Besser, individueller, ressourcenschonender pflegen dank Wissensmanagement?

Mögliche Gefahren im Pflegeprozess vorhersehen, administrative Arbeitsschritte automatisieren und mit geschicktem Personalmanagement dem Fachkräftemangel vorbeugen: Es gibt zahlreiche Prozessbausteine, die sich mit Tools aus dem Werkzeugkasten des Wissensmanagements verbessern bzw. beschleunigen lassen – um mehr Zeit für den einzelnen Patienten zu generieren und qualitativ hochwertige Pflegearbeit leisten zu können. Die Folgenden Beispiele sind drei davon.

Smarte Sturzprävention: Intelligent vorbeugen und Ressourcen sparen

Es gibt nur wenig, dass einen im Pflegeprozess so weit zurückwirft wie ein Sturz. Und dennoch sind Stürze keine Seltenheit. Das gilt sowohl in der Altenpflege als auch in der Krankenpflege. Wer nur eingeschränkt mobil ist, aber dennoch selbstständig und weitgehend unabhängig von der Hilfe Dritter bleiben möchte, riskiert Stürze. So stürzt jeder Dritte über 65-Jährige durchschnittlich einmal pro Jahr. Bei der Generation 90plus ist es sogar mehr als die Hälfte. Zudem stürzen bis zu 15 Prozent aller Klinikpatienten.[1] Schwindel und Nebenwirkungen von Medikamenten oder Gangunsicherheiten können die Ursache sein. Längere Krankenhausaufenthalte und erhöhter Pflegebedarf sind die Folgen. Doch Stürze lassen sich oft vorhersehen. Eine smarte Sturzpäventions-App hilft, die Wahrscheinlichkeit für Stürze zu beziffern und Sturzrisiken zu minimieren. Ermittelt wird das Sturzrisiko anhand einer Gangbildanalyse, die Pflegekräfte ganz einfach mit ihren Smartphones durchführen können. Ein zirka 30-sekündiges Video reicht aus, um das Gefahrenpotenzial zu bestimmen und vorbeugende Handlungsmaßnahmen abzuleiten. Möglich machen das Methoden der Künstlichen Intelligenz, die als Teilbereich der Digitalisierung zum Wissensmanagement zählt. Dass die Sturzprävention wirkt, haben Studien der Berliner Charité bestätigt.

Online-Check-in: Digitale Aufnahme statt Papierflut

Welche Aufgaben binden die meisten Ressourcen im Pflegeprozess? Genau! Dokumentation und Administration. Die Erledigung dieser Aufgaben kostet wertvolle Zeit, die den Pflegekräften für die Interaktion mit den Patienten fehlt. Daher gilt es, die Bereiche Dokumentation und Administration so weit wie möglich zu automatisieren. Realisieren lässt sich das unter anderem durch die Digitalisierung des Aufnahmeprozesses. Die Umsetzung ist auf vielfältige Weise möglich. So können Klinikpatienten schon vor ihrem Krankenhausaufenthalt online einchecken. Damit entfallen die Formalitäten am Aufnahmetag. Aber auch in der häuslichen Pflege lässt sich die Aufnahme digitalisieren. Indem Stammdaten, Begutachtung und anvisierter Pflegegrad digital erfasst und verarbeitet werden, lassen sich ohne weiteres händisches Zutun beispielsweise Kostenvoranschläge generieren. Der Häusliche Pflegedienst Königs Wusterhausen erzielt mit diesem Vorgehen eine Zeitersparnis von einer Stunde pro neuem Patienten.

Employer Branding: Social Recruiting und optimierte Bewerberprozesse

Ursprung des Pflegedilemmas ist und bleibt der Fachkräftemangel. Es fehlt an qualifiziertem Personal. Offene Stellen bleiben oft unbesetzt. Dass es auch anders geht, hat das Marienhospital in Brühl gezeigt: Das Krankenhaus konnte innerhalb von einem Jahr 55 neue Pflegekräfte für sich gewinnen. Das Erfolgsgeheimnis lag in der richtigen Kandidatenansprache. Unterstützt von professionellen Recruitingexperten ging die Klinik dorthin, wo sie mögliche Kandidaten vermutete: ins die sozialen Medien. Dort berichteten reale Mitarbeiter von ihrem Arbeitsalltag und wurden so zu Markenbotschaftern. Die Authentizität kam an und weckte Interesse. Dank eines optimierten Bewerbungsprozesses war eine Bewerbung per Smartphone innerhalb von zwei Minuten möglich. Da Fachkräfte der Motor für jedes Krankenhaus sind, muss sich die Digitalisierung als Teil der klinikweiten Wissensmanagements folglich insbesondere auch auf dien Personalbereich fokussieren, um bestehende Mitarbeiter zu binden und neue Talente zu finden.


Quelle:
[1] Halfon P, Eggli Y, Van Melle G, Vagnair A: Risk of falls for hospitalized patients: A predictive model based on routinely available data, Journal of Clinical Epidemiology (2001), 54: 1258-1266

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