Universität zu Köln

Paas, Kai Maximilian (2021). Entwicklung, Implementierung und erste Validierung eines immersiven Patientensimulatorprototyps zur Ausbildung der klinischen Entscheidungsfindung in der chirurgischen Lehre. PhD thesis, Universität zu Köln.

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Abstract

Immersive Patientensimulatoren (IPSs) ermöglichen die imaginäre Immersion in eine künstlich kreierte Welt, vergleichbar eines Computerspiels, in der der Nutzer frei durch eine 3D-Umgebung navigieren kann. Das spielerische Lernen mit einem solchen IPS erlaubt es, medizinische Arbeitsabläufe zu verinnerlichen, ohne echte Patienten zu gefährden. Idealerweise zeigt der Einsatz von IPSs eine hohe Akzeptanz unter den Studenten und kann den Wissenszuwachs zusätzlich positiv beeinflussen. Die Entwicklung eines IPS von hoher technischer Qualität ist äußerst ressourcenintensiv. Aus diesem Grund scheint es nicht verwunderlich, dass der Großteil der sogenannten High Fideltiy IPSs kommerziell betrieben werden. Gegenwärtig kommen IPSs im täglichen klinischen chirurgischen Curriculum nur selten zum Einsatz. Ziel dieser Arbeit ist die Erhebung einer Bedarfsanalyse von Art und Anzahl der vorhandenen E-Learning Angebote inklusive bestehender IPSs an deutschen Universitätskliniken, die Entwicklung eines unfallchirurgischen akademisch betriebenen IPS-Prototyps mit Implementierung und Validierung als Pilotprojekt in eine unfallchirurgische Lerneinheit mit der Methode nach Kern als Blended Learning Konzept sowie basierend auf den existierenden digitalen unfallchirurgischen Lernfällen die Implementierung des Pilotprojekts zusätzlich in eine unfallchirurgische Distanzlerneinheit. Um den allgemeinen Bedarf eines universitär basierten und betriebenen IPS-Prototyps zu ermitteln, wurde im ersten Schritt eine systematische Internetrecherche der in Deutschland verfügbaren webbasierten E-Learning Angebote durchgeführt. Anschließend folgte die didaktische Konzeption einer unfallchirurgischen Präsenz-Lehreinheit von ALICE nach dem sechsstufigen Modell nach Kern sowie als Distanzlerneinheit auf dem heimischen Computer. Die Entwurfsplanung enthält die Definition folgender Parameter: Maß an curricularem Inhalt, Grad an technischer Qualität, Verfügbarkeit und Validierungsebene. Die Validierung wurde mit 65 freiwillig teilnehmenden Studenten durchgeführt. Die Meinung der Studenten bezüglich Akzeptanz wurde mit Hilfe eines Likert-Skala Fragebogens evaluiert. Durch Prüfung der Vorhersagevalidität, der Konstruktvalidität sowie der Inhaltsvalidität soll der Einfluss auf den Wissenszuwachs bestimmt werden. Gegenwärtig gibt es keinen akademisch betriebenen Simulator, der für jeden Studenten frei zugänglich ist und hohe Immersion mit profundem medizinischen Inhalt verbindet. ALICE genießt unter den Studenten eine hohe Akzeptanz. Studenten zeigen eine große Motivation bei der Benutzung von ALICE. Der Großteil gibt an, dass das Lernen mit einem Simulator sie begeistert. ALICE zeigt einen positiven Einfluss auf das deklarative Wissen. Die unfallchirurgische Simulator-Validität ist positiv für Vorhersage, Konstrukt und Inhalt. Die große Zufriedenheit sowie der nachgewiesene Wissenszuwachs durch ALICE zeigt, dass die Entwicklung und Implementierung eines universitär betriebenen immersiven Patientensimulators, der profundes medizinisches Wissen vermittelt, äußerst lohnenswert ist. ALICE ist gemeinnützig, einfach anzuwenden und genießt des Weiteren eine hohe Akzeptanz unter der Studentenschaft. ALICE ist ein alternatives Werkzeug für die studentische Lehre, das das tägliche klinische Curriculum bereichern könnte.

Item Type:	Thesis (PhD thesis)
Creators:	Creators Email ORCID ORCID Put Code Paas, Kai Maximilian kai.paas@gmx.de UNSPECIFIED UNSPECIFIED
URN:	urn:nbn:de:hbz:38-717674
Date:	26 August 2021
Place of Publication:	Köln
Language:	German
Faculty:	Faculty of Medicine
Divisions:	Faculty of Medicine > Chirurgie > Klinik und Poliklinik für Allgemein-, Viszeral- und Tumorchirurgie
Subjects:	Medical sciences Medicine
Uncontrolled Keywords:	Keywords Language ALICE German E-Learning German Patientensimulator German Chirurgische Lehre German Blended Learning German Kern-Zyklus German Immersive Patient Simulator German NKLM German Virtual Reality German
Date of oral exam:	7 September 2023
Referee:	Name Academic Title Kleinert, Robert Privatdozent Dr. med. Huber, Tobias Privatdozent Dr. med.
Refereed:	Yes
URI:	http://kups.ub.uni-koeln.de/id/eprint/71767