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Jahrestagung der Gesellschaft für Medizinische Ausbildung (GMA)

05.10. - 08.10.2011, München

Entwicklung eines multimodalen Trainingssimulators für die Geburtshilfe

Vortrag

  • corresponding author presenting/speaker Andreas Ebner - TU München, Klinikum rechts der Isar, Abteilung für Biomechanik der Klinik für Orthopädie, München, Deutschland
  • author Manuel Schröder - TU München, Klinikum rechts der Isar, Abteilung für Biomechanik der Klinik für Orthopädie, München, Deutschland
  • author Heiko Gottschling - TU München, Klinikum rechts der Isar, Abteilung für Biomechanik der Klinik für Orthopädie, München, Deutschland
  • author Jochen Boxleitner - TU München, Klinikum rechts der Isar, Abteilung für Biomechanik der Klinik für Orthopädie, München, Deutschland
  • author KT Mario Schneider - TU München, Klinikum rechts der Isar, Abteilung für Perinatalmedizin und Perinatalphysiologie der Frauenklinik und Poliklinik, München, Deutschland
  • author Rainer Burgkart - TU München, Klinikum rechts der Isar, Abteilung für Biomechanik der Klinik für Orthopädie, München, Deutschland

Jahrestagung der Gesellschaft für Medizinische Ausbildung (GMA). München, 05.-08.10.2011. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2011. Doc11gma056

DOI: 10.3205/11gma056, URN: urn:nbn:de:0183-11gma0560

Published: September 26, 2011

© 2011 Ebner et al.
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Outline

Text

Fragestellung: Derzeitige Trainingsmodelle in der Geburtshilfe sind meist statisch und bilden nur isolierte Stadien ab ohne didaktische Rückkopplung (z.B. Debriefing). Ziel dieses Projektes war es, die Eröffnungsphase der Geburt präzise und reproduzierbar nachzubilden, um komplexe haptische Interaktionen wie klinisch hoch relevante Befundung von Muttermundweite (MMW) und Höhenstand des kindlichen Kopfes (HKK) realitätsnah trainieren zu können.

Methoden: Der Simulator wurde bzgl. Konzeption und Evaluation mit hohem technischen Aufwand (Maxon Antriebe, Echtzeitsystem xPC-Target für die Steuerung) realisiert, um u.a. die klinisch relevanten Kenngrößen MMW und HKK realitätsnah abzubilden (siehe Abbildung 1 [Abb. 1]). Beide Größen wurden methodisch bzgl. Präzision mit einer digitalen Schieblehre (Meßfehler<0,05mm) überprüft. MRT-Aufnahmen wurden für die Herstellung der Silikonteile für die Abbildung der MMW und für die exakte Positionierung der Einzelkomponenten (Kopf, äußere Geschlechtsteile, spinae ischiadicae) mittels eines hochpräzisen elektromechanischen Trackingsystems (Fa. Immersion) verwendet (Verifikation durch gynäkologische Experten) (siehe Abbildung 2 [Abb. 2]).

Ergebnisse: Für die Überprüfung der Reproduzierbarkeit und Präzision wurden bestimmte Öffnungsweiten des Muttermundes und des Kopfes definiert und deren Positionen repetitiv gemessen (n=20; MMW: DSoll=30mm, σx=0,47mm; DSoll=60mm, σx=0,57mm; DSoll=85mm, σx=1,52mm; HKK: bei allen Messungen σx<=0,1mm). Der Simulator wurde von 4 gynäkologischen Experten als klinisch hochrelevant, realitätsnah und für Trainingszwecke als sehr geeignet evaluiert.

Schlussfolgerung: In der vorliegenden Studie konnte gezeigt werden, dass MMW undHKK mit hoher Präzision abgebildet werden. Die Ungenauigkeiten der MMW im mm-Bereich resultieren aus der nicht immer gleichen Verformung des Muttermundes aus Silikon, sind aber bzgl. der Trainingsziele (Angaben klinisch in cm) vernachlässigbar. Die Experten-Beurteilung des Prototyps bestätigt außerdem die Bedeutung der Entwicklung und Evaluation neuer Trainingsformen im Bereich der Haptik [1], [2], [3], [4], [5].


Literatur

1.
Domuracki KJ, Owen H, Kostandoff G, Plummer JL. Learning on a simulator does transfer to clinical practice. Resuscitation. 2009;80(3):346-349. DOI: 10.1016/j.resuscitation.2008.10.036 External link
2.
Fager PJ, von Wowern P. The use of haptics in medical application. Int J Med Robot. 2004;1(1):36-42. DOI: 10.1002/rcs.4 External link
3.
Riener R, Burgkart R. A new haptic interface for VR medical training. Stud Health Technol Inform. 2002;85:388-394.
4.
Kabanza F, Bisson G, Charneau A, Jang TS. Implementing tutoring strategies into a patient simulator for clinical reasoning learning. Artif Intell Med. 2006;38(1):79-96. DOI: 10.1016/j.artmed.2006.01.003 External link
5.
Obst T, Burgkart R, Ruckhäberle E, Riener R. Geburtensimulator mit multimodaler Interaktion - delivery simulator with multimodal interaction. Automatisierungstech. 2004;54(6):280-287. DOI: 10.1524/auto.52.6.280.33111 External link