Hilfe per Chatbot

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Ein neues Projekt unterstützt pflegende Angehörige per WhatsApp mit Informationen und Impulsen.

05.10.2023 · HP-Topnews · Leibniz-Institut für Präventionsforschung und Epidemiologie · Lebenswissenschaften · Projekte

Möglichst viel Zeit mit pflegebedürftigen Angehörigen oder Bekannten verbringen und dafür sorgen, dass es der Person gut geht – Anträge ausfüllen, Widerspruch einlegen und sich Tag und Nacht verantwortlich fühlen. Das beschreibt in etwa die Spannbreite der Anforderungen und Gefühle, mit denen sich pflegende Angehörige konfrontiert sehen. Die eigene Gesundheit bleibt dabei oft auf der Strecke. Gerade weil pflegende Angehörige im Alltag wenig Zeit für sich haben, wird im M-Gender Projekt ein neuer Weg in der Gesundheitsförderung erprobt. Zu diesem Zweck hat das Studienteam vom Leibniz-Institut für Präventionsforschung und Epidemiologie – BIPS und dem Institut für Public Health und Pflegeforschung (IPP) der Universität Bremen intensiv mit Betroffenen und Praxisakteurinnen und -akteuren, wie der Demenz Informations- und Koordinationsstelle Bremen, zusammengearbeitet und einen Chatbot mit Angeboten entwickelt, der über den Messengerdienst WhatsApp funktioniert.

„Es gibt schon spezielle Apps für pflegende Angehörige, aber wir mussten feststellen, dass sie kaum genutzt werden. Deshalb haben wir nach einem Kommunikationsweg gesucht, den viele pflegende Angehörige ohnehin wählen, und sind bei WhatsApp gelandet“, erklärt Studienmitarbeiterin Emily Mena von der Universität Bremen. Der Chatbot funktioniert wie ein normaler Kontakt in WhatsApp, mit dem sich wichtige Fragen diskutieren lassen: Wie beantrage ich einen Pflegegrad? Wie gehe ich mit herausfordernden Situationen wie Aggressivität seitens der gepflegten Person um? Wie kann ich lernen, trotz der Verantwortung für andere auf meine Gesundheit zu achten und mir auch mal eine Auszeit zu gönnen? Zu diesen und vielen weiteren Themen erhalten Nutzerinnen und Nutzer des Chatbots täglich eine Nachricht oder ein Video.

Eine Besonderheit des Chatbots besteht darin, dass die Informationen nicht nur auf Deutsch, sondern auch auf Türkisch verfügbar sind. Formulare richtig auszufüllen, fällt vielen Personen mit Herkunftssprache Deutsch bereits schwer. Für Personen mit einer anderen Herkunftssprache ist dies umso schwerer. Auch die Vielzahl der vorhandenen Informationen zu Unterstützungsangeboten stellt für viele eine Hürde dar – bislang sind sie kaum auf Deutsch gebündelt verfügbar, auf Türkisch erst recht nicht. Der Chatbot bietet hier eine gezielte Auswahl an qualitätsgeprüften Informationen, Pflegetrainings und Übungen zur Gesundheitsförderung. Diese können den Nutzerinnen und Nutzer kurze Impulse und wertvolle Tipps zur Selbstfürsorge sowie konkrete Unterstützung rund um die informelle Pflege geben.

Geschlechtergerechtigkeit ist ein weiteres zentrales Thema des M-Gender-Projektes, das vom GKV-Bündnis für Gesundheit finanziert wird. „Dass Frauen deutlich häufiger und intensiver pflegen als Männer, wird zu selten benannt und anerkannt. Dies hat nicht nur direkte Auswirkungen auf deren Gesundheit, sondern auch mittelbare Auswirkungen durch finanzielle Belastungen und Erwerbsausfall“, erläutert Studienmitarbeiterin Hande Gencer vom BIPS. „Der PflegeBot richtet sich allerdings an Personen jedweden Geschlechts. Denn die Bedarfe und Bedürfnisse von pflegenden Personen sind geschlechterübergreifend.“ Herausfinden will das Studienteam, ob der PflegeBot von Personen mit unterschiedlichem Geschlecht gleichermaßen als akzeptabel und hilfreich erlebt wird und einen Beitrag zur Gesundheitsförderung leistet.

Pflegende Angehörige, die an der Studie teilnehmen und den WhatsApp-Chatbot kostenlos auf Deutsch oder Türkisch testen wollen, können sich auf der Webseite des Projektes bis Ende des Jahres 2023 registrieren und unkompliziert starten. Oder telefonisch (0176 41738566) oder per E-Mail (m-gender(at)leibniz-bips.de) mit dem Studienteam Kontakt aufnehmen.

Weitere Informationen und Kontakt

Pressemitteilung des Leibniz-Instituts für Präventionsforschung und Epidemiologie - BIPS