[Simulation einer ärztlichen Sprechstunde in einem vorklinischen Biochemie-Seminar: Bringt das Training in einer High-Fidelity-Simulationspraxis einen Vorteil gegenüber dem im traditionellen Seminarraum?]
Leonard K. Saitta 1Melissa Meral 1
Tobias M. Böckers 2
Achim Schneider 3
Susanne J. Kühl 1
1 Universität Ulm, Medizinische Fakultät, Institut für Biochemie und molekulare Biologie, Ulm, Deutschland
2 Universität Ulm, Medizinische Fakultät, Institut für Anatomie und Zellbiologie, Ulm, Deutschland
3 Universität Ulm, Medizinische Fakultät, Studiendekanat, Bereich Studium und Lehre, Ulm, Deutschland
Zusammenfassung
Zielsetzung: Die ärztliche Gesprächsführung ist eine zentrale medizinische Kompetenz. Daher müssen neue Lehr-Methoden entwickelt und deren Nutzen und Effektivität untersucht werden. Ziel der Studie war es, zu prüfen, ob es Unterschiede im Erwerb der Kommunikationskompetenz oder der Studierendenevaluation gibt, abhängig davon, ob das Simulationsgespräch in einer High-Fidelity-Simulationspraxis („To Train U“, TTU) oder im traditionellen Seminarraum (SR) durchgeführt wird.
Methodik: Die Untersuchung fand im Biochemie-Seminar „Vom Gen zum Protein“ des vorklinischen Studienabschnitts der Humanmedizin Ulm statt, das neben biochemischen Inhalten auch ein Simulationsgespräch zur Übung ärztlicher Kommunikation beinhaltet. Eine Gruppe führte das Simulationsgespräch in einem Seminarraum (SR-Gruppe, n=91), die andere Gruppe in einer High-Fidelity-Simulationspraxis (TTU-Gruppe; n=131) durch. Beide Gruppen bearbeiteten vor und nach der Simulation einen Test zur Kommunikationskompetenz, anhand dessen die Bloom’schen Level II-IV geprüft wurden. Nach der Simulation erfolgte eine Online-Evaluation.
Ergebnisse: Beide Gruppen zeigten signifikante Steigerungen der Gesamtpunktzahl zur Kommunikationskompetenz. Die TTU-Gruppe verbesserte sich signifikant auf Bloom-Level II und IV, die SR-Gruppe nur auf Level II. Die TTU-Gruppe verzeichnete eine höhere Zufriedenheit und empfand die Simulation realitätsnäher und lernförderlicher als die SR-Gruppe.
Schlussfolgerung: High-Fidelity-Simulationspraxen bieten eine innovative Lernumgebung, welche die Kompetenzen der Studierenden fördern, sowie Motivation und Zufriedenheit steigern. Künftige Studien sollten prüfen, ob das Training in solchen Einrichtungen nachhaltige Effekte auf die ärztliche Praxis hat.
Schlüsselwörter
Simulationstraining, ärztliche Gesprächsführung, Simulationspersonen, High-Fidelity-Simulationstraining
1. Einleitung
1.1. Hintergrund der Studie
Eine effektive Arzt-Patienten-Beziehung kann den Behandlungserfolg positiv beeinflussen [1], [2]. Eine empathische Kommunikation einschließlich verbaler und nonverbaler Aspekte wie Tonfall, Körpersprache und Mimik tragen maßgeblich dazu bei [3]. Daher ist die Ausbildung kommunikativer Fähigkeiten integraler Bestandteil des Medizinstudiums. Entscheidend ist, dass Studierende lernen, komplexe Inhalte für Laien verständlich zu vermitteln. Da Simulationen eine effektive Trainingsmethode darstellen [4], haben Medizinische Fakultäten bereits Rollenspiele mit Simulationspersonen zum Training ärztlicher Gesprächsführung in die Ausbildung integriert. Simulationszentren mit entsprechenden Übungsräumen bieten hierfür nicht nur eine geschützte, sondern auch eine realitätsnahe Lernumgebung [5], [6]. Bisher mangelt es an einer systematischen Erforschung zu deren Nutzen v.a. im vorklinischen Studienabschnitt [4].
