Hintergrund
Evidenzbasierte Interventionen in spezifische Settings zu implementieren, stellt eine Herausforderung für Wissenschaft und Praxis dar [
13]: Der Begriff der Forschungs-Implementierungs-Lücke („research-implementation gap“) bezeichnet dabei die Problemstellung, wissenschaftliche Erkenntnisse in die Praxis zu überführen. Eine der wesentlichen Fragen der Implementierungsforschung besteht darin, Faktoren zu identifizieren, die sich förderlich bzw. hinderlich auf den Prozess der Implementierung auswirken [
3,
4].
Durch Inkrafttreten des Präventionsgesetzes (PrävG; BGBl. I S. 1368, 1781) sind die Sozialversicherungsträger verpflichtet, Präventionsangebote auch innerhalb der Lebenswelt von Studierenden zu fördern. In der Ausführungsbestimmung zur Leistungserbringung der Gesetzlichen Krankenversicherung (GKV) findet das Setting Hochschule erstmals in der Fassung vom 01.10.2018 Erwähnung [
17]. Der Ausbau des studentischen Gesundheitsmanagements (SGM) und die Implementierung von Präventionsmaßnahmen schreiten voran, dennoch besteht weiterhin Handlungsbedarf [
19].
Das
Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR; [
11]) definiert eine Vielzahl von implementierungsrelevanten Konstrukten und strukturiert sie in fünf Bereiche. Es fördert den konsistenten Einsatz von Terminologien innerhalb der Implementierungsforschung und ermöglicht eine systematische Analyse hinderlicher und förderlicher Einflussfaktoren auf die Implementierung von Präventionsangeboten [
31]. Hierzu gibt es im internationalen Raum bereits erste Erkenntnisse [
3,
4]. Für die Implementierung an Hochschulen erwiesen sich international u. a. eine Prozessbegleitung, zeitliche Ressourcen und vorhandene Kooperationen als relevante Faktoren [
29]. Eine deutschsprachige Studie identifizierte 15 Erfolgsfaktoren für die gesundheitsförderliche Organisationsentwicklung an deutschen Hochschulen [
26]. Zu Einflussfaktoren auf den Implementierungsprozess von Gesundheitsförderungs- und Präventionsangeboten für Studierende gibt es jedoch im deutschsprachigen Raum bislang kaum Erkenntnisse.
Ziel der vorliegenden Studie ist es, anhand des CFIR-Frameworks relevante Faktoren bei der Implementierung des evidenzbasierten Alkoholpräventionsprogramms eCHECKUP-Alkohol
1 zu identifizieren. Die Studie geht dabei folgenden Fragestellungen nach: Welche Faktoren fördern, behindern oder verhindern die Implementierung von Präventionsangeboten für Studierende an Hochschulen, und welche Herangehensweisen und Empfehlungen lassen sich daraus für die Implementierung künftiger Präventionsangebote im Setting Hochschule ableiten?
Ergebnisse
Ergebnisse der systematischen Erhebung der Implementierungsvoraussetzungen der Hochschulen
Insgesamt wurden 53 Hochschulen angesprochen, 13 Hochschulen nahmen eigeninitiativ Kontakt auf. Bei 39 der 53 angesprochenen Hochschulen war eine mehrfache Kontaktaufnahme notwendig. Von den 66 Hochschulen, mit denen Kontakt bestand, kooperierten 19 Hochschulen. Bei der Ansprache wurde auf eine bundesweite Verteilung geachtet, das östliche Bundesgebiet konnte jedoch nicht erreicht werden. Bezogen auf alle Hochschulen, zu denen Kontakt bestand, beteiligten sich 47,37 % der KHS (n = 9) und 8,5 % der N‑KHS (n = 4) an der systematischen Befragung.
