gms | German Medical Science

Fragestellung: Die Unterrichtsmethoden in der Medizin unterlagen in den letzten Jahrzehnten einem Wandel. Dabei wurden die herkömmlichen Vorlesungen durch Kleingruppenunterricht, Hands on- und Skills Lab Trainings in wachsendem Ausmaß ersetzt. Neben dieser Entwicklung veränderten sich auch die Unterrichtsinhalte, sodass nun zunehmend auf ein Fall-zentriertes Lernen fokussiert wird. Um diesem Wandel gerecht zu werden, ist eine adäquate und gut sortierte Auswahl an Patientenfällen und multimedialem Unterrichtsmaterial notwendig. Hierzu entwickelten wir eine Datenbank-gestützte Sammlung von Behandlungsfällen auf Grundlage eines webbasierten Content Management Systems (CMS), um die Speicherung und spätere Abfragen zur optimalen Gestaltung der Lehre zu unterstützen.

Methodik: Als Grundlage diente das seit 2000 aktiv entwickelte CMS Joomla!, welches auf einem handelsüblichen virtuelle Server auf 64 Bit gentoo Linux Basis mit Web-Server (Apache) inklusive PHP Erweiterung und MySQL Datenbank aufgesetzt wurde. Zur besseren Strukturierung und Durchsuchbarkeit entwickelten wir in diesem Umfeld eine eigene Fall-basierte Komponente. Die hier entwickelte Fallsammlung wurde durch eine lokale Ethikkommission beraten und zustimmend bewertet.

Ergebnisse und Schlussfolgerung: Obgleich die Sammlung der Behandlungsfälle pseudonymisiert gestaltet wurde, wurden als Grundinformationen ausschließlich anonymisierte Daten im CMS gespeichert. Dabei wurden Alter, Geschlecht, Verletzungsregion (angelehnt an AO-System), Haupt- und Nebendiagnosen erfasst. Die personenidentifizierenden Informationen wie KIS-ID, Name und Geburtsdatum wurden in einer separaten Mastertabelle hinterlegt und mit der Datensatznummer des CMS verknüpft. Dafür entwickelten wir eine mit der lokalen Ethikkommission abgestimmte Patientenaufklärung.

Zu verschiedenen Stadien der Behandlung (Notaufnahme/Prä-operativ, intra-operative Befunde, stationärer Verlauf, ambulanter Verlauf) wurde die Eingabe von Freitext sowie Upload von Dateien ermöglicht. Diese können beliebige Informationen bereithalten wie z.B. Fotos, Videos oder Präsentationen und werden bei Standardbildformaten wie jpeg oder tiff als Vorschaubilder angezeigt.

Die Fälle sind über eine Listenansicht sowie eine Bilderansicht durchsuchbar. Dabei wurde eine Suchengine implementiert, welche die Sucheingaben ähnlich der Eingaben in Pubmed interpretiert. Bei der Bilderansicht wird fallübergreifend gesucht, sodass eine gezielte Bildersuche zu einem bestimmten Krankheitsbild ermöglicht ist.

Der Output aus der Fallsammlung kann für jede Datei einzeln oder für eine Auswahl an Fällen per zip-Datei erfolgen.

Hier implementierten wir eine Datenbank-gestützte, webbasierte Fallsammlung, welche in Zusammenarbeit des gesamten Teams betrieben werden kann. Dies ermöglicht eine effizientere Fallaufarbeitung. Durch die Suchalgorithmen ist weiterhin eine Effektivierung der Suche nach entsprechenden Bildern für eine Lehrveranstaltung möglich.