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Die Herzauskultation mittels Stethoskop ermöglicht die unmittelbare Identifizierung wichtiger kardialer Pathologien. Sie ist leicht zugänglich und Bestandteil der meisten körperlichen Untersuchungen, so dass geschulte Untersuchende bereits eine genaue Diagnose stellen [1] oder weiterführende Diagnostik einleiten können.

Die Auskultation ist eine wesentliche Untersuchungstechnik. Sie erfordert die Entwicklung komplexer auditiver Fähigkeiten. In der medizinischen Ausbildung werden diese in Vorlesungen, Untersuchungskursen und am Krankenbett gelehrt. Der Unterricht am Krankenbett ermöglicht Medizinstudierenden, in einer realistischen Umgebung zu lernen, gehörte Herztöne und -geräusche in einen Zusammenhang mit weiteren Befunden zu stellen und typische Schallausbreitungsmuster über dem Thorax zu identifizieren. Geringer Kontakt mit selten vorkommenden Befunden sowie das ungünstige Verhältnis von Lernenden zu Patient*innen stellen jedoch eine Herausforderung dar [2]. Darüber hinaus verhindert die Variabilität der klinischen Präsentation standardisierten Unterricht [3] und Patient*innen (z. B. Kinder) sind unter Umständen während der Untersuchung nicht kooperativ oder verfügbar, zuletzt aufgrund von Kontaktbeschränkungen während der SARS-CoV-2-Pandemie.

Zahlreiche Studien haben in der Vergangenheit gezeigt, dass Medizinstudierende [4], Assistenärzt*innen sowie Fachärzt*innen [4], [5], [6], [7], [8] über schlechte Auskultationsfertigkeiten verfügen, was die Notwendigkeit besserer Schulungsmethoden unterstreicht. Obwohl es sich um eine klinische Kernkompetenz handelt, verbessert klinische Praxis nicht erforderlicherweise die Herzauskultationsfertigkeiten [9], [10], [11].

Mit der Generation der „Digital Natives“ hat der Einsatz von Simulationstechnologien und E-Learning für das Training und die Evaluation von klinischen Fertigkeiten in der medizinischen Ausbildung in den letzten zwei Jahrzehnten immer mehr zugenommen: Mehrere Simulationsmethoden zum Training der Herzauskultation, die in einer Übersichtsarbeit von Ward and Wattier [12] und einer Metaanalyse von McKinney, Cook [13] zusammengefasst sind, ermöglichen den verbesserten Transfer von Herzauskultationsfertigkeiten in die klinische Tätigkeit [14]. Virtuelle Lehrprogramme reichen von Geräuschsimulationen [15], [16], [17] über die Untersuchung virtueller Patient*innen [18] bis hin zu pädiatrischen E-Learning-Kursen der kardiologische Grundlagen [19]. Auskultationstraining an Auskultationssimulatoren (z. B. Student Auscultation Manikin=SAM II) und simulierten Patient*innen in Skills Labs bieten eine weitere Möglichkeit, die Auskultation von physiologischen sowie pathologischen Befunden zu erlernen und zu trainieren [2], [12], [14], [20], [21], [22], [23], [24], [25], [26].

Während der anhaltenden Kontaktbeschränkungen aufgrund der SARS-CoV-2-Pandemie wurden die Kurse in Präsenz im Skills Lab an unserer Fakultät mit einem Auskultationssimulator ausgesetzt, die Interaktion mit echten Patient*innen im Rahmen des Bedside Teaching war eingeschränkt [27]. Ähnliche Hindernisse wurden bereits während des Ausbruchs von SARS-CoV-1 beschrieben [28]. Der dringende Bedarf an alternativen Ausbildungsmethoden erwies sich als Gelegenheit, die Modernisierung der medizinischen Ausbildung [29] an unserer Fakultät im Sommersemester 2020 weiter voranzubringen: Ein virtueller Auskultationskurs (VAC) via Videokonferenz wurde von einem Studierenden mit umfangreicher Erfahrung im Peer-Teaching unter Unterstützung von Fachärzt*innen für Kardiologie und Kinderkardiologie konzipiert [27].