1.2. Simulationszentren als innovative Lernorte in der Medizin
Simulationen werden auf drei Ebenen erlebt – physisch, konzeptionell und emotional. Die physische Ebene umfasst Aspekte wie medizinische Geräte und Räumlichkeiten. Die konzeptionelle Ebene bezieht sich auf theoretisch-logische Zusammenhänge, die emotionale Ebene auf Emotionen [7]. Das Zusammenspiel dieser Ebenen führt v.a. in High-Fidelity-Simulationsräumen zu immersiven Lernsituationen [8]. Dabei kommen realitätsnahe Räume zum Einsatz, die z.B. einer ärztlichen Praxis oder einem OP-Saal ähneln. Ein bekanntes Simulationszentrum ist das „Center for Immersive and Simulation-Based Learning“ der Stanford University [7]. Auch in Deutschland bieten immer mehr Medizinische Fakultäten wie z. B. Erlangen oder Berlin High-Fidelity-Skills Labs an [9], [10], [11]. 2021 wurde an der Universität Ulm das Trainingshospital „To Train U“ (TTU) eröffnet. Eine wissenschaftliche Begleitung der dort stattfindenden Lehrveranstaltungen wäre zu Überprüfung der Wirksamkeit sinnvoll.
1.3. Das Biochemie-Seminar „Vom Gen zum Protein“ in Ulm
Das vorklinische Biochemie-Seminar „Vom Gen zum Protein“ erfolgt seit einigen Jahren nach dem „Inverted Classroom“-Konzept und beinhaltet neben biochemischen Grundlagen auch ein ärztliches Aufklärungsgespräch [12], [13], [14], [15], [16], [17]. Hier müssen die Studierenden in der ärztlichen Rolle einer/m Angehörigen laiengerecht über die Glasknochenerkrankung (Osteogenesis imperfecta) des (Enkel)Kindes aufklären. Initial fand das Simulationsgespräch in einem traditionellen Seminarraum statt (Dozierende, Studierende und Simulationsperson in einem Raum).
1.4. Zielsetzung dieser Studie
In der vorliegenden Studie wurde untersucht, ob es Unterschiede hinsichtlich Kompetenzgewinn und Evaluationsergebnisse der Studierenden gibt, wenn das Simulationsgespräch im traditionellen Seminarraum oder in Simulationsräumen des TTUs durchgeführt wird. Zusätzlich wurde analysiert, ob es Unterschiede abhängig von der studentischen Rolle und der Räumlichkeit im TTU gibt.
2. Material und Methoden
2.1. Kurskonzept und –inhalt sowie Seminarteilnehmende
Das Integrierte Seminar vom „Gen zum Protein“ findet im 2. Semester des Medizinstudiums in Ulm statt. Bestandteil ist ein ärztliches Aufklärungsgespräch (im Folgenden als „Simulationsgespräch“ bezeichnet). Dabei führt ein*e Studierende*r in der ärztlichen Rolle ein Aufklärungsgespräch mit einer Simulationsperson, die eine*n Angehörige*n einer an Osteogenesis imperfecta erkrankten Patientin darstellt. Die restlichen Studierenden beobachten die Interaktion, um anschließend Feedback zu geben [12]. Im Sommersemester (SS) 2023 wurde das Kommunikationstraining sowohl im traditionellen Seminarraum (SR-Gruppe) als auch im TTU (TTU-Gruppe) durchgeführt. Lerninhalte und klinischer Fall waren identisch. Die Zuteilung in die Seminargruppen erfolgte im Rahmen der Seminarplanung der Fakultät, wobei eine Randomisierung nicht vorgenommen wurde. Für die Studie wurden 6 Seminargruppen (á ca. 20 Studierende) der SR-Gruppe (zwei Dozierende) und 8 Seminargruppen der TTU-Gruppe (eine Dozierende) zugeteilt. Die geringere Gruppenzahl der SR-Gruppe deswegen, damit hier nur zwei verschiedene Dozierende unterrichteten und so die Zahl unterschiedlicher Lehrpersonen begrenzt und potenzielle Störfaktoren reduziert wurden. An den Prä- und Post-Tests nahmen n=81 Studierende der SR- und n=131 der TTU-Gruppe teil. Den Evaluationsbogen bearbeiteten n=91 Studierende (SR-Gruppe) bzw. n=133 Studierende (TTU-Gruppe). Vor jeder Erhebung musste zur Datenverarbeitung zugestimmt werden, daher ergaben sich die unterschiedlichen Fallzahlen, da jeweils nur Daten in die Analyse einbezogen wurden, für die eine Einwilligung vorlag (siehe Abbildung 1 [Abb. 1]).
