Jens Riede

Sensorische Anfallsdetektion bei Epilepsie (eBook, PDF)

Praktikabilität eines In-Ohr-Sensors bei Kindern und Jugendlichen

• Format: PDF

Produktbeschreibung

Der Autor untersucht die existenzielle Frage für Menschen mit Epilepsie und deren Familien nach der frühzeitigen Anfallserkennung mit einem praktikablen und alltagstauglichen System in Form eines In-Ohr-Sensors. Dazu führt er eine Studie im Mixed-Methods-Design im Norddeutschen Epilepsiezentrum durch und befragt zur Praktikabilität das pflegerische, medizinische und therapeutische Personal in Fokusgruppen. Um die Erwartungen und Erfahrungen der Kinder und Eltern zu erfassen, wurden Fragebögen eingesetzt. Die Erfahrungen mit dem Sensor sind über alle Gruppen hinweg grundsätzlich positiv und das System könnte einen Beitrag zur Gesundheitsversorgung sowie zur Entwicklung und emotionalen Entlastung von epilepsieerkrankten Kindern und Jugendlichen leisten. Dazu bedarf es jedoch noch einiger Anpassungen.

Der Inhalt

• Bedeutung der Epilepsie in der Gesellschaft
• Auswirkungen der Erkrankung auf Betroffene
• Erwartungen und Erfahrungen bezüglich einer automatisierten Anfallsdetektion
• Datenerhebung und -analyse in einem Mixed-Methods-Ansatz
• Nutzen, emotionales Erleben und Akzeptanz des Systems

Die Zielgruppen

• Lehrende und Studierende der Pflegewissenschaft und Medizin mit den Schwerpunkten Pädiatrie und Neurologie
• Medizinische und pflegerische Fach- und Führungskräfte im Bereich Pädiatrie und Neurologie

Der Autor

Jens Riede (M.Sc.) ist Wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Hochschule für Gesundheit in Bochum, Department für Pflegewissenschaft.

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Produktdetails

• Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden
• Seitenzahl: 132
• Erscheinungstermin: 28. Dezember 2018
• Deutsch
• ISBN-13: 9783658248567
• Artikelnr.: 54833369

Autorenporträt

Jens Riede (M.Sc.) ist Wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Hochschule für Gesundheit in Bochum, Department für Pflegewissenschaft.

Inhaltsangabe

Bedeutung der Epilepsie in der Gesellschaft.- Auswirkungen der Erkrankung auf Betroffene.- Erwartungen und Erfahrungen bezüglich einer automatisierten Anfallsdetektion.- Datenerhebung und -analyse in einem Mixed-Methods-Ansatz.- Nutzen, emotionales Erleben und Akzeptanz des Systems.