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Coupling is one of the most frequently mentioned metric in software systems. However, to measure logical coupling between microservices, runtime information is needed or the availability of service-log files to analyze the calls between services is required. This work presents our emerging results, in which we propose a metric to statically calculate logical coupling between microservices based on commits to versioning systems. We performed an initial validation of the proposed metric with a dataset containing 145 open-source microservices projects. The results illustrate how logical coupling affects every system and increases overtime. However, we did not find a correlation between the number of commits or the number of developers and the introduction of logical coupling. In future, we investigate why, how, and when logical coupling is introduced in a system.

Von Assistenzrobotern im Pflegebereich erhofft man sich Unterstützung in vielfacher Weise: Sie sollen zur Erleichterung für das Pflegepersonal führen (z.B. durch Handreichung von Gegenständen), mehr Sicherheit bringen (z.B. indem sie Nachschauen, sobald Auffälliges registriert wird) und zu einem gesunden Altern (z.B. körperliche Aktivierung) und zu mehr Teilhabe (z.B. psychosoziale Aktivierung) beitragen. Ihre Funktionen versprechen daher einerseits Assistenz für Pflege- und Betreuungspersonal (z.B. Transport- und Serviceaufgaben) und andererseits soziale Assistenz für Senior:innen in Pflegesituationen (z.B. Unterhaltung, Aktivierung). In dem Projekt PUR (Pflegeunterstützende Robotik) wurde der Roboter Lio der Firma F&P Robotics AG über einen Zeitraum von 22 Monaten in Wohnbereichen in zwei Pflegeeinrichtungen in Konstanz und Schaffhausen getestet und situationsangepasst weiterentwickelt. Mit Unterstützung des Personals und der Bewohner:innen vor Ort wurde Lio anhand der Kriterien Usability, User Experience, Akzeptanz sowie seinen Nutzen für die Organisation evaluiert. Neben den Befragungen der Akteur:innen in den beiden Einrichtungen erfolgte eine systematische Erfassung und Analyse von Informationen und Daten anhand von Logfiles und Dokumenten in welchen Nutzungsdauer und -häufigkeit sowie Fehlerraten erfasst wurden. Es wurde deutlich, dass Lio sich noch hinsichtlich aller Kriterien verbessern muss um die hohen Erwartungen bezüglich einer wahrnehmbaren Entlastung des Pflegepersonals bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung oder Verbesserung der Lebensqualität der Bewohner:innen erfüllen zu können. Als Schlüsselfunktion für eine optimierte Usability und User Experience wird die Bedienbarkeit über Sprache betrachtet. Zum einen aus Sicht der Pflege- und Betreuungskräfte die Lio z.B. in hektischen Situationen in der Nachtschicht schnell und einfach in seinem Autonomiemodus (z.B. Desinfizieren von Türen) unterbrechen müssen. Zum anderen aus Sicht der Bewohner:innen die ihn ansprechen, aber nicht verstanden werden, womit das aktivierende Potential, das in Lio steckt, nicht ausgeschöpft wird. Eine routinemäßige Einbindung von Assistenzrobotern wie Lio in die Pflege- und Betreuungspraxis erfordert neben der Lösung von technischen Problemen (wie zuverlässige Navigation, Sprachinteraktion) auch geeignete Beteiligungsansätze der Akteuer:innen. Diese sind so zu gestalten, dass nicht nur die technikaffinen Personen abgeholt werden, sondern allen ein entsprechendes Angebot gemacht wird, den Umgang mit dem technischen System zu erproben und in der Kontrolle und Bedienung Sicherheit zu erlangen. Die befragten Akteur:innen sehen eine Zukunft für Assistenzroboter sofern sie autonom, zuverlässig und jederzeit gut kontrollierbar funktionieren und stehen dem digitalen Transformationsprozess in der Pflege größtenteils sehr offen gegenüber.

Der Einsatz von Robotik im Pflegekontext wird kontrovers diskutiert und löst unterschiedliche Assoziationen aus. In diesem Beitrag stellen wir Ergebnisse aus einer schriftlichen Befragung bei Pflegekräften aus Deutschland vor. Es wird aufgezeigt, für welche Funktionen und Aufgaben sich Pflegekräfte den Einsatz von Roboter vorstellen können und wo gegensätzliche Einstellungen gegenüber Robotern bestehen. Ein Fallbeispiel illustriert ein mögliches Anwendungsfeld. Mit den reflexiven Fragen laden wir die:den Lesenden ein, sich selbst mit der Idee Roboter als Alltagshelfer für ältere Menschen auseinanderzusetzen.

Background: Mobile health interventions are intended to support complex health care needs in chronic diseases digitally, but they are mainly targeted at general health improvement and neglect disease-specific requirements. Therefore, we designed TrackPAD, a smartphone app to support supervised exercise training in patients with peripheral arterial disease. Objective: This pilot study aimed to evaluate changes in the 6-minute walking distance (meters) as a primary outcome measure. The secondary outcome measures included changes in physical activity and assessing the patients’ peripheral arterial disease–related quality of life. Methods: This was a pilot two-arm, single-blinded, randomized controlled trial. Patients with symptomatic PAD (Fontaine stage IIa/b) and access to smartphones were eligible. Eligible participants were randomly assigned to the study, with the control group stratified by the distance covered in the 6-minute walking test using the TENALEA software. Participants randomized to the intervention group received usual care and the mobile intervention (TrackPAD) for the follow-up period of 3 months, whereas participants randomized to the control group received routine care only. TrackPAD records the frequency and duration of training sessions and pain levels using manual user input. Clinical outcome data were collected at the baseline and after 3 months via validated tools (the 6-minute walk test and self-reported quality of life). The usability and quality of the app were determined using the Mobile Application Rating Scale user version. Results: The intervention group (n=19) increased their mean 6-minute walking distance (83 meters, SD 72.2), while the control group (n=20) decreased their mean distance after 3 months of follow-up (–38.8 meters, SD 53.7; P=.01). The peripheral arterial disease–related quality of life increased significantly in terms of “symptom perception” and “limitations in physical functioning.” Users’ feedback showed increased motivation and a changed attitude toward performing supervised exercise training. Conclusions: Besides the rating providing a valuable support tool for the user group, the mobile intervention TrackPAD was linked to a change in prognosis-relevant outcome measures combined with enhanced coping with the disease. The influence of mobile interventions on long-term prognosis must be evaluated in the future.