PREPARE – Präventionsorientierte Regionalanalysen zur Pflegevermeidung, Angebotsstruktur und Resilienzförderung in der Versorgung

Daran knüpft das Projekt PREPARE an. Mithilfe von Machine-Learning (ML) und kleinräumigen Analysen sollen Risikomodelle auf Basis von Krankenkassendaten sowie regionalen Faktoren wie Wohnlage, Verfügbarkeit von Ärztinnen und Ärzten oder sozioökonomischen Merkmalen entwickelt werden. Diese Modelle sollen Personen mit erhöhtem Pflegerisiko frühzeitig erkennen, um eine drohende Pflegebedürftigkeit zu verhindern bzw. zu verlangsamen und die Selbstständigkeit der Betroffenen zu stärken.

Methodisch werden anhand einer wissenschaftlichen Übersichtsarbeit (Scoping-Review) vorhandene Versorgungsmodelle, Präventionsangebote und Risikofaktoren ermittelt. Darauf aufbauend vertiefen 20 bis 25 Experteninterviews und ML-Modelle aus Routinedaten die Analyse. Zudem werden 510 Betroffene und Angehörige befragt, um ein umfassendes Bild der Bedarfe und Präferenzen zu erhalten. Aus den Ergebnissen werden Handlungsempfehlungen abgeleitet, die in Workshops mit Pflegeverantwortlichen diskutiert werden.

Das Projekt wird für drei Jahre mit insgesamt ca. 1,1 Millionen Euro gefördert.

Im Erfolgsfall könnten Personen mit einem erhöhten Pflegerisiko früher erkannt werden. Krankenkassen können dann Versicherte frühzeitig identifizieren und ihnen gezielte präventive Angebote wie Bewegung oder Gedächtnistraining vermitteln. Kommunen könnten Versorgungslücken gezielt schließen, beispielsweise mit Mobilitätsdiensten oder Betreuungsangeboten. Langfristig können gezielte Präventionsangebote dazu beitragen, das Pflegerisiko zu senken und das Pflegesystem zu entlasten.