In Anlehnung an Ergebnisse früherer Studien [14], [20], [21], [22], [23] wurden die folgenden Hypothesen (H) bezüglich der Wirkung eines VAC auf die Auskultationsfertigkeiten von Medizinstudierenden abgeleitet: Die Teilnahme an einem VAC ermöglicht eine verbesserte Beschreibung (H₁), eine höhere diagnostische Präzision (H₂) und eine zuverlässigere Identifizierung des Punctum Maximum (H₃) von Herzgeräuschen im Vergleich zum Fachliteratureigenstudium, unmittelbar nach dem Kurs (H_1A, H_2A) und bei der Nachuntersuchung am Simulator (H_1B, H_2B, H₃). Die Performance der Teilnehmenden am Auskultationssimulator stellte den primären Endpunkt der Studie dar (H_1B, H_2B, H₃).

Um den Teilnehmenden die Möglichkeit zu geben, von allen eingesetzten Lehrmethoden zu profitieren, wurde ein Cross-over-Design gewählt. Es wurde die Hypothese aufgestellt, dass dieser Ansatz bei den Teilnehmenden am Ende der Studie unabhängig von der Reihenfolge, in der die Kurse absolviert wurden, zu vergleichbaren Herzauskultationsfertigkeiten führt (H₄) [30], [31].

In Anlehnung an frühere Evaluationsergebnisse [27] wurde erwartet, dass die Teilnahme am virtuellen Auskultationskurs zu einer höheren Zufriedenheit (H₅) und einem höheren Anstieg der selbst eingeschätzten Kompetenz (H₆) im Vergleich zum Fachliteratureigenstudium führt.

Eine prospektive, randomisierte, kontrollierte Cross-over-Studie wurde an der Medizinischen Fakultät der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf durchgeführt. Ziel der Studie war es, die Herzauskultationsfertigkeiten nach der einmaligen Teilnahme an einem neunzigminütigen, virtuellen, fallbasierten Auskultationskurs mit der Teilnahme an einem zeitäquivalenten Fachliteratureigenstudium zu vergleichen.

Wie in Abbildung 1 [Abb. 1] dargestellt, wurden im Rahmen dieser Studie drei Kursformate in unterschiedlicher Reihenfolge angeboten: ein virtueller Auskultationskurs (VAC), ein Fachliteratureigenstudium (SST) während einer Videokonferenz, die beide über Microsoft Teams (MS Teams; [https://www.microsoft.com/de-de]) gehalten wurden, und ein Kurs unter Verwendung eines Auskultationssimulators (SAM) in Präsenz. Die Kurse fanden im Abstand von einer Woche in Gruppen von fünf (SAM) bis zehn Teilnehmenden (VAC & SST) statt.

Die Auskultationsperformance wurde während fünf Assessments (T1-T5) anhand derselben sechs Pathologien bewertet, die bei erwachsenen und pädiatrischen Patient*innen vorkommen: Stenose und Insuffizienz der Aorten- und Mitralklappe, Ventrikelseptumdefekt und persistierender Ductus arteriosus. Der primäre Endpunkt der Studie war die Performance an einem Auskultationssimulator sieben Tage nach der Teilnahme an einer von zwei verschiedenen Interventionen. Gruppe A (Experimentalgruppe) nahm an einem virtuellen Auskultationskurs (VAC) teil, Gruppe B (Kontrollgruppe) am Fachliteratureigenstudium (SST). Die Assessments T1, T2, T4, T5 wurden vor und nach VAC und SST durchgeführt, um die unmittelbare Auswirkung auf die Auskultationsfertigkeiten zu untersuchen.

Die Zufriedenheit und die Zunahme der selbst eingeschätzten Kompetenz der Teilnehmenden wurden anhand von Evaluationsbögen (EV1-EV3) erfasst, die nach jedem Kurs ausgefüllt wurden.

Die Studie wurde von der Ethikkommission der Medizinischen Fakultät der Heinrich-Heine-Universität Deutschland genehmigt (Nr. 2021-1298) und in Übereinstimmung mit der Deklaration von Helsinki durchgeführt.

Sechzig Medizinstudierende im dritten Studienjahr wurden auf freiwilliger Basis rekrutiert und gaben ihr Einverständnis zur Teilnahme. Die erfolgreiche Teilnahme wurde mit zehn Euro entlohnt. Der Randomisierungsprozess ist in Abbildung 2 [Abb. 2] dargestellt.

Während der ersten beiden Studienjahre im Rahmen des Düsseldorfer Curriculums nehmen Studierende der Medizinischen Fakultät der Heinrich-Heine-Universität an einem Untersuchungskurs teil, in dem sie die Herzauskultation am gesunden Herzen erlernen. Pathologische Befunde werden in den kardiologischen Vorlesungen im Rahmen des vierten Studienjahres vermittelt.

