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Masterarbeit aus dem Jahr 2020 im Fachbereich Gesundheit - Digital Health Management, Note: 1,0, Hochschule Osnabrück, Sprache: Deutsch, Abstract: Die vorliegende Arbeit unternimmt den Versuch, die Erklärung und Vorhersage der Erfolgsvarianz von HIT Implementierungsverläufen in eine übergeordnete Theorie einzubinden. Der Einsatz von Health Information Technology (HIT) birgt hohe Potenziale zur Erreichung der Versorgungsziele von Krankenhäusern. Mit Blick auf den Erfolg der HIT-Implementierung zeigt die Studienlage jedoch ein differenziertes Bild. Vor diesem Hintergrund wächst die Forderung,…mehr

Produktbeschreibung
Masterarbeit aus dem Jahr 2020 im Fachbereich Gesundheit - Digital Health Management, Note: 1,0, Hochschule Osnabrück, Sprache: Deutsch, Abstract: Die vorliegende Arbeit unternimmt den Versuch, die Erklärung und Vorhersage der Erfolgsvarianz von HIT Implementierungsverläufen in eine übergeordnete Theorie einzubinden. Der Einsatz von Health Information Technology (HIT) birgt hohe Potenziale zur Erreichung der Versorgungsziele von Krankenhäusern. Mit Blick auf den Erfolg der HIT-Implementierung zeigt die Studienlage jedoch ein differenziertes Bild. Vor diesem Hintergrund wächst die Forderung, HIT-Implementierungsverläufe im Rahmen theoriegeleiteter Untersuchungsdesigns zu beobachten und somit Erklärungs- und Vorhersageansätze für die Erfolgsvarianz bieten zu können. Darauf aufbauend ist das Ziel der vorliegenden Masterarbeit die Konzeption und Validierung eines theoriegestützten Modells zur Erklärung von HIT-Implementierungsverläufen in Krankenhäusern. Hierfür wurde ein Hypothesenmodell unter Rückgriff auf die Pfadkonstitutionstheorie (PKT) entwickelt. Mittels webbasierter Fragebögen wurden sechs Professionen innerhalb eines idealtypischen Top-Management-Teams (TMT) von Krankenhäusern befragt, deren Aussagen aggregiert wurden. Ergänzt wurden die quantitativen Daten um qualitative Aussagen, die mithilfe eines Freitextfeldes erhoben wurden. Um die IT-Performance von Krankenhäusern zu erfassen, wurde in der Datenerhebung Einrichtungen priorisiert, bei denen Sekundärdaten des Workflow Composite Scores vorlagen. Mithilfe einer konfirmatorischen Faktorenanalyse wurde die theoretischen Vorüberlegungen überprüft. Abschließend wurde das konzipierte Hypothesenmodell durch ein nonrekursives Strukturgleichungsmodell getestet.

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