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15. Workshop der gmds-Arbeitsgruppe "Computerunterstützte Lehr- und Lernsysteme in der Medizin (CBT)" und des GMA-Ausschusses "Neue Medien"

Charité – Universitätsmedizin Berlin, Dieter Scheffner Fachzentrum für medizinische Hochschullehre und evidenzbasierte Ausbildungsforschung, Kompetenzbereich eLearning

06.04. - 08.04.2011, Berlin

Teaching the modified simple triage and rapid treatment algorithm (mSTaRT) for mass casualties by blending simulator-based education, standardised patients and a virtual training tool

Meeting Abstract

  • corresponding author Sylvia Kramer - Charité-Universitätsmedizin Berlin, Klinik für Anästhesiologie m.S. op Intensivmedizin, Berlin, Deutschland
  • Florian Buser - Charité-Universitätsmedizin Berlin, Klinik für Anästhesiologie m.S. op Intensivmedizin, Berlin, Deutschland
  • Juliane Rau - Charité-Universitätsmedizin Berlin, Klinik für Anästhesiologie m.S. op Intensivmedizin, Berlin, Deutschland
  • Wolf Blaum - Charité-Universitätsmedizin Berlin, Klinik für Anästhesiologie m.S. op Intensivmedizin, Trainingszentrum Ärztliche Fertigkeiten, Dieter Scheffner Fachzentrum, Berlin, Deutschland
  • Thomas Huppertz - Berufsfeuerwehr München, München, Deutschland
  • Claudia Spies - Charité-Universitätsmedizin Berlin, Klinik für Anästhesiologie m.S. op Intensivmedizin, Berlin, Deutschland
  • Martin Schultz - Charité-Universitätsmedizin Berlin, Telemedizincentrum Charité, Berlin, Deutschland
  • author Torsten Schröder - Charité-Universitätsmedizin Berlin, Klinik für Anästhesiologie m.S. op Intensivmedizin, Berlin, Deutschland

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie. Gesellschaft für Medizinische Ausbildung. 15. Workshop der AG Computerunterstützte Lehr- und Lernsysteme in der Medizin (AG CBT) und des GMA-Ausschusses "Neue Medien in der Medizinischen Ausbildung". Witten, 07.-08.04.2011. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2011. Doc11cbt05

DOI: 10.3205/11cbt05, URN: urn:nbn:de:0183-11cbt056

Veröffentlicht: 4. April 2011

© 2011 Kramer et al.
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Gliederung

Text

Fragestellung: Das bei einem Massenanfall von Verletzten (MANV) initial bestehende Missverhältnis zwischen verfügbaren Ressourcen und der einer möglichen Betreuung Betroffener erfordert eine schnelle Sichtung und Kategorisierung aller Betroffenen, um mit einer Verteilung der begrenzten Ressourcen möglichst vielen Verletzten helfen zu können. In Berlin wird eine Sichtung durch Rettungsassistenten vor der ärztlichen Triage durchgeführt. Dazu werden Rettungsassistenten im einfachen modifizierten Triage- und Behandlungsalgorithmus (modified simple triage and rapid treatment; mSTaRT) [1], [2] geschult. Wir haben dazu mit Unterstützung durch die Feuerwehr Berlin ein blended learning Format konzipiert und evaluiert.

Methoden: Anhand einer umfassenden Literaturrecherche wurden bestehende Unterrichtsformate für algorithmische Vorgehensweisen ermittelt und durch modifizierte nominale Gruppentechnik von Experten für den Einsatz zur Vermittlung des mSTaRT bewertet. Das entwickelte Unterrichtskonzept wurde im Oktober 2010 an 15 Teilnehmern pilotiert und entsprechend der Ergebnisse dieses Probelaufes adaptiert. Das entwickelte Unterrichtskonzept wird seit Januar 2011 zur Schulung eingesetzt und anhand eines 14 Items umfassenden Fragebogens evaluiert.

Ergebnisse: Das entwickle Unterrichtskonzept kombiniert Simulatortraining, den Einsatz standardisierter Patienten und eine elearning Applikation. Das vorbereitende elearning umfasst 20 Fälle, die anhand des mSTaRT gesichtet werden und ist als Powerpoint-Applikation implementiert. Jeder Fall ermöglicht Diagnostik und Minimaltherapie entsprechend des Algorithmus und umfasst bis zu 22 einzelne Patientenzustände.

In einem anschließenden Präsenzmodul können die Lernenden die erworbenen Kenntnisse und Fertigkeiten in einem Parcours aus Simulationspatienten und High-fidelity Simulatoren vertiefen und anwenden.

Im Jahr 2011 werden voraussichtlich 60 Teilnehmer das Schulungsprogramm durchlaufen und evaluieren. Die Teilnehmer des Pilotdurchgangs bewerteten den Unterricht mehrheitlich positiv, schätzten ihren Lernerfolg als gut bis sehr gut ein und begrüßten die Kombination von Parcours und elearning.

Schlussfolgerung: Mit dem von uns entwickelten blended learning steht ein effizientes und gut evaluiertes Unterrichtskonzept zur Vermittlung algorithmischen Vorgehens am Beispiel des mSTaRT Algorithmus zur Verfügung, das den aktuellen Empfehlungen zum blended learning ebenso wie den kognitionspsychologischen Erkenntnissen zum Lernen Erwachsener entspricht.


Literatur

1.
Gutsch W, Huppertz W, Zollner C, Hornburger P, Kay MV, Kreimeier U, Schäuble W, Kanz KG. Initiale Sichtung durch Rettungsassistenten. Notfall Rettungsmed. 2006;9:384-388. DOI: 10.1007/s10049-006-0827-x Externer Link
2.
Paul AC, Kay MV, Huppertz T, Mair E, Dierking Y, Hornbuger P, Mutschler W, Kanz KG. Validierung der Vorsichtung nach dem mSTaRT-Algorithmus. Pilotstudie zur Entwicklung einer multizentrischen Evaluation. Unfallchirurg. 2009;112:23-32. DOI: 10.1007/s00113-008-1517-6 Externer Link