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2020-08-19Zeitschriftenartikel DOI: 10.25646/7181
Gesundheitsberichterstattung im Rahmen von Public Health Surveillance: Das Beispiel Diabetes
Reitzle, Lukas
Paprott, Rebecca
Färber, Francesca
Heidemann, Christin
Schmidt, Christian
Thamm, Roma
Scheidt-Nave, Christa
Ziese, Thomas
Eine Kernaufgabe von Public Health ist die kontinuierliche Erfassung und Analyse von gesundheitsbezogenen Daten zu relevanten Krankheiten (Surveillance). Sie dient der zeitnahen Umsetzung von Maßnahmen zum Schutz der Gesundheit in der Bevölkerung. Dafür müssen relevante Informationen zur richtigen Zeit und in geeigneter Weise für die entscheidenden Zielgruppen bereitgestellt werden (Dissemination). Eine Disseminationsstrategie unterstützt die effektive Ergebniskommunikation und berücksichtigt 3 Kernfragen: (1) „Was sind die relevanten Inhalte der Surveillance?“, (2) „Wer benötigt welche Informationen?“ und (3) „Wie werden die Ergebnisse den Zielgruppen bereitgestellt?“ Die Digitalisierung eröffnet hierbei neue Möglichkeiten für die Gestaltung der Formate. Seit 2015 wird am Robert Koch-Institut die Diabetes-Surveillance aufgebaut. In einem strukturierten Konsensprozess wurden 4 gesundheitspolitisch relevante Handlungsfelder mit 40 Kennzahlen (Indikatoren) definiert. Anschließend wurden gemeinsam mit dem wissenschaftlichen Projektbeirat unter Berücksichtigung neuer Möglichkeiten durch die Digitalisierung erste Publikationsformate erarbeitet. Neben Artikeln in Fachzeitschriften stellen der Bericht „Diabetes in Deutschland“ und eine Webseite mit interaktiver Visualisierung der Ergebnisse die wichtigsten Formate der ersten Projektphase dar. Begleitend werden Twitter und Youtube für die Erhöhung der Reichweite genutzt. In der nächsten Projektphase steht neben der Weiterentwicklung des Indikatorensets der Ausbau der Dissemination hin zu einer nutzer- und handlungsorientierten Berichterstattung im Mittelpunkt. In engem Austausch mit dem wissenschaftlichen Beirat sollen Anforderungen der Zielgruppen erfasst und in der Entwicklung weiterer Formate berücksichtigt werden.
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MD5: 2647229d806112878cb61a0c15a4c51e
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10.25646/7181
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