Pflegesituation" zwischen 13,2 % (R 2 adj.) und 25,1 % aufklären können. Da es sich hier um eine Erhebung vor Technikeinführung handelt, sind die Faktoren als erwartete Veränderungen zu verstehen.

Im Einzelnen zeigt sich, dass erwartete Interaktionsqualität (H2c), erwartete Vorbereitung (H2f) Ebenfalls damit einher geht der positive Einfluss der hier untersuchten Variable des Informationsstandes. Im Rahmen dieser Variable wurde abgefragt ob die Option, Informationen über Bewegungen und Vitaldaten zu liefern, wenn die Pflegekräfte nicht vor Ort sind, einen positiven oder negativen Einfluss auf das Empfinden der Pflegesituation verursacht. Die Versorgung mit ausreichend Informationen zeigt dabei einen positiven Effekt auf die erwartete Pflegesituation. Im Modell zeigen die Faktoren "Vorbereitung" und "Informationsstand" einen signifikanten Einfluss auf die erwartete Pflegesituation. Die in dieser Studie eingesetzte Pflegetechnologie fungiert als Informationssystem, welches automatisiert Pflegeinformationen über das Zeitintervall der eigentlichen Pflege hinaus bereitstellen kann. Besonders die Informationen über das Ausmaß von Bewegungen bettlägeriger Klient*innen kann beispielsweise zur besseren Dekubitusprophylaxe genutzt werden und somit langfristig den Pflegeaufwand durch Folgeerscheinungen reduzieren (Schröder 2015) .

In der qualitativen Ableitung der Items zur Pflegesituation wurde zudem herausgestellt, dass die Möglichkeit zur dauerhaften Überwachung von Klient*innenzuständen ein hohes Stresspotential erzeugen kann. Dieser vermutete negative Einfluss von Stress auf die Pflegesituation kann auch im aufgestellten Modell statistisch bestätigt werden (H2b).

Die vorgestellten R 2 -Werte für die Nutzungsabsicht, die dafür notwendige Technikakzeptanz und der Einfluss der aktuellen Pflegesituation bilden nach Cohen (1988) Bei Technikakzeptanzuntersuchungen im beruflichen Kontext sind soziotechnische Umgebungseinflüsse und dadurch entstehende Limitationen neben der eigentlichen Forschungsfrage zu berücksichtigen. Der Ausbruch und die Ausbreitung der SARS-CoV-2-Pandemie hat den Datenerhebungsprozess der Studie stark beeinflusst. Die Pandemie-Situation verschlechterte sich während des Forschungs-und Untersuchungszeitraums, sodass das Pflegepersonal in allen Bereichen des deutschen Gesundheitssystems einer extrem hohen Arbeitsbelastung ausgesetzt war (Hower et al. 2020) . Diese nicht-kontrollierbaren Rahmenbedingungen müssen bei der Einordnung der Repräsentativität sowie der Dauergültigkeit der Ergebnisse berücksichtigt werden. Bedingt durch die SARS-CoV-2-Pandemie gestaltete sich die Rekrutierung von partizipierenden ambulanten Pflegediensten zudem als schwierig, was sich wiederum negativ auf die Stichprobengröße auswirkte.

Die Nutzungsintention von Technologien in der ambulanten Pflege ist ein umfassendes Konstrukt, dem eine Vielzahl an erklärenden Faktoren zugrunde liegt. Durch die Überprüfung der Faktoren zur Technikakzeptanz sowie dem erstmaligen Einbezug beeinflussender Faktoren der Pflegesituation konnte in Bezug auf das betrachtete Fallbeispiel gezeigt werden, dass die Pflegesituation einen erheblichen Einfluss auf die Nutzungsintention der Pflegekräfte hat. Ein Ausbleiben des aktiven Einbezugs von Pflegekräften in die Technikentwicklung kann also in einer nicht ausreichenden Adressierung berufsspezifischer Bedarfe und schließlich in einer mangelnden Nutzungsabsicht resultieren.

Für erfolgreiche Technikentwicklungen ist es daher entscheidend, ein Verständnis für die notwendigen Eigenschaften von Pflegetechnologien zu entwickeln und die Determinanten zu identifizieren, die eine professionsspezifische, hohe Technikakzeptanz sowie eine Verbesserung der aktuellen Pflegesituation begünstigen. Das entwickelte Strukturgleichungsmodell legt durch die Beschreibung von begünstigenden und hemmenden Faktoren der Nutzungsintention von Pflegekräften im ambulanten Pflegedienst vor der Technikeinführung einen wichtigen Grundstein in der pflegespezifischen Arbeitswissenschaft. Damit trägt das beschriebene Fallbeispiel aus dem Forschungsprojekt DigiKomp-Ambulant zum Verständnis bei, welche Anforderungen und Bedürfnisse die spätere Nutzungsabsicht für Pflegetechnologien prägen und somit die Arbeitsbedingungen in diesem Berufssektor verbessern können.