Die Studierenden nahmen an drei Kursen (VAC, SST, SAM) von gleicher Länge (90 Minuten) in zwei verschiedenen, von der Randomisierung abhängigen Reihenfolgen teil. Um Verzerrungen zu vermeiden, wurden alle Kurse vom selben Tutor gegeben.

Das interaktive, fallbasierte Online-Seminar wurde entwickelt, um die Auskultationstechnik, die Beschreibung und die Interpretation von Auskultationsbefunden in einem externen Kontext zu verbessern [27]. Der Kurs wurde von einem erfahrenen Medizinstudierenden gegeben, da sich Peer-Teaching sowohl für Lehrende als auch für Lernende als vorteilhaft erwiesen hat [30], [32]. In Anlehnung an das Modell des fallbasierten Lernens [33], [34] wurden klinische Fälle unter Verwendung synthetisierter Auskultationsgeräuschen vorgestellt. Es wurden Fälle von Erwachsenen und Kindern besprochen.

Mit freundlicher Genehmigung der Universität Bern, Schweiz wurden synthetisierte Herztöne und -geräusche verwendet, die im Rahmen des dort entwickelten Online-Lernprogrammes Clinisurf [https://clinisurf.elearning.aum.iml.unibe.ch/] bereitgestellt wurden.

Die Kontrollintervention bestand aus dem Studium von Auszügen zweier deutscher Lehrbücher zur Herzauskultation: „Füeßl: Anamnese und klinische Untersuchung“ ([35], S.184, 196, 197-207) als Referenzlehrbuch des Untersuchungskurses der Medizinischen Fakultät und „Erdmann: Klinische Kardiologie“ ([36], S.375-377, 381-383, 397-415) als Referenzlehrbuch für Kardiologie-Vorlesungen. Diese Auszüge wurden als eBook-Kapitel zu Beginn einer betreuten, neunzigminütigen Videokonferenz zur Verfügung gestellt. Die Beschreibung der Herzgeräusche, einschließlich der phonokardiographischen Visualisierungen, und das präsentierte klinische Wissen entsprachen dem des VAC.

Bislang gibt es keine Belege für die Wirksamkeit des Fachliteratureigenstudiums zur Herzauskultation. Es wurde als Kontrollintervention gewählt, da es eine Standardmethode für Medizinstudierende zur Vorbereitung auf das klinische Arbeiten darstellt. Das Fachliteratureigenstudium ist somit ein relevanter Komparator, auch wenn das Erlernen der Auskultation allein anhand von Literatur unüblich ist und die Wirksamkeit des Eigenstudiums bisher nicht untersucht wurde.

Im Skills Lab auskultierten die Teilnehmenden den Auskultationssimulator „Cardionics Student Auscultation Manikin II“ (SAM, Cardionics, Webster, Texas, USA), der die gleichen sechs Herzgeräusche, die auch während der beiden weiteren Kursen behandelt wurden, darstellte. Die Auskultationsperformance wurde bewertet (T3). Nach der Teilnahme am Assessment wurden verschiedene Herzgeräusche vorgestellt und die damit verbundenen Herzkrankheiten und ihr klinischer Hintergrund mit dem Tutor besprochen.

Die Reihenfolge der kardialen Pathologien wurde mit dem Research Randomizer [https://www.randomizer.org/] randomisiert. Um Verwechslungen zu vermeiden, war die Reihenfolge der Pathologien gemäß des Cross-over-Designs der Studie identisch: Vor VAC, SST und SAM und nach VAC und SST wurde für beide Gruppen jeweils die gleiche Reihenfolge verwendet.

Unmittelbar vor und nach VAC und SST (T1, T2, T4, T5) hörten sich die Studierenden 15 Minuten lang die Auskultationsgeräusche über ihre eigenen Kopfhörer an. Sie wurden gebeten, die Geräuschcharakteristika zu beschreiben (z. B. Zuordnung zu Systole und/oder Diastole, Identifizierung von tiefen und hohen Frequenzen, Lautstärkedynamik) und für jeden Auskultationsbefund eine Diagnose zu stellen. Die verwendeten Auskultationsdateien waren dieselben, die im VAC verwendet wurden, und waren für die Assessments T1, T2, T4 und T5 identisch. Die Teilnehmenden erhielten keine Rückmeldung zu ihren Antworten.

