Wirksamkeit in der Bevölkerung prüfen
Was bringt eine App zur Reduktion von Alkoholkonsum, die zwar nach allen Regeln der Kunst bzw. des State of the Art entwickelt, aber kaum von einem Menschen genutzt wird? Eben. Deshalb gibt es Public Health Impact.
Public Health Impact
Public Health Impact misst den Erfolg von Interventionen auf Bevölkerungsebene (Glasgow et al., Front. Public Health, 2019). Er umfasst fünf Dimensionen und sie sind multiplikativ verknüpft. Fehlt eine, sinkt der gesamte Impact erheblich.
- Reichweite: Erreicht die Intervention die Menschen der Zielbevölkerung?
- Wirksamkeit: Ist die Intervention nachweislich effektiv?
- Übernahme: Wird die Intervention von relevanten Institutionen übernommen?
- Implementierung: Wird die Intervention wie intendiert umgesetzt?
- Nachhaltigkeit: Ist die Intervention langfristig wirksam und wird sie langfristig umgesetzt?
Das Prinzip
Nur wenn alle fünf Dimensionen erfüllt sind, kann eine Intervention auf Bevölkerungsebene sichtbare und nachhaltige Effekte erzielen.
Equity Impact
Eine Intervention sollte nicht nur die Gesundheit der gesamten Bevölkerung verbessern, sondern auch sozial bedingte gesundheitliche Unterschiede verringern. Der Equity Impact misst, wer wie stark profitiert:
- Positiv: Personengruppen mit niedrigem sozioökonomischem Status profitieren mehr als Gruppen mit höherem Status.
- Neutral: Die Intervention ist in beiden Gruppen gleich wirksam.
- Negativ: Gruppen mit niedrigem sozioökonomischem Status profitieren weniger als Gruppen mit hohem Status.
Ziel ist es, die Intervention so zu gestalten, dass bestehende gesundheitliche Ungleichheiten verringert werden und benachteiligte Gruppen besonders profitieren.
Forschung direkt in den Lebenswelten der Menschen
Wir entwickeln und testen unsere Interventionen direkt dort, wo die Menschen leben, arbeiten oder lernen. Unsere wichtigste Methode dabei: randomisiert-kontrollierte Studien.
Wie funktioniert das?
Teilnehmer*innen werden zufällig in zwei Gruppen aufgeteilt: Die Interventionsgruppe erhält die Intervention, die Kontrollgruppe nicht. Der Vergleich zeigt zuverlässig, ob die Intervention tatsächlich wirkt, unabhängig vom Zufall oder anderen Einflüssen.
Um die Wirkung und Umsetzbarkeit wirklich zu verstehen, kombinieren wir qualitative Methoden mit quantitativer Datenmodellierung in einem Mixed Methods-Design. Das bedeutet: Wir verbinden Zahlen mit Geschichten. So verstehen wir nicht nur, ob eine Maßnahme wirkt, sondern auch warum.
Kooperationen:
Ausgewählte Forschungsprojekte:
