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GKV-Routinedatenanalyse zum Einsatz von Digitalen Gesundheitsanwendungen bei muskuloskelettalen Erkrankungen

Ergebnisse der DiGAmove-Studie

dc.contributor.advisorWeltermann, Birgitta
dc.contributor.authorFrey, Silke
dc.date.accessioned2026-07-14T07:44:35Z
dc.date.available2026-07-14T07:44:35Z
dc.date.issued14.07.2026
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.11811/14282
dc.description.abstractHintergrund und Zielsetzung: Muskuloskelettale Erkrankungen (MSK) zählen weltweit zu den häufigsten Ursachen für Morbidität und funktionelle Beeinträchtigungen. Bewegungstherapie ist ein evidenzbasierter Baustein in der Behandlung von MSK. Digitale Bewegungstherapie, wie in digitalen Gesundheitsanwendungen (DiGA), erzielte in Studien vergleichbare Effekte wie analoge Physiotherapie. Ziel der DiGAmove-Studie war die Nutzung von DiGA bei MSK zu beschreiben, Prädiktoren für kombinierte digitale und analoge Physiotherapie zu identifizieren sowie longitudinale Versorgungspfade und deren Zusammenhang mit der Veränderung des Chronifizierungsrisikos zu untersuchen.
Methoden: In der retrospektiven Kohortenstudie wurden Routinedaten von 6.090 TK-Versicherten mit mindestens einer DiGA-Nutzung bei MSK über bis zu vier Jahre analysiert. Subgruppen mit kombinierter digitaler und analoger Physiotherapie wurden verglichen und Prädiktoren mittels einer binären logistischen Regression identifiziert. Die Behandlungspfade wurden mittels State-Sequence-Analyse longitudinal dargestellt, gruppiert und ihr Zusammenhang mit einer Veränderung des Chronifizierungsrisikos im Zeitverlauf durch eine logistische Regression analysiert.
Ergebnisse: Von den DiGA-Nutzenden erhielten 58,2 % innerhalb von ±6 Monaten vor oder nach der Verordnung analoge Physiotherapie, 36,3 % nutzten beides gleichzeitig. Eine kombinierte Inanspruchnahme war im Vergleich zu Versicherten ohne Chronifizierungsrisiko signifikant häufiger bei einem mittleren (OR = 1,49; 95 %-KI = 1,31-1,69; p < 0,001) oder hohen (OR = 2,76; 95 %-KI = 2,22-3,47; p < 0,001) Chronifizierungsrisiko, weiblichem Geschlecht und höherem Alter. Die State-Sequence-Analyse zeigte, dass Patient*innen im Cluster mit kombinierter Behandlung älter waren und eine höhere Wahrscheinlichkeit für eine Reduktion des Chronifizierungsrisikos hatten als Patient*innen im vorrangig digitalen Cluster (OR = 1,43; 95 %-KI = 1,16-1,76; p < 0,001).
Schlussfolgerung: DiGA zur Behandlung von MSK werden häufig mit analoger Physiotherapie kombiniert verordnet, wovon besonders Patient*innen mit Chronifizierungsrisiko profitieren können. Dies macht den Bedarf für die Weiterentwicklung hybrider Versorgungsmodelle mit entsprechenden Vergütungsstrukturen deutlich, um zukünftig die Synergien digitaler und analoger Therapie optimal auszuschöpfen.
de
dc.language.isodeu
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectDiGA
dc.subjectmHealth
dc.subjectGKV-Routinedaten
dc.subjectInanspruchnahme
dc.subjectDigitalisierung
dc.subject.ddc610 Medizin, Gesundheit
dc.titleGKV-Routinedatenanalyse zum Einsatz von Digitalen Gesundheitsanwendungen bei muskuloskelettalen Erkrankungen
dc.title.alternativeErgebnisse der DiGAmove-Studie
dc.typeDissertation oder Habilitation
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.48565/bonndoc-910
dc.publisher.nameUniversitäts- und Landesbibliothek Bonn
dc.publisher.locationBonn
dc.rights.accessRightsopenAccess
dc.identifier.urnhttps://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:5-91203
dc.relation.doihttps://doi.org/10.2196/63935
dc.relation.doihttps://doi.org/10.1177/20552076251378626
ulbbn.pubtypeErstveröffentlichung
ulbbnediss.affiliation.nameRheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn
ulbbnediss.affiliation.locationBonn
ulbbnediss.thesis.levelDissertation
ulbbnediss.dissID9120
ulbbnediss.date.accepted21.05.2026
ulbbnediss.instituteMedizinische Fakultät / Institute : Institut für Hausarztmedizin
ulbbnediss.fakultaetMedizinische Fakultät
dc.contributor.coRefereeHonekamp, Ivonne
ulbbnediss.contributor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-9963-7647
ulbbnediss.contributor.gnd1186147598


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