gms | German Medical Science

Jahrestagung der Gesellschaft für Medizinische Ausbildung (GMA)

09.09. - 12.09.2020, Zürich, Schweiz

Pilotstudie zum Effekt der Blended-Learning-Lehrveranstaltung „Wie Daten lügen – und wie ich sie durchschaue“ auf die Erkennung von Datenverzerrungen durch Studierende

Meeting Abstract

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  • Cora Koch - Universitätsklinikum Freiburg, Klinik für Neurologie und Neurophysiologie, Freiburg, Deutschland
  • Jochen Brich - Universitätsklinikum Freiburg, Klinik für Neurologie und Neurophysiologie, Freiburg, Deutschland

Jahrestagung der Gesellschaft für Medizinische Ausbildung (GMA). Zürich, 09.-12.09.2020. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2020. DocP-029

doi: 10.3205/20gma116, urn:nbn:de:0183-20gma1163

Veröffentlicht: 18. November 2020

© 2020 Koch et al.
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Gliederung

Text

Fragestellung/Zielsetzung: Interessenkonflikte, die aus Interaktionen mit pharmazeutischen Unternehmen entstehen, sind häufige und relevante Risikosituationen für Verzerrungen in wissenschaftlichen Daten. Sie geraten zunehmend auch in den Fokus von Studierenden, die sich mehr Lehre zum Thema wünschen. Bislang gibt es jedoch nur ein deutschsprachiges Curriculum zur Thematik, welches als Blockveranstaltung durchgeführt und evaluiert wurde [1]. Die Übertragbarkeit dieses Curriculums in andere Formate bzw. an andere Universitäten ist unklar. Ziele dieses Projektes waren daher die Entwicklung einer Blended-Learning-Veranstaltung auf Basis des bestehenden Curriculums sowie eines Prüfungsformats zur Beurteilung des Lernerfolges der Studierenden bezüglich der Erkennung von Datenverzerrungen.

Methoden: Die Lehrveranstaltung wurde anhand des Kern-Zyklus entwickelt und im Wintersemester 2019/2020 pilotiert. Sie besteht aus 6 Blended-Learning-Modulen, die inhaltlich Ursachen für Verzerrungen in medizinischen Daten mit Fokus auf Interessenkonflikten, konkrete Verzerrungen in Studiendesign und Datendarstellung sowie die korrekte Kommunikation von Daten an Patient*innen lehren. Zur Überprüfung des Lernerfolges absolvierten die Studierenden vor und nach der Veranstaltung eine Prüfung (Prä- und Posttest). Diese bestand primär aus einem neu entwickelter Key Feature Test. Zusätzlich wurden Einstellungen bzw. Handlungsabsichten in einem Einstellungsfragebogen bzw. Situational Judgment Test (SJT) überprüft. Weiterhin erfolgte eine quantitative und qualitative Evaluation durch die Studierenden nach der Veranstaltung.

Ergebnisse: 16 Studierende nahmen an der Pilotstudie teil. Es zeigte sich im Posttest eine signifikante Verbesserung im Key Feature Test mit einem Mittelwertsunterschied von 2,8 Punkten (Pkt.) (95%-CI: 1,5-4,2, p-Wert: <0,001; Gesamtpunktwert: 16 Pkt.). Allerdings war die Prüfung insgesamt zu schwer (Mittelwert nach der Lehrveranstaltung: 6,19 Pkt., SD 2,7) und einige der Prüfungsitems zeigten keine ausreichende Trennschärfe. Auch bei SJT und Einstellungsfragen zeigte sich im Posttest eine signifikante Verbesserung. Die Studierenden gaben überwiegend an, dass der Besuch der Veranstaltung sich für sie gelohnt hat (Median: 5 (IQR: 0,75), Likert-Skala 1-6, 6= trifft voll und ganz zu).

Diskussion: Die Ergebnisse der Pilotierungsphase legen nahe, dass durch die Lehrveranstaltung ein Lehrzuwachs erzielt wird. Obwohl die Veranstaltung durch die Studierenden überwiegend positiv evaluiert wurde, stellten jedoch einige Module eine Überforderung dar. Die Lehrveranstaltung soll daher angepasst werden, um die geringer als erwarteten Vorkenntnisse der Studierenden zu berücksichtigen. Zudem sollen problematische Items des Key Feature Test aufgrund der Ergebnisse überarbeitet und verbessert werden. Diese neue Lehrveranstaltung wird im Sommersemester 2020 erneut durchgeführt und mit einem Prä- und Posttest überprüft.


Literatur

1.
Koch C, Dreimüller N, Weißkircher J, Deis N, Gaitzsch E, Wagner S, Stoll M, Bäßler F, Lieb K, Jünger J. Teaching Conflicts of Interest and Shared Decision-Making to Improve Risk Communication: a Randomized Controlled Trial. J Gen Intern Med. 2020;35(2):473-480. DOI: 10.1007/s11606-019-05420-w Externer Link