Ein kausaler Zusammenhang zwischen den Faktoren Technologieakzeptanz und Pflegesituation wurde im vorliegenden Modell nicht untersucht. In der Entwicklung des Modells ergaben sich hierfür in der Literatur keine Hinweise für einen Zusammenhang. Vielmehr war es Ziel dieser Studie die einzelnen Einflüsse der beiden Faktoren Technikakzeptanz und Pflegesituation auf die Nutzungsabsicht der textilen Sensormatte herauszuarbeiten, um so praxisrelevante Akzeptanzfaktoren für die Nutzer*innengerechte Technikentwicklung ableiten zu können.

Zum Verständnis von Handlungen und Einstellungen bezüglich der Technikakzeptanz von Pflegekräften bietet es sich jedoch für zukünftige Forschung an, den Zusammenhang zwischen der Bewertung einer Pflegesituation und der daraus resultierenden Technologieakzeptanz näher zu untersuchen. Die positive oder negative Bewertung einer Pflegesituation könnte dabei einen starken Einfluss auf die Akzeptanz von neuer Technik ergeben. Ebenfalls ist es möglich, durch Re-modellierung des Modells eine aus der Pflegesituation folgende Technikakzeptanzabschätzung zu untersuchen.

Im weiteren Projektverlauf des DigiKomp-Ambulant-Projekts ist eine Einführung der sensorbasierten Pflegetechnologie bei den kooperierenden ambulanten Pflegediensten geplant. Vor und nach dieser Einführung werden Pflegekräfte mithilfe eines teilstrukturierten Interviews zur Thematik der Technikakzeptanz und der Nutzungsabsicht befragt. Resultierend daraus kann das hier aufgestellte Modell durch qualitative Daten sowohl tiefergehend kausal erklärt, als auch induktiv durch zusätzliche relevante Faktoren erweitert werden.

Über den Rahmen des Forschungsprojekts mit direktem Bezug zur entwickelten textilen Sensormatte hinaus, ist die Übertragbarkeit des untersuchten Modells auf die Einführung weiterer Pflegetechnologien im ambulanten Dienst zu erforschen. Dies ist insbesondere deshalb von Bedeutung, da die Ergebnisse der vorliegenden Studie aufgrund der fallbezogenen Betrachtung, Modellentwicklung und -validierung nicht den Anspruch einer Verallgemeinerung erfüllen können. Sie bilden jedoch eine Grundlage und geben wichtige Ansatzpunkte für weitere Studien und Fallbeispiele, mit deren Hilfe ein allgemeines Technikakzeptanzmodell für Pflegetechnologien abgeleitet werden kann. Ein solches Modell kann nicht zuletzt zu einer nutzer*innenzentrierten Entwicklung und Einführung digitaler Pflegetechnologien und zur Unterstützung von Pflegenden beitragen.

Danksagung Wir danken allen beteiligten Projektpartnern für die Unterstützung: Der HTV Halbleiter-Test & Vertriebs-GmbH für die iterative Hardware-Entwicklung der textilen Sensormatte, der Nexus AG für die iterative Software-Entwicklung der Daten visualisierenden Applikation sowie der St. Gereon Seniorendienste gGmbH und der Franziskusheim gGmbH für die aktive Beteiligung der ambulanten Pflegedienste an der Technikakzeptanzuntersuchung im Rahmen des Forschungsprojekts. Außerdem bedanken wir uns bei Frau Dr. rer. pol. Kathleen Diener (Institut für Unternehmenskybernetik IfU e. V.) für das fachliche Feedback zum Artikel.

Funding Diese Publikation ist im Rahmen des Forschungsprojekts DigiKomp-Ambulant entstanden. Dieses Forschungs-und Entwicklungsprojekt wird im Rahmen des Programms "Zukunft der Arbeit" (Förderkennzeichen 02L17C581 und 02L17C580) vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) und dem Europäischen Sozialfonds (ESF) gefördert und vom Projektträger Karlsruhe (PTKA) betreut. Die Verantwortung für den Inhalt dieser Veröffentlichung liegt bei den Autor*innen.Diese Publikation ist im Rahmen des Forschungsprojekts DigiKomp-Ambulant entstanden. Dieses Forschungsund Entwicklungsprojekt wird im Rahmen des Programms "Zukunft der Arbeit" (Förderkennzeichen 02L17C581 und 02L17C580) vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) und dem Europäischen Sozialfonds (ESF) gefördert und vom Projektträger Karlsruhe (PTKA) betreut. Die Verantwortung für den Inhalt dieser Veröffentlichung liegt bei den Autor*innen.

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