Abbildung 1: Studiendesign
Gegenüberstellung der zwei Studiengruppen des Integrierten Seminars „Vom Gen zum Protein“, in welchem die Studierenden der Humanmedizin des 2. Semesters im SS 2023 zufällig im Rahmen der regulären Seminarplanung der Medizinischen Fakultät Ulm eingeteilt wurden. Die Seminarraum-Gruppe (SR-Gruppe, Kontrollgruppe) absolvierte das gesamte Seminar, einschließlich der Simulation, in einem konventionellen Seminarraum. Die Studierenden der TTU-Gruppe (Interventionsgruppe) hingegen führten die Simulation im Ulmer Trainingshospital (TTU) durch, während der restliche Seminarinhalt ebenfalls im Seminarraum stattfand. Der Prä-Test wurde zu Beginn des ersten Seminartermins durchgeführt, der Post-Test sowie die Evaluation am Ende des zweiten Seminartermins. Zwischen beiden Terminen lag ein Zeitraum von einer Woche. In der SR-Gruppe füllten 81 Studierende Prä- und Post-Tests aus, in der TTU-Gruppe 131 Studierende. An der Evaluation beteiligten sich 91 Studierende aus der SR-Gruppe und 133 Studierende aus der TTU-Gruppe.
n=Anzahl der Studierenden, die Anzahl der Studierenden „n“ variiert je nach Anzahl der ausgefüllten Evaluationsbögen bzw. Tests und der jeweils erteilten Zustimmung zur Datenverarbeitung. SS=Sommersemester.
2.1.1. Das Simulationsgespräch: traditioneller Seminarraum versus TTU-Simulationsraum
2.1.1.1. Simulation im traditionellen Seminarraum
Die Seminargruppen wurden jeweils in drei Teilgruppen aufgeteilt, zwei Ärztegruppen und einer Beobachtergruppe. Aus den Ärztegruppen übernahm eine freiwillige Person die ärztliche Rolle und das Briefing erfolgte durch die übrigen Mitglieder der Ärztegruppe. Für das Simulationsgespräch saßen die ärztliche Person und die Simulationsperson an einem Tisch. Die Studierenden aus der Beobachtergruppe beobachteten das Simulationsgespräch aus dem Hintergrund im selben Raum ohne technische Beobachtungselemente. Nach dem Simulationsgespräch erhielten die Studierenden ein strukturiertes Feedback im Plenum, welches durch die jeweiligen Dozierenden geleitet wurde [12], [13], [14], [15], [16], [17].
2.1.1.2. Simulation im TTU
Die TTU-Gruppen wurden ebenfalls je Gruppe in zwei Ärzte- und eine Beobachtergruppe aufgeteilt. Das Briefing der ärztlichen Person wurde analog zur SR-Gruppe durch die jeweiligen Ärztegruppen vorgenommen. Die TTU-Gruppe führte das Simulationsgespräch in einer High-Fidelity-Simulationsarztpraxis mit Kameras und Mikrophonen durch, wobei die beobachteten Studierenden die Simulation aus zwei extra Räumen verfolgten: einem Nachbarraum mit Einblick durch einen Einwegspiegel in die Simulationspraxis (ca. 7 Studierende) sowie einem Nebenraum mit Livestream-Übertragung (ca. 12 Studierende). Identisch der SR-Gruppe erfolgte ein strukturiertes Feedback im Plenum im konventionellen Seminarraum.
2.2. Kompetenzerwerb-Messung
Zur objektiven Messung des Kompetenzerwerbs wurde ein schriftlicher Test entwickelt, in welchem die Studierenden einen Dialog zwischen einem Arzt/einer Ärztin und einer Angehörigen analysieren und über Freitext-Antworten bearbeiten mussten (siehe Anhang 1 [Anh. 1]). Dabei konnten die Studierenden verschiedene Kompetenzlevel nach Bloom erreichen [18], [19]. Gelungene oder ungünstige Formulierungen sollten gekennzeichnet (Level II) und mit einer Begründung versehen (Level IV) werden. Auch sollten Verbesserungsvorschläge entworfen werden (Level III). Der Prä-Test konzentrierte sich auf den Einstieg in ein Gespräch, der Post-Test auf einen Abschluss. Das Anforderungsniveau beider Tests war identisch. Die Bearbeitungszeit betrug 20 Minuten. Insgesamt konnten in beiden Tests je folgende Punkte (P) erreicht werden:
- Insgesamt: 40 P
- Bloom Level II: 14 P
- Bloom Level III: 12 P
- Bloom Level IV: 14 P
Die Tests wurden von S.J.K. und M.M. entwickelt, im SS 2020 im Biochemie-Seminar mit n=160 Studierenden pilotiert, dann optimiert und anschließend nach Augenscheinvalidität einer Feedbackschleife durch 7 Mitglieder des Instituts unterzogen.
