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Dokumentart(en): Zeitschriftenbeitrag Forschungsergebnis Online-Publikation
Titel der Veröffentlichung: Precision Health im betrieblichen Gesundheits­management

Ein Literaturüberblick und Handlungsempfehlungen

Bibliographische Angaben

Autor/in:

Blaschke, Simon; Friedrich, Julian; Mess, Filip

Herausgeber/in:

k. A.

Quelle:

ASU, 2024, 59(01), Seite 32-37, Stuttgart: Gentner, ISSN: 0944-6052, eISSN: 2363-4669

Jahr:

2024

Der Text ist von:
Blaschke, Simon; Friedrich, Julian; Mess, Filip

Der Text steht in der Zeitschrift:
ASU, 59(01), Seite 32-37

Den Text gibt es seit:
2024

Online-Publikation anzeigen (DOI: 10.17147/asu-1-328879)

Inhaltliche Angaben

Beschreibung:

Das steht in dem Text:

Zielstellung:

Erkenntnisse aus verwandten Bereichen legen nahe, dass „Precision Health“ zahlreiche Vorteile und deutlichen Mehrwert auch für das Handeln im betrieblichen Gesundheitsmanagement (BGM) bietet. Allerdings können bislang nur wenige Studien aus dem Arbeitskontext explizit „Precision Health“ zugeordnet werden, was angesichts des hohen Innovationsgrads bei Gesundheitsinterventionen im BGM verwundert. Dieser Scoping Review zielt darauf ab, Gesundheitsinterventionen aus dem BGM, die den „Precision Health“-Ansatz aufgreifen, darzustellen und Handlungsempfehlungen abzuleiten.

Methode:

Mehrere internationale Datenbanken wurden nach Studien zu Gesundheitsinterventionen im BGM und „Precision Health“ systematisch durchsucht (Publikationszeitraum: 2010–2023).

Ergebnisse:

Insgesamt konnten 70 Studien zu Gesundheitsinterventionen im BGM und „Precision Health“ eingeschlossen werden. Die Mehrheit der Studien zielt auf Beschäftigte im Gesundheitswesen ab, wohingegen Beschäftigte zum Beispiel aus dem Baugewerbe bisher am wenigsten adressiert werden. Zudem fokussieren die meisten Interventionen gesundheitsbezogene Verhaltensweisen wie beispielsweise körperliche Aktivität/Sitzverhalten. Der Großteil der Studien implementiert „Precision Health“ für die Beschäftigten über personalisierte Trainings- oder Lernprogramme. Diese Personalisierung basiert fast immer auf einer einmaligen Datenerhebung vor Beginn der Intervention, während maschinelles Lernen bisher noch kaum für Gesundheitsinterventionen im BGM genutzt wird.

Schlussfolgerungen:

Die inkludierten Studien zeigen, dass „Precision Health“ im BGM teilweise bereits Anwendung findet. Dennoch sollten Expertinnen und Experten im BGM in zukünftigen Studien den „Precision Health“-Ansatz bei Gesundheitsinterventionen auf weitere Berufsgruppen (zum Beispiel den Dienstleistungssektor oder das Baugewerbe) und Präventionsbereiche (zum Beispiel psychische Gesundheit oder arbeitsbezogene Faktoren) übertragen. Zudem könnten bestehende Daten durch maschinelles Lernen ausgewertet und durch personorientierte Rückmeldungen Arbeitgebende, BGM-Verantwortliche sowie Beschäftigte direkt unterstützt werden.

Wo bekommen Sie den Text?

Arbeitsmedizin, Sozialmedizin, Umweltmedizin: ASU
Zeitschrift für medizinische Prävention
https://www.asu-arbeitsmedizin.com/

Weitere Informationen zur Veröffentlichung

Arbeitsmedizin, Sozialmedizin, Umweltmedizin: ASU
Zeitschrift für medizinische Prävention
https://www.asu-arbeitsmedizin.com/

Um Literatur zu beziehen, wenden Sie sich bitte an eine Bibliothek, die Herausgebenden, den Verlag oder an den Buch- und Zeitschriftenhandel.

Precision Health in Occupational Health and Safety

A literature search and recommendations for action
Objectives:
Findings from related areas indicate that “precision health”
offers numerous advantages and benefits for action in occupational health and safety practices as well. However, so far only few studies from the workplace can be explicitly assigned to “precision health”, which seems surprising given the high degree of innovation in workplace health promotion programs (WHPPs). Therefore, this scoping review aims to present health interventions from WHPPs that follow the “precision health” approach and to derive recommendations for action.

Methods:
Several international databases were systematically searched for studies on health interventions at the workplace and “precision health” (publication period: 2010–2023).

Results:
A total of 70 studies reported on WHPPs which implemented the “precision health” approach. Most of the studies addressed healthcare workers, whereas e.g. construction workers were the least targeted. In addition, most interventions focus on health-related behaviours such as physical activity/sedentariness. The majority of the studies implemented “precision health” in personalized training or learning programmes. This personalization was almost always based on a single data collection point, while machine learning has hardly been used in WHPPs as yet.

Conclusions:
The included studies show that “precision health” to some degree already implemented in WHPPs. Nevertheless, occupational health and safety experts should transfer these implementations to WHPPs in other occupational groups (e. g. the service or construction sector) and areas of prevention (e. g. mental health or work-related factors). In addition, existing data could be analysed by machine learning to directly support employers, occupational health and safety officers and employees through person-oriented feedback.

Referenznummer:

R/ZS0026/0593

Informationsstand: 23.08.2024