Suche nach Personen

plus im Publikationsserver
plus bei BASE
plus bei Google Scholar

Daten exportieren

 

Frühmobilisation von Intensivpatient_Innen mit Hilfe von robotischen Systemen - ein Scoping Review

Titelangaben

Verfügbarkeit überprüfen

Klamt, Amrei Christin ; Frey, Jana ; Schmidbauer, Lena ; Warmbein, Angelika ; Rathgeber, Ivanka ; Fischer, Uli ; Eberl, Inge:
Frühmobilisation von Intensivpatient_Innen mit Hilfe von robotischen Systemen - ein Scoping Review.
2021
Veranstaltung: 20. Deutscher Kongress für Versorgungsforschung 2021, 06.-08.10.2021.
(Veranstaltungsbeitrag: Kongress/Konferenz/Symposium/Tagung, Präsentation)

Volltext

[img]
Vorschau
Text (PDF)
Download (249kB) | Vorschau
Volltext Link zum Volltext (externe URL):
https://doi.org/10.13140/RG.2.2.10023.68006

Kurzfassung/Abstract

Hintergrund:
Die Mobilisation von Intensivpatient_Innen wird aufgrund von verschiedenen Faktoren oft sehr spät durchgeführt [1]. Studien zeigen aber, dass sie, insbesondere wenn sie früh beginnt, einen positiven Effekt auf Heilungsprozess und Rehabilitation von Schwerstkranken haben kann [2]. Robotische Systeme können dabei helfen, die Frühmobilisation im Intensivstationsalltag realisierbarer zu machen.

Fragestellung und Zielsetzung:
Dieses Scoping Review gibt einen Überblick über bisherige Forschungsaktivität zur robotischen Frühmobilisation von Intensivpatient_Innen. Folgende Fragestellungen lagen zugrunde: Wie wird Frühmobilisation mittels robotischem System auf Intensivstationen durchgeführt? Welchen Effekt hat die Frühmobilisation mittels robotischem System auf das Patient_Innenoutcome?

Weitere Angaben

Publikationsform:Veranstaltungsbeitrag (unveröffentlicht): Kongress/Konferenz/Symposium/Tagung, Präsentation
Sprache des Eintrags:Deutsch
Institutionen der Universität:Fakultät für Soziale Arbeit (FH) > Professur für Pflegewissenschaft
DOI / URN / ID:10.13140/RG.2.2.10023.68006
Titel an der KU entstanden:Ja
KU.edoc-ID:29132
Eingestellt am: 07. Dez 2021 09:04
Letzte Änderung: 07. Dez 2021 09:04
URL zu dieser Anzeige: https://edoc.ku.de/id/eprint/29132/
AnalyticsGoogle Scholar