Es nahmen 114 Personen von 13 Hochschulen an der Online-Befragung zur systematischen Erhebung der Implementierungsvoraussetzungen teil. Die Mediane der Anzahl an Kontaktpersonen pro Hochschule betrug 2 Personen für die N‑KHS und 4 Personen für die KHS. Der Median der teilnehmenden Schlüsselpersonen der verschiedenen Akteur:innengruppen (z. B. Studierende und Lehrende) betrug n = 9.
Insgesamt waren mehr Universitäten (76,9 %, n = 10) als Fachhochschulen (FH)/Hochschulen für Angewandte Wissenschaften (HAW) (23,1 %, n = 3) vertreten, jedoch waren die FH/HAW ausschließlich in der Gruppe der KHS zu finden. Der Median der Studierendenanzahl pro Hochschule betrug 16.508 Studierende, wobei die meisten KHS < 10.000 Studierende hatten. Hinsichtlich der gesundheitsförderlichen Strukturen zeigte sich auf deskriptiver Ebene, dass in der Gruppe der N‑KHS bei 75 % (n = 3) der teilnehmenden N‑KHS ein betriebliches Gesundheitsmanagement (BGM), jedoch kein SGM vorhanden war. Dagegen adressierte das vorhandene Gesundheitsmanagement der meisten KHS (44,4 %, n = 4) beide Adressat:innengruppen (hochschulisches Gesundheitsmanagement, HGM).
Die multivariate inferenzstatistische Analyse (Tab.
1) zeigte einen signifikanten negativen Zusammenhang zwischen dem Kooperationsstatus und den vorhandenen gesundheitsförderlichen Strukturen. Die Wahrscheinlichkeit, dass eine Hochschule mit vorhandenem BGM eine Kooperation eingeht, ist demnach um den Faktor 0,24 (
p = 0,01) geringer als bei Hochschulen, an denen kein explizites Managementsystem vorhanden ist. Alle anderen Prädiktoren wiesen keinen signifikanten Effekt im berechneten Modell auf.
Tab. 1
Logistisches Regressionsmodell zum Kooperationsstatus als abhängige Variablen (dichotomisiert)
Hochschultyp (Referenzkategorie „FH/HAW“) | Universität | −17,33 | 2,99e−8 |
Größe der Hochschule | Werte von ~1780–47 400 | 0,00 | 1,00 |
Gesundheitsförderliche Strukturen (Referenzkategorie „keine expliziten Managementsysteme vorhanden“) | SGM vorhanden | – | – |
BGM vorhanden | −1,44b | 0,24 |
HGM vorhanden | 17,75 | 5,10e7 |
Skala Implementierungsklima | Werte von −6 bis 6 | 0,02 | 1,02 |
Skala Bereitschaft zum Ressourceneinsatz | Werte von −3 bis 3 | 0,14 | 1,15 |
Konstante | / | 18,38 | / |
Pseudo‑R2 (McFadden) | / | / | 0,35 |
Ergebnisse der inhaltsanalytischen Auswertung der vorhandenen Dokumente aus dem Forschungsprozess
Die Stichprobe bei der Analyse der Dokumente umfasste 56 Hochschulen in 2 Gruppen:
1.
KHS (n = 9): Analyse der Dokumentation bis zum Zeitpunkt der Implementierung.
2.
N‑KHS (n = 47): Analyse der Dokumentation bis zum Zeitpunkt der Absage, zusätzliche Analyse von E‑Mails.
Die analysierten Dokumente berücksichtigen die Kommunikation im Zeitraum von Juni 2019 bis November 2022. Insgesamt bestand Kontakt zu 143 Personen. Die Personengruppe, mit der kommuniziert wurde, umfasst Mitarbeitende des Präsidiums oder Rektorats (z. B. Präsident:in, [Pro-]Rektor:in, Sekretariat, persönliche Assistenz), Mitarbeitende aus dem Bereich Gesundheitsmanagement (z. B. Leitung/Mitarbeitende des SGM/BGM/HGM, Suchtbeauftragte) und Mitarbeitende der Studierendenservices (z. B. psychologische Studierendenberatung, Allgemeiner Studierendenausschuss [AStA]).
