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Einleitung: Der Einsatz von Concept-Mapping-Tools, wie dem Netzwerk-Tool in CASUS, als Hilfsmittel für Lernende in computergestützten Lernprogrammen ist in der medizinischen Ausbildung seit Jahren etabliert. Es konnte gezeigt werden, dass solche Visualisierungs-Tools vom User akzeptiert und genutzt werden, jedoch gibt es bisher nur wenig Erkenntnisse über die Qualität der vom User im Mapping-Tool erstellten Hypothesen. Diese Studie untersucht erstmals die Qualität der im Netzwerk-Tool in CASUS erstellten Hypothesen und in wie weit diese durch Kodierung mittels ICD10 verbessert werden kann.

Methodik: Die Netzwerke von 192 Usern aus einem Computerlernfall wurden quantitativ und qualitativ evaluiert. Hierzu wurden zwei Gruppen (A und B) gebildet, wobei Gruppe A gebeten wurde, die erdachten Hypothesen vor der Eingabe in das Netzwerk-Tool mittels eines Kodierungsbrowsers ICD10 zu kodieren. Gruppe B erstellte seine Hypothesen ohne weiters Hilfsmittel. Als Referenz diente das von einem Experten erstellte Netzwerk.

Ergebnisse: Die Gruppe, die Ihre Hypothesen ICD10 kodiert hatte, konnten die Lernenden signifikant häufiger (p<0,005) die exakte Hauptdiagnose (Malaria tropica) stellen. In der Gruppe ohne ICD10 Kodierung wurde signifikant häufiger (p<0,005) die unpräzise Diagnose "Malaria" gestellt. Für die Nebendiagnosen ließ sich kein einheitlicher Trend zeigen.

Zusammenfassung: Die ICD10 Kodierung der Hypothesen im Netzwerk-Tool führte in dieser Studie zu einer deutlichen Verbesserung der Diagnosefindung und scheint insbesondere bei Verfeinerung der Diagnose hilfreich zu sein. Die Einbindung von ICD10 in die medizinische Lehre und das computergestützte fallbasierte Lernen ist wünschenswert.