Am Simulator benutzten die Teilnehmenden ihre eigenen Stethoskope, um die gleichen Geräusche zu auskultieren, die während des VAC und des SST behandelt wurden. Neben einer Beschreibung der Geräuschcharakteristika und einer Diagnose bezüglich der vorgestellten Pathologien wie während des Assessments T1, T2, T4, T5 wurden die Teilnehmenden gebeten, für jedes Herzgeräusch ein Punctum Maximum anzugeben. Die synthetisierten Auskultationsgeräusche wurden von Cardionics, dem Hersteller des Auskultationssimulators SAM II, zur Verfügung gestellt.

Für die Kategorien „Geräuschbeschreibung“ (DESC), „Diagnose“ (DIAG) und am Simulator „Punctum maximum“ (PM) gaben die Teilnehmenden ihre Antworten über Fragebögen in Form von Freitext. Die Antworten wurden mit dem Online-Bewertungsformular der Medizinischen Fakultät erfasst und ab Quelle anonymisiert. Für die Online-Kurse (VAC & SST) waren die Fragebögen (T1, T2, T4, T5) über das Internet zugänglich. Die Formulareingaben wurden mit Zeitstempeln versehen, um sicherzustellen, dass Eingaben nur während des 90-minütigen Zeitintervalls der Kurse erfolgten. Für den Kurs in Präsenz (SAM, T3) wurden gedruckte Fragebögen handschriftlich ausgefüllt und anschließend digitalisiert.

Die Antworten wurden mit einer Liste akzeptierter Antworten für jedes Item verglichen und von zwei Bewerter*innen beurteilt. Bei Unstimmigkeiten wurde die Punktzahl von einer dritten Bewerterin, einer Kardiologin, vergeben. Eine richtige Antwort wurde mit einem Punkt bewertet. Für die Auswertung der Ergebnisse wurden die Punktzahlen für jede der bewerteten Kategorien (DIAG, DESC, PM) separat summiert. Die maximale Punktzahl in jeder Kategorie betrug sechs Punkte.

Zusätzliche Bewertungsbögen (EV1-EV3) mit sechsstufigen Likert-Skalen (beste Punktzahl=1) wurden eingesetzt, um die Zufriedenheit und den selbst eingeschätzten Kompetenzzuwachs nach jedem Kurs zu messen.

Datenverarbeitung und statistische Analysen wurden mit SPSS 27 (Armonk, NY: IBM Corp.) durchgeführt. H_1-6 wurden zweiseitig getestet und Ergebnisse mit einem p-Wert<0.5 als signifikant angesehen. In Anbetracht der Tatsache, dass H₄ mit der (statistischen) H₀ übereinstimmt (d. h. kein Leistungsunterschied bei T5 zwischen den Gruppen in Bezug auf die unterschiedliche Reihenfolge der Kurse), wurde H₄ mit einem adjustierten α-Fehlerniveau von p<.20 bewertet. Dieser Ansatz ermöglichte es, die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, H₀ abzulehnen, wie in solchen Fällen empfohlen [37]. Alle anderen Analysen wurden explorativ durchgeführt und daher nicht für multiple Vergleiche korrigiert.

Eine Interpretation der Effektstärke erfolgte nach Cohen [38] (d: klein 0.20≤d≤0.49, mittel 0.50≤d≤0.79, groß≥0.8). Power-Analysen wurden mit GPower 3.1 [39] durchgeführt (Annahme: α=.05, zweiseitiger Test, ausreichende Power=1-β≥= 0.8).

Summenscores bezüglich Diagnosestellung und Geräuschbeschreibung bei T1-T5 sowie zur Identifizierung des Punctum Maximum bei T3 waren nicht normalverteilt und enthielten Ausreißer, wie sich auf Grundlage von Shapiro-Wilk-Tests und der Inspektion von Q-Q-Plots und Boxplots zeigte. Dies galt auch für die Items zur Bewertung der Kurszufriedenheit und der selbst eingeschätzten Kompetenz (H₅, H₆). In Anbetracht des Studiendesigns, das keine Messwiederholung zuließ, wurden Mann-Whitney-U-Tests durchgeführt, um Experimental- und Kontrollgruppe bezüglich aller Ergebnismessungen zu vergleichen.