Förderliche und behindernde Faktoren auf Seiten der KHS
Hinsichtlich der implementierungsförderlichen Faktoren (Tab.
2) wurde deutlich, dass der
Zugang von Wissen und Informationen besonders bedeutsam war. Bei 2 von 3 KHS stellte das Projektteam das Projekt in einer gesonderten Präsentation vor. Darin erhielten die beteiligten Schlüsselpersonen z. B. Informationen zum Programm, seiner Evidenz, den benötigten sowie zur Verfügung gestellten Ressourcen und dem weiteren Ablauf des Implementierungsprozesses. Darüber hinaus zeigte sich die Bedeutsamkeit der Unterstützung durch
hochrangige Führungskräfte (Präsidium, Rektorat oder Kanzler:innenamt) und der
Anpassungsfähigkeit des Präventionskonzepts an die vorhandenen Strukturen. Als behindernden Faktor erlebte beinahe die Hälfte aller KHS (
n = 4) fehlende
zeitliche Ressourcen der Implementierungsleiter:innen.
Tab. 2
Zusammenfassung der förderlichen und behindernden Faktoren bei der Implementierung an den Kooperationshochschulen (KHS)
Förderliche Faktoren | Nennungen (n) |
Vorhandener Zugang zu Wissen und Informationen | 6 |
Unterstützung einer hochrangigen Führungskraft | 5 |
Anpassungsfähigkeit des Programms | 4 |
Unterstützung durch Implementierungsteam | 3 |
Kompatibilität mit vorhandenen gesundheitsförderlichen Strukturen | 3 |
Stärke und Qualität der Evidenz des Programms | 2 |
Behindernde Faktoren |
Mangelnde zeitliche Ressourcen | 4 |
Fehlen einer Person mit Zuständigkeit für das Thema | 2 |
Bestehende Kooperationen und (externes) Netzwerk | 2 |
Verhindernde Faktoren auf Seiten der N-KHS
Die Analyse (Tab.
3) zeigte, dass die personellen Ressourcen (
zeitliche Ressourcen:
n = 9;
Zuständigkeit:
n = 6) die am häufigsten genannte Barriere für eine Implementierung darstellte. Ebenso wie der Faktor
Kooperationen und Netzwerk (z. B. eine bestehende Kooperation mit einer anderen Krankenkasse) schienen das Fehlen
zeitlicher Ressourcen sowie einer Person mit inhaltlicher
Zuständigkeit sowohl behindernd als auch verhindernd zu wirken.
Tab. 3
Zusammenfassung der verhindernden Faktoren bei der Implementierung an den Nicht-Kooperationshochschulen (N-KHS)
Fehlende zeitliche Ressourcen | 9 |
Fehlender Veränderungsdruck | 8 |
Kein relativer Vorteil im Vergleich zu anderen Programmen | 7 |
Ablehnende Haltung hochrangiger Führungskräfte | 6 |
Fehlen einer Person mit Zuständigkeit für das Thema | 6 |
Relativ geringe Priorität im Vergleich zu anderen Themen | 4 |
Fehlende Kompatibilität mit vorhandenen gesundheitsförderlichen Strukturen | 2 |
Ablehnende Haltung wichtiger Meinungsgeber:innen | 2 |
Implementierung seitens Innovationsanbieter:in nicht möglich | 2 |
Ablehnende Haltung wichtiger Unterstützer:innen | 2 |
Bestehende Kooperationen und (externes) Netzwerk | 2 |
Auch wurde ein fehlender Veränderungsdruck (d. h. die Einschätzung, dass kein Bedarf für ein entsprechendes Angebot besteht; n = 8) sowie ein fehlender relativer Vorteil (n = 7) häufig als Grund genannt. Schließlich war auffallend, dass hochrangige Führungskräfte sowohl förderlich als auch verhindernd wirken können.
