GKV-Routinedatenanalyse zum Einsatz von Digitalen Gesundheitsanwendungen bei muskuloskelettalen ErkrankungenErgebnisse der DiGAmove-Studie
GKV-Routinedatenanalyse zum Einsatz von Digitalen Gesundheitsanwendungen bei muskuloskelettalen Erkrankungen
Ergebnisse der DiGAmove-Studie

| dc.contributor.advisor | Weltermann, Birgitta | |
| dc.contributor.author | Frey, Silke | |
| dc.date.accessioned | 2026-07-14T07:44:35Z | |
| dc.date.available | 2026-07-14T07:44:35Z | |
| dc.date.issued | 14.07.2026 | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.11811/14282 | |
| dc.description.abstract | Hintergrund 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.iso | deu | |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
| dc.subject | DiGA | |
| dc.subject | mHealth | |
| dc.subject | GKV-Routinedaten | |
| dc.subject | Inanspruchnahme | |
| dc.subject | Digitalisierung | |
| dc.subject.ddc | 610 Medizin, Gesundheit | |
| dc.title | GKV-Routinedatenanalyse zum Einsatz von Digitalen Gesundheitsanwendungen bei muskuloskelettalen Erkrankungen | |
| dc.title.alternative | Ergebnisse der DiGAmove-Studie | |
| dc.type | Dissertation oder Habilitation | |
| dc.identifier.doi | https://doi.org/10.48565/bonndoc-910 | |
| dc.publisher.name | Universitäts- und Landesbibliothek Bonn | |
| dc.publisher.location | Bonn | |
| dc.rights.accessRights | openAccess | |
| dc.identifier.urn | https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:5-91203 | |
| dc.relation.doi | https://doi.org/10.2196/63935 | |
| dc.relation.doi | https://doi.org/10.1177/20552076251378626 | |
| ulbbn.pubtype | Erstveröffentlichung | |
| ulbbnediss.affiliation.name | Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn | |
| ulbbnediss.affiliation.location | Bonn | |
| ulbbnediss.thesis.level | Dissertation | |
| ulbbnediss.dissID | 9120 | |
| ulbbnediss.date.accepted | 21.05.2026 | |
| ulbbnediss.institute | Medizinische Fakultät / Institute : Institut für Hausarztmedizin | |
| ulbbnediss.fakultaet | Medizinische Fakultät | |
| dc.contributor.coReferee | Honekamp, Ivonne | |
| ulbbnediss.contributor.orcid | https://orcid.org/0000-0002-9963-7647 | |
| ulbbnediss.contributor.gnd | 1186147598 |
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