Es zeigte sich ein signifikanter Unterschied in der Beschreibung der Auskultationsbefunde (DESC; z. B. Zuordnung zu Systole und/oder Diastole, Identifizierung von tiefen und hohen Frequenzen, Lautstärkedynamik) zwischen Experimental- (n=27) und Kontrollgruppe (n=28) unmittelbar nach dem ersten Kurs (T2: Median_exp=4, Median_control=1; p<.001, d=2.06), am Simulator (T3: Median_exp=3, Median_control=0; p<.001, d=2.06) und vor dem dritten Kurs (T4: Median_exp=4, Median_control=2; p=<.001, d=1.24), was beim ersten Assessment nicht der Fall war (T1: Median_exp=0, Median_control=0; p=.99; H_1A-B angenommen), (siehe Abbildung 3 [Abb. 3] und Tabelle 1 [Tab. 1]).

Hinsichtlich der Diagnosestellung (DIAG) wurde kein signifikanter Unterschied zwischen den Gruppen beim ersten Assessment (T1: Median_exp=0, Median_control=0,5; p=.93) und am Simulator (T3: Median_exp=1, Median_control=1; p=.60; H_2B verworfen) festgestellt. Unmittelbar nach dem ersten Kurs und vor dem dritten Kurs gab es jedoch einen signifikanten Unterschied (T2: Median_exp=4, Median_control=1; p<.001, d=2.05; T4: Median_exp=3, Median_control=1, p=.004, d=0.82; H_2A angenommen).

Die Teilnahme am VAC ermöglichte keine bessere Identifizierung des Punctum Maximum der Herzgeräusche (PM) am Simulator (T3: Median_exp=3, Median_control=3; p=.54; H₃ verworfen).

Zu beachten ist, dass bei allen Summenscore-bezogenen Analysen die Power nur für den Nachweis eines Gruppenunterschieds mit großer Effektstärke ausreichte (power (1-β): d≥0.8=0.81).

Beim letzten Assessment (T5) wurde kein signifikanter Unterschied zwischen Experimental- (n=26) und Kontrollgruppe (n=28) hinsichtlich DIAG und DESC festgestellt (DESC: Median_exp=4, Median_control=4; p=.97; DIAG: Median_exp=4, Median_control=3; p=.31; H₄ angenommen).

Teilnehmende des VAC gaben eine signifikant höhere Zufriedenheit im Vergleich zu Teilnehmenden des SST (siehe Abbildung 4 [Abb. 4] und Tabelle 2 [Tab. 2]) an. Dies zeigte sich in Gruppe A (EXP) nach dem ersten Kurs (EV1: Median_exp=1, Median_control=4; p<.001, d=2.70) und in Gruppe B (CTR) nach dem dritten Kurs (EV3: Median_exp=4, Median_control=2; p<.001, d=1.92; H₅ angenommen).

Die Teilnahme am VAC führte zu einem signifikant höheren Anstieg der selbst eingeschätzten Kompetenz als die Teilnahme am Fachliteratureigenstudium. Gruppe A (EXP) gab einen höheren Anstieg nach dem ersten Kurs (EV1: Median_exp=1, Median_control=4; p<.001, d=2.46) an, ebenso wie Gruppe B (CTR) nach dem dritten Kurs (EV3: Median_exp=4, Median_control=2; p<.001, d=1.31; H₆ angenommen).

Am Auskultationssimulator zeigten beide Gruppen eine vergleichbar hohe Zufriedenheit (EV2: Median_exp=1, Median_control=1) und gaben einen hohen selbst eingeschätzten Kompetenzzuwachs an (EV2: Median_exp=2, Median_control=2).

Die vorliegende Studie zeigt zum ersten Mal, dass ein fallbasierter virtueller Auskultationskurs via Videokonferenz die Beschreibung von Herzauskultationsbefunden am Simulator im Vergleich zum Fachliteratureigenstudium signifikant verbessern kann.

Medizinstudierende, die am VAC teilnahmen, wiesen eine deutliche Verbesserung der Fähigkeit auf, Charakteristika von Herzgeräuschen am Simulator zu beschreiben. Es wurde kein signifikanter Unterschied in der diagnostischen Genauigkeit festgestellt. Ein ähnlicher Effekt wurde in einer Studie von Giovanni et al. [24] beobachtet, in der die Auskultationsperformance von Studierenden an Patient*innen sechs Wochen nach dem Anhören von aufgenommenen Auskultationsbefunden oder dem Training an einem Auskultationssimulator verglichen wurde. Nach dem Training am Simulator zeigten die Studierenden eine bessere Performance bei der Interpretation der Tonbeispiele, ohne dass die diagnostische Präzision verbessert war.

