Institut für Medizinische Lehre und Ausbildungsforschung
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Ärztliche Kommunikation wird vielerorts bereits im Studium eingeübt. Das Aufklärungsgespräch vor einer Operation ist ein spezifischer Kommunikationsanlass, der einer differenzierten Rückmeldung an die Studierenden bedarf. Ziel war es, im Rahmen eines Kommunikationstrainings die Rückmeldung verschiedener Feedbackgeber (ärztlicher Experte, geschulte Tutorinnen und Tutoren, Studierende der Peer Group, Aufklärende selbst und Simulationspersonen) anhand von Bewertungschecklisten zu strukturieren und die Ergebnisse zu vergleichen. 171 Humanmedizinstudierende des 8. Semesters der Universität Würzburg nahmen in Kleingruppen an einem Training zur präoperativen Aufklärung teil. 50 Personen davon führten ein Aufklärungsgespräch und erhielten Feedback. Im Fokus der Gespräche standen „Kommunikation“ sowie „Komplikationen“. Die Studierenden bereiteten sich mittels Unterrichtsmaterialien auf der universitätseigenen E-Learning-Plattform vor. Gegenstand der statistischen Auswertungen waren die Testgüte der Bewertungschecklisten, die Bewertungspunkte in den Skalen und die Übereinstimmung der Bewertungen auf Basis des Intraklassenkorrelationskoeffizienten (ICC). Die Bewertungschecklisten wiesen zufriedenstellende Werte für interne Konsistenz, Itemschwierigkeit und Trennschärfe auf. Die Mittelwerte der Scores zur „Kommunikation“ unterschieden sich teilweise signifikant durch die 5 Bewertungsquellen, wobei hier die Selbsteinschätzung durch die studentischen Aufklärenden am strengsten ausfiel. Die studentischen Tutorinnen und Tutoren bewerteten identisch zum Experten. In Bezug auf die „Komplikationen“ gab es keine signifikanten Abweichungen zwischen den Bewertenden. Es konnte gezeigt werden, dass innerhalb des hochspezifischen Settings eines Simulationstrainings und nach geplanter Vorbereitung geschulte studentische Tutoren/innen eine vergleichbar gute Rückmeldung wie der ärztliche Experte geben können. Bei überwiegenden Übereinstimmungen im strukturierten Feedback darf somit der Rückmeldung durch Tutoren/innen oder Peers zukünftig ein höherer Stellenwert eingeräumt werden.
Einleitung
Als Alternative zu chirurgischen Maßnahmen stellt eine Wurzelkanalbehandlung eine zahnerhaltende Therapie dar, die nach mehr als sechs Jahren eine Überlebensrate des Zahns von 84% aufweist (Torabinejad, Anderson et al. 2007, Tsesis, Nemkowsky et al. 2010, Zitzmann, Krastl et al. 2010). Eine qualitativ hochwertige Ausbildung legt den Grundstein, um eine suffiziente und dauerhafte Wurzelkanalbehandlung durchzuführen, weshalb ihr eine besondere Aufmerksamkeit zukommt (Lin, Rosenberg et al. 2005). In der studentischen Ausbildung von Fertigkeiten für die Wurzelkanalbehandlung haben sich zur Simulation möglichst realer Patientensituationen verschiedene Übungsmodelle etabliert, die von Plexiglasblöcken bis hin zu extrahierten echten Zähnen reichen (Perry, Bridges et al. 2015). Dank der Möglichkeiten des 3D-Drucks werden neue, 3D-gedruckte Zähne als Simulationsmodell in der Ausbildung von Studierenden der Zahnmedizin eingesetzt (Höhne and Schmitter 2019, Reymus, Fotiadou et al. 2019). Zur Ermittlung der Qualität und des Lernerfolgs anhand von 3D-gedruckten Zähnen in der endodontischen Ausbildung wurde ein Fragebogen entwickelt und validiert sowie der verwendete 3D-gedruckte Zahn evaluiert.
Material und Methoden
Zur Beantwortung der Fragestellungen fand eine Pilotierungsstudie im Wintersemester 2017/18 mit 41 Studierenden und eine Validierungsstudie im Sommersemester 2018 und Wintersemester 2018/19 mit 88 Studierenden im sechsten Fachsemester statt. In beiden Kohorten wurde die Wurzelkanalbehandlung anhand von Plexiglasblöcken, extrahierten echten Zähnen sowie mit 3D-gedruckten Zähnen geübt. Abschließend wurden die Übungsmodelle mittels Fragebogen evaluiert. Der mit einem Expertenteam erstellte Fragebogen erfasste in acht unterschiedlichen Dimensionen sowohl Personendaten, Voraussetzungen, Eigenschaften im Vergleich von 3D-gedrucktem Zahn und Plexiglasblock zu echtem Zahn, subjektives Lernergebnis, Übungsmöglichkeiten, ...