Diskussion
Die vorliegende Untersuchung zeigt, dass angesichts der Unterschiede innerhalb der Organisationsstrukturen der Hochschulen die Implementierung gesundheitsförderlicher Angebote für Studierende ein voraussetzungsvoller Prozess ist, der von vielen Faktoren beeinflusst werden kann.
Die Ergebnisse der quantitativen wie auch der qualitativen Analysen zeigen, dass vorhandene gesundheitsförderliche Strukturen und Kompatibilität des neuen Angebots mit diesen besonders bedeutsam für den Implementierungsprozess sind [
3,
4,
7]. Expertise, Motivation und personelle Zuständigkeit für das Thema können bei vorhandenen gesundheitsförderlichen Strukturen vorausgesetzt werden, sodass diese Anknüpfungspunkte für neue evidenzbasierte Präventionsangebote bieten [
18]. Gleichzeitig scheinen bereits vorhandene Angebote des BGM an einzelnen Hochschulen zu verhindern, dass Angebote des SGM implementiert werden. Unter Berücksichtigung des Faktors
Kooperationen und Netzwerk könnten hier Interessenkonflikte zwischen bestehenden und ggf. neuen Kooperationspartner:innen sichtbar werden bzw. das BGM als starker und wirkmächtiger Akteur im Konkurrenzkampf um die Verteilung begrenzter personeller Ressourcen agieren [
5]. Mögliche Synergien können dadurch nicht generiert werden und zusätzliche Expertisen sowie finanzielle Ressourcen bleiben ungenutzt.
Auch in dieser Untersuchung finden sich Hinweise, dass die Verfügbarkeit
zeitlicher Ressourcen bzw. ihr Fehlen hoch relevant ist [
31] und den Implementierungsprozess verzögern bzw. sogar verhindern kann [
3]. Gesundheitsförderung zählt weiterhin zu den freiwilligen Leistungen der Hochschulen, insofern werden personelle Engpässe hier deutlich sicht- und spürbar. Die vorliegende Studie zeigt jedoch auch, dass eine Implementierung trotz knapper zeitlicher Ressourcen gelingen kann, denn der Faktor wird in der Inhaltsanalyse nicht nur als verhindernd, sondern auch als behindernd kodiert; d. h. es gibt Hochschulen, die das Präventionsangebot trotz fehlender zeitlicher Ressourcen der Implementierungsleitung erfolgreich implementieren konnten. Es scheint also Faktoren zu geben, die einen Mangel an Ressourcen kompensieren ggf. sogar vorbeugen könnten.
Ein solcher Faktor kann die politische Unterstützung der Hochschulleitung sein, indem sie sich z. B. in ausreichenden, stabilen personellen Ressourcen ausdrückt [
29]. Ein Widerstand der Hochschulleitung kann hingegen verhindernd wirken [
4]. Auch im Rahmen der vorliegenden Analyse der Dokumente gibt es Hinweise auf die Wichtigkeit der Hochschulleitung für den Implementierungsprozess. Fraglich ist, ob die Unterstützung der Hochschulleitung als notwendige Voraussetzung betrachtet werden sollte [
27]. Dass sich ein vorhandenes
Implementierungsteam in dieser Studie als förderlich herausgestellt hat, legt nahe, dass die Hochschulleitung ein:e wichtige:r Akteur:in im Implementierungsprozess ist, jedoch gleichermaßen auf die Unterstützung und Bereitschaft der Personen angewiesen ist, die den Implementierungsprozess leiten und das Angebot künftig betreuen [
1].