Das Stellen einer auf Auskultation basierten Diagnose ist vermutlich mit deklarativem, d. h. explizitem Wissen verbunden (z. B. „Die Aortenstenose ist ein systolisches Geräusch“). Im Gegensatz dazu kann die Beschreibung von Herzgeräuschen als implizite Fähigkeit betrachtet werden, die von prozeduralem Wissen abhängt [40]. Im Gegensatz zu deklarativem Wissen wird prozedurales Wissen durch praktische Übungen trainiert. Die Ergebnisse der vorliegenden Studie deuten darauf hin, dass die Teilnahme am VAC zu einem höherem Erwerb von prozeduralem als von deklarativem Wissen führt. Es ist wichtig, dass prozedurales Wissen in vielen Fällen die relevantere Art von Wissen darstellen kann. Wie von Kumar and Thompson [11] dargelegt, benötigen Ärzt*innen nicht zwingend eine hohe diagnostische Genauigkeit, um eine Vielzahl verschiedener Geräusche zu identifizieren, sondern sollten in der Lage sein, physiologische von pathologischen Befunden zu unterscheiden, um weitere Diagnostik einzuleiten und gegebenenfalls eine Überweisung an einen/eine Fachärzt*in für Kardiologie zu initiieren.

Im Einklang mit diesen Überlegungen wurde in einer früheren Studie von H'Mida, Degrenne [41], in der Video- und Standbilder zum Erlernen einer motorischen Fertigkeit verglichen wurden, ein zuverlässiger Erwerb und Erhalt von prozeduralem Wissen über einen Zeitraum von einer Woche berichtet, wie er auch in der vorliegenden Studie beobachtet wurde.

Die Beobachtung, dass die Teilnahme am VAC zu einer verbesserten Beschreibung der Herzgeräusche, nicht jedoch zu einer höheren diagnostischen Präzision führte, könnte auch durch Raten zu begründen sein. Es gab eine hohe Variabilität beim Stellen der korrekten Diagnose am Simulator, hauptsächlich bedingt durch einige Teilnehmende, die die richtige Diagnose ohne eine korrekte Beschreibung des Auskultationsbefundes stellten.

Die Teilnahme am VAC verbesserte die Identifizierung eines Punctum Maximum (PM) nicht signifikant. Eine mögliche Erklärung könnte sein, dass es während des VAC nicht möglich war, alle Auskultationspunkte auf dem Thorax in jedem vorgestellten Fall virtuell auszukultieren. Die Teilnehmenden hatten somit keine Gelegenheit, typische Ausbreitungsmuster der Geräusche selbstständig zu erarbeiten.

In dieser Studie führten der VAC und das Training an einem Simulator zu hohen Zufriedenheitsraten und einer messbaren Steigerung der selbst eingeschätzten Kompetenz bei Medizinstudierenden im dritten Studienjahr. Dies könnte zu einem größeren Nutzen von weiterem Auskultationstraining für Teilnehmenden (z. B. Unterricht am Krankenbett) im Verlauf des Medizinstudiums führen, wie zuvor von Bernardi et al. vorgeschlagen [20]. Dies unterstreicht die Bedeutung eines frühzeitigen Trainings grundlegender Untersuchungsfertigkeiten.

Zahlreiche Studien haben die positiven Auswirkungen eines von Tonsimulation [15], [16], [17] bis zu High-Fidelity-Simulatoren [20], [21] reichenden simulationsbasierten Auskultationstrainings gezeigt. Simulatoren wie „Harvey“ oder „SAM“ bieten ein standardisiertes Training mit vielen Aspekten echter Patient*innen, sind jedoch kostenintensiv in der Beschaffung und in der Nutzungszeit limitiert [24]. Bei Kontaktbeschränkungen ist der Zugang weiter eingeschränkt.

In Anbetracht dieser Einschränkungen können auf Videokonferenz basierende Auskultationskurse eine wertvolle Ergänzung des bestehenden Repertoires an Methoden der Vermittlung von Auskultationstrainingsmethoden sein. Die Teilnahme an Schulungen, die in Präsenz oder via Videokonferenz angeboten werden, kann zu ähnlichem Wissen und Vertrauen bei Angehörigen von Gesundheitsberufen führen [42]. Dies wird durch die Ergebnisse der vorliegenden Studie bezüglich der Herzauskultationsfertigkeiten bei Medizinstudierenden bestätigt.