2.3. Online-Fragebogen
2.3.1. Demographische Daten
Alter, Geschlecht und Vorbildung (medizinische Ausbildung oder Studium) wurden erfragt [15].
2.3.2. Evaluation
Der Bogen beinhaltete 23 Aussagen mit einer Skala des Likert-Typs von 1 („trifft überhaupt nicht zu“) bis 6 („trifft völlig zu“). Die Aussagen 1-2 bezogen sich auf das TTU. Aussagen 3-6 erhoben die Motivation. Aussagen 7-10 befassten sich mit der Wahrnehmung des Simulationsgespräches, wobei Aussage 10 nur durch den Arzt/der Ärztin beantwortet werden konnte (emotionale Ebene). Aussagen 11-18 bezogen sich auf das Simulationsgespräch und die Feedbackdiskussion (konzeptionelle Ebene). Aussagen 19-23 befassten sich mit den Räumen (physische Ebene). Es konnte die Schulnote 1 (sehr gut) bis 6 (ungenügend) gegeben werden. Lob, Kritik und Verbesserungsvorschläge konnten formuliert werden. Der überwiegende Teil der Aussagen wurde in vorangegangenen Studien erprobt und publiziert [15]. Der Bogen wurde vor Studienbeginn von 5 Institutsmitgliedern im Sinne der Augenscheinvalidität geprüft (siehe Anhang 2 [Anh. 2]).
2.4. Studienablauf und Datenerhebung
Zu Beginn des ersten Seminartermins bearbeiteten die Studierenden beider Gruppen den Prä-Test. Zwischen Termin 1 und 2 fand eine Woche Eigenstudium statt. Am Ende des zweiten Termins erfolgte der Post-Test inklusive Online-Evaluation (Software Unipark der Tivian XI GmbH; siehe Anhang 3 [Anh. 3]) (siehe Abbildung 1 [Abb. 1]).
2.5. Statistische Analysen
Nach dem Kolmogorov-Smirnov-Test waren die Daten nicht normalverteilt, weshalb der Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test für den Prä- und Post-Test-Vergleich innerhalb der Gruppen, sowie der Mann-Whitney-U-Test für den Vergleich zwischen den Gruppen verwendet wurde. Ein p-Wert <0,05 galt als signifikant. Als Maß für die Effektstärke wurde r anhand des standardisierten z-Werts berechnet (r=z/wurzel(N)) [20]. Der Vergleich der kategorialen Variablen Geschlecht und Vorausbildung erfolgte mittels Chi-Quadrat-Test. Zur Datenanalyse wurde IBM SPSS Statistics Version 29 für MacOS verwendet.
2.6. Ethik
Laut Ethikkommission der Medizinischen Fakultät Ulm war kein Ethikantrag notwendig. Die Studienteilnahme war unvergütet, freiwillig und anonym und es wurde der Datenverarbeitung zugestimmt.
3. Ergebnisse
3.1. Demographie der Studiengruppen
Die Auswertung zu Geschlecht, Alter und Vorqualifikation ergab keine signifikanten Unterschiede zwischen beiden Studiengruppen (siehe Tabelle 1 [Tab. 1]).
Tabelle 1: Demographische Daten der Studienteilnehmenden
Die Tabelle zeigt die demografischen und bildungsbezogenen Variablen der Studierenden, dargestellt als Mittelwert ± Standardabweichung (SD) oder als relative Häufigkeiten. Die Anzahl der Studierenden „n“ variiert, da nicht alle Fragen von allen Teilnehmenden beantwortet wurden. Die Frage zur Vorbildung (Ausbildung oder Studium) wurde mit „Ja“ beantwortet, wenn diese für mindestens ein Jahr absolviert wurde (siehe Anhang 2).
n.s.: nicht signifikant
3.2. Untersuchung der Kompetenzlevel der Studiengruppen vor und nach dem Simulationsgespräch
Der Vergleich der Prä- und Post-Testergebnisse ergab, dass sowohl die SR- (n=81, p<0,001, r=0,44, Mdprä=13, Mdpost=16), als auch die TTU-Gruppe (n=131, p<0,001, r=0,55, Mdprä=11, Mdpost=15) einen signifikanten Anstieg der Gesamtpunktzahl erreichte.