Die aus der Analyse der Dokumente hervorgegangene Bedeutsamkeit der Faktoren
Veränderungsdruck und
relativer Vorteil gibt einen Hinweis darauf, dass auch die Einstellung der beteiligten Akteur:innen den Implementierungsprozess beeinflussen kann. Diese kann als Ausdruck und Spiegel des institutionellen
Implementierungsklimas herangezogen werden. Wenngleich sich dies im Rahmen der quantitativen Analysen dieser Studie nicht als Einflussfaktor herausgestellt hat, weisen andere Studien auf die Bedeutsamkeit dieses Faktors hin [
3,
4]. Die Analyse der Dokumente verdeutlicht, dass zentrale Akteur:innen der Hochschulen keinen Anlass für die Implementierung (Veränderungsdruck,
n = 8) sehen bzw. sie priorisieren andere Themen (relative Priorität,
n = 7). Diese Ergebnisse stehen im Widerspruch zu Studien, die riskanten Alkoholkonsum unter Studierenden belegen [
16]. Gleichzeitig muss festgehalten werden, dass die Datenerhebung z. T. während der Coronapandemie stattfand. Wenngleich der Alkoholkonsum der Studierenden während der Pandemie gestiegen ist [
12], könnten während der Pandemie jedoch andere Themen (z. B. die Digitalisierung der Lehre oder die administrative Bewältigung der Pandemie) wichtiger gewesen sein.
Um die Phase der Absichtslosigkeit, die sich gemäß des transtheoretischen Modells der Verhaltensänderung [
22] durch fehlendes Problembewusstsein sowie fehlendes Interesse an einer Veränderung auszeichnet, zu überwinden, scheint für künftige Implementierungen Folgendes zentral: die Vermittlung von Wissen hinsichtlich der (akademischen) Auswirkungen des Alkoholkonsums unter Studierenden [
21]. Eine gute
Wissens- und Informationsvermittlung durch ein (externes oder internes) Unterstützungssystem kann Bewusstsein für das Thema schaffen [
31]. Hochschulen können dadurch das Potenzial erkennen, dass sie durch Präventionsangebote Einfluss auf gesundheitsbezogene Einstellungen und Verhaltensweisen zukünftiger Leistungs- und Entscheidungsträger:innen nehmen können [
20]. Im besten Fall kann die Begleitung ein unzureichendes Implementierungsklima kompensieren [
8]. Im Kontext des Projekts eCHECKUP-Alkohol hat es sich als hilfreich erwiesen, dass die Hochschule Esslingen als externes Unterstützungssystem nicht nur mit dem Präventionsangebot, sondern ebenfalls mit den Besonderheiten des Systems Hochschule vertraut ist. Auch die hohe Zahl der mehrfachen Kontaktaufnahmen sowie die durchschnittliche Anzahl der Ansprechpartner:innen unterstreichen, dass der hochgradig individuelle Implementierungsprozess für Präventionsangebote für Studierende an Hochschulen initiiert, gelenkt und proaktiv vorangetrieben werden muss. Durch die Thematisierung der Problematik und Sensibilisierung hierfür hat sich die beschriebene Online-Befragung als geeignetes Instrument zur Initiierung des Implementierungsprozesses gezeigt. So kann ggf. auch ein „Sunk-cost“-Effekt [
2] wirksam werden und dazu beitragen, dass alle Beteiligten nach der Durchführung motiviert sind, den Prozess abzuschließen und das Präventionsangebot an der Hochschule zu implementieren.
Limitationen der Studie und weiterer Forschungsbedarf
Die Studie liefert Hinweise für die Forschung zur Implementierung von Präventionsangeboten für Studierende. Gleichzeitig bestehen methodische und inhaltliche Einschränkungen. Die begrenzte Fallzahl und die selektive Rekrutierung im Rahmen der systematischen Befragung lassen keinen repräsentativen Anspruch der Ergebnisse zu. Die geringe Stichprobengröße kann dazu führen, dass spezifische Effekte nicht sichtbar wurden. Hier sind weiterführende Untersuchungen notwendig. Bei der qualitativen Inhaltsanalyse wurde keine Intercoder-Reliabilität nachgewiesen. Jedoch verfügt der Kodierleitfaden des CFIR über ein umfangreiches, bereits in verschiedenen Studien eingesetztes, Kodiersystem.
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