Folglich sind weitere Untersuchungen erforderlich, um die Übertragung von Fertigkeiten aus einem virtuellen Auskultationskurs auf Patient*innen in einem Bedside-Szenario zu untersuchen, beispielsweise durch den Vergleich mit einem Auskultationssimulator. Die Integration von am Krankenbett aufgezeichneten Herztönen und -geräuschen an mehreren Positionen auf dem Thorax von Patient*innen könnte die Identifizierung typischer Muster der Geräuschausbreitung verbessern.

Einmal etabliert, sind virtuelle Auskultationskurse leicht zugänglich und auf andere Fakultäten übertragbar, nicht von Kontaktbeschränkungen betroffen und eine Erhöhung der Anzahl von Kursen erfordert keine zusätzliche Ausrüstung. Das vorgestellte Kurskonzept basiert auf Peer Teaching und ist daher möglicherweise ressourceneffizienter als Formate, die graduiertes Lehrpersonal erfordern. Darüber hinaus ermöglichen sie die Ausbildung in der Auskultation auch in abgelegenen Gebieten mit begrenztem Zugang zu alternativen Ausbildungsmöglichkeiten.

Aufgrund von Kontaktbeschränkungen wurde die Übertragung von Auskultationsfertigkeiten auf Patient*innen in der klinischen Praxis in dieser Studie nicht untersucht. Allerdings korrelierte eine gute Leistung an einem Auskultationssimulator mit einer guten Leistung an realen Patient*innen, wie Fraser et al. [43] in Bezug auf die Mitralinsuffizienz zeigen konnten: Die Auskultationsfertigkeiten an Patient*innen nach dem Auskultationstraining mit virtuellen Patient*innen entsprach der einer Kontrollgruppe, die an zusätzlichem Unterricht am Krankenbett teilnahm [17].

Der langfristige Effekt auf die Auskultationsfertigkeiten wurde in dieser Studie nicht untersucht. Frühere Studien haben jedoch gezeigt, dass die Auskultationsfertigkeiten bis zu drei Jahre nach dem Training an einem Auskultationssimulator gut erhalten bleiben [20], [21].

Die Tonbeispiele, die während und unmittelbar nach VAC bei Assessment T2 dargeboten wurden, waren identisch. Dies könnte die bessere Leistung der am VAC teilnehmenden Studierenden im Vergleich zum SST allein durch das Wiedererkennen der zuvor präsentierten Herzgeräusche erklären. Im Gegensatz dazu waren bei T3 die Tondateien nicht identisch zu T2, obwohl dieselben sechs Pathologien präsentiert wurden.

Auch wenn die Teilnehmenden während des VAC über ihrer Kameras beobachtet werden konnten, wurden die Bildschirme der Teilnehmenden aus Datenschutzgründen nicht überwacht. Somit kann nicht sichergestellt werden, dass die Teilnehmenden mit der zur Verfügung gestellten Literatur gearbeitet oder den virtuellen Kurs während der gesamten Zeit verfolgt haben.

Die vorliegende Studie war ausreichend gepowert, um valide Schlussfolgerungen zu ziehen, aber subtilere Effekte des VAC auf die Auskultationsleistung mit einer moderaten oder kleinen Effektgröße wurden möglicherweise nicht erkannt.

Diese Studie demonstriert erstmals, dass die Ausbildung von Medizinstudierenden mit einem virtuellen Auskultationskurs per Videokonferenz die Herzauskultationsfertigkeiten nach einer Woche am Simulator im Vergleich zum Fachliteratureigenstudium deutlich verbessern kann. Das digitale Lehrformat wurde von den Teilnehmenden als gut bewertet und führte zu einer selbst eingeschätzten Kompetenzzunahme und höherer Zufriedenheit. Somit kann ein interaktiver Online-Kurs auch nach Aufhebung der Kontaktbeschränkungen einen zusätzlichen Nutzen bieten und den Erwerb grundlegender Fertigkeiten in der Herzauskultation unterstützen.

Bastian Malzkorn und Carsten Döing teilen sich die Seniorautorenschaft.

Die Autor*innen erklären, dass sie keinen Interessenkonflikt im Zusammenhang mit diesem Artikel haben.