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DOI: 10.1055/s-0040-1711495
Evaluation des idealen Ausbildungsstandes zur Implementierung einer strukturierten Befunderhebung in die Ultraschallausbildung
Einleitung Die Verwendung von strukturierten Befunden (SR) von Ultraschalluntersuchungen des Kopf-Hals-Bereichs (HNUS) erhöht nachweislich die Befundqualität und die zeitliche Effizienz. Bisher ist jedoch der Einfluss von SR auf den Lernprozess und der ideale Etablierungszeitpunkt in der Ausbildung unbekannt Daher ist das Ziel der vorliegenden Studie, die Befundqualität von Freitextbefunden (FTR) und SR in verschiedenen Abschnitten der studentischen und ärztlichen Ausbildung zu vergleichen.
Material und Methoden: Korrespondierende SR und FTR typischer Sonopathologien wurden von Medizinstudenten, ärztlichen Kursteilnehmern eines DEGUM-zertifizierten Ultraschallkurses und fortgeschrittenen Assistenzärzten während der Ambulanztätigkeit angefertigt. Die Befunde wurden bezüglich Befundqualität und Zeitaufwand ausgewertet. Ferner erfolgte eine Evaluation der Benutzerzufriedenheit mittels eines Fragenbogens.
Ergebnisse Die SR zeigten in allen Kollektiven eine signifikant höhere Befundqualität (93,1 % vs. 45,6 %, p<0.001). Der Zeitaufwand war dabei vor allem in frühen Ausbildungsabschnitten signifikant geringer (89,4 s vs. 160,2 s., p<0.001). Longitudinal zeigte sich nur für SR eine gleichbleibend hohe bzw. überlegene Qualität bei kontinuierlich sinkendem Zeitbedarf (−20.1 s, p = 0,036). Dabei war die Benutzerzufriedenheit bei SR signifikant höher (VAS 8,6 vs. 3,9, p<0.001).
Schlussfolgerung SR von HNUS liefern in allen Ausbildungsständen eine überlegene Befundqualität. Insbesondere bei früher Etablierung zeigt sich eine longitudinale, kontinuierliche Verbesserung des Zeitbedarfs ohne Einschränkung der Befundqualität. Aufgrund dessen sollte SR für die Ultraschallausbildung des Kopf-Hals-Bereichs möglichst frühzeitig eingeführt werden.
Poster-PDF A-1225.PDF
Publikationsverlauf
Artikel online veröffentlicht:
10. Juni 2020
© 2020. The Author(s). This is an open access article published by Thieme under the terms of the Creative Commons Attribution-NonDerivative-NonCommercial-License, permitting copying and reproduction so long as the original work is given appropriate credit. Contents may not be used for commercial purposes, or adapted, remixed, transformed or built upon. (https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/).
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