Betrachtet man die Ergebnisse innerhalb der Gruppen differenziert nach den Bloom-Leveln, zeigten beide Gruppen auf Level II (Verstehen) einen signifikanten Anstieg der Punktzahl (SR-Gruppe: n=81, p<0,001, r=0,60, Mdprä=6, Mdpost=8; TTU-Gruppe: n=131, p<0,001, r=0,64, Mdprä=5, Mdpost=7). Auf Level III (Anwenden) war in beiden Gruppen kein signifikanter Anstieg zu beobachten. Auf Level IV (Analysieren) verzeichnete nur die TTU-Gruppe einen signifikanten Anstieg von Prä- zu Post-Test (n=131, p<0,001, r=0,41, Mdprä=4, Mdpost=6) (siehe Abbildung 2 [Abb. 2]).
Abbildung 2: Prä- und Post-Test-Ergebnisse: Unterschiede in der Kommunikationskompetenz zwischen Seminarraum- und TTU-Gruppe
Ergebnisse der Prä- und Post-Tests der Studierenden des Integrierten Seminars „Vom Gen zum Protein“ im SS 2023 für die SR- und TTU-Gruppe (Kontroll- und Interventionsgruppe) als Boxplots mit Median dar. Die Whisker repräsentieren den größten und kleinsten Wert, der innerhalb der jeweiligen Gruppe erreicht wurde. Die Box zeigt den Bereich zwischen 25. und 75. Perzentil (IQR). Der Median ist als Linie in der Box dargestellt. Insgesamt konnten im Prä- und Post-Test jeweils bis zu 40 Punkte erreicht werden. Diese setzen sich aus den Punkten der Kompetenzstufen II und IV (jeweils maximal 14 Punkte) sowie der Kompetenzstufe III (maximal 12 Punkte) zusammen. A-B: Gesamtpunktzahl der Studierenden in Prä- und Post-Test der SR- und TTU-Gruppe. C-D: Punkte aus Prä- und Post-Test der SR- und TTU-Gruppe auf Bloom-Level II. E-F: Punkte aus Prä- und Post-Test der SR- und TTU-Gruppe auf Bloom-Level III. G-H: Punkte aus Prä- und Post-Test der SR- und TTU-Gruppe auf Bloom-Level IV.
IQR=Interquartilsabstand, n=Anzahl der Studierenden, SR=Seminarraum, TTU=Trainingshospital To Train You. Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test: n.s.=nicht signifikant, ***=p<0,001.
3.3. Evaluation des Simulationsgesprächs durch die Studierenden
Die dargestellten Ergebnisse beziehen sich auf ausgewählte Aussagen des Fragebogens, die statistisch signifikante Gruppenunterschiede aufwiesen oder inhaltlich besonders relevant für unsere Fragestellung waren. Nicht alle in Abbildung 3 [Abb. 3] dargestellten Aussagen sind im Text erläutert.
Abbildung 3: Unterschiede der studentischen Wahrnehmung und Motivation zwischen Seminarraum- und TTU-Gruppe
Mittelwerte aus den Evaluationsergebnissen der Studierenden des Seminars „Vom Gen zum Protein“ im SS 2023 von SR- und TTU-Gruppe (Kontroll- und Interventionsgruppe). Die Aussagen konnten auf einer Skala des Likert-Typs von 1 (Ich stimme überhaupt nicht zu) bis 6 (Ich stimme völlig zu) bewertet werden. Die Ergebnisse sind als Balkendiagramme dargestellt. Die Fehlerbalken stellen den Standardfehler dar.
n=Anzahl der Teilnehmenden, SR=Seminarraum, Trainingshospital To Train You.
Mann-Whitney-U-Test: n.s.=nicht signifikant, *=p<0.05, **=p<0,01, ***=p<0,001.
3.3.1. Analyse der Studierendenzufriedenheit
Die SR-Gruppe bewertete das Simulationsgespräch mit der durchschnittlichen Schulnote von 1,90 (n=90, SD=0,67), die TTU-Gruppe mit 1,50 (n=130, SD=0,60) (p<0,001). Allgemein bewertete die TTU-Gruppe die Durchführung des Simulationsgesprächs signifikant besser als die SR-Gruppe („Das Simulationsgespräch hat mir geholfen, mich in meinen kommunikativen Kompetenzen zu verbessern.“, SR-Gruppe: n=91, M=3,93, SD=1,50; TTU-Gruppe: