Klassifikationsmodelle in der Gesundheitsförderung und Prävention

Zusammenfassung

Hintergrund

Um die komplexe Planung und Evaluation von Projekten und Programmen im Gesundheitsbereich zu unterstützen, kommen heute v. a. im angelsächsischen Raum unterschiedliche Klassifikationsmodelle zum Einsatz. In diesem Artikel geht es um eine kritische Prüfung von 2 Klassifikationsmodellen, die derzeit in diversen Institutionen der Schweiz angewendet werden.

Methode

Das Ergebnismodell von Gesundheitsförderung Schweiz sowie das „Program-Logic-Modell“ von Sue Funnell werden als 2 Typen von Klassifikationsmodellen verglichen und auf ihre Einsatzmöglichkeiten in der Planungs- und Evaluationsphase von Gesundheitsprojekten untersucht. Dazu verdeutlichen wir die vielfältigen Implikationen von Klassifikationssystemen im Gesundheitsbereich und zeigen anhand von 2 Fallstudien die Problematiken bei der praktischen Umsetzung der Modelle.

Ergebnisse

Die Modelle basieren auf unterschiedlichen, impliziten Annahmen und unterscheiden sich im Strukturierungsgrad der Kategorien sowie im Grad der Explizierung von Kausalitäten. Bei der Nutzung der Modelle ergeben sich dadurch spezifische Vor- und Nachteile.

Schlussfolgerungen

Unter Berücksichtigung ihrer Grenzen und inhärenten Logik sind Klassifikationsmodelle nützliche Instrumente, um die Komplexität in der Planung und Evaluation von Gesundheitsprojekten zu reduzieren. Darüber hinaus erzwingen sie einen Austausch der Stakeholder über Gesundheitsvorstellungen und Ziele im Gesundheitsbereich.

Abstract

Background

Various health classification models are used, particularly in the English-speaking world, to plan and evaluate projects and programs in the health sector. In this article, we critically examine two such models, which are currently being used in Switzerland.

Methods

We use the Model for Results Classification (by Health Promotion Switzerland) and the Program Logic Model (by Sue Funnell) as two types of classification models in order to examine their application for planning and evaluating health projects and programs. In addition, we clarify the various implications of classification systems within the health field and show, on the basis of two case studies, problems arising from their application.

Results

The models differ in their implicit assumptions and the extent to which they structure health-related categories, as well as in the degree of explication of causal reasoning with regard to health outcomes. An application of one or the other model will bring with it different advantages and disadvantages.

Conclusion

With regard to their limitations and inherent logic, classification models are nevertheless useful instruments to reduce complexity in planning and evaluating health projects and programs. Beyond that, they impose a negotiation between stakeholders with regard to making explicit health-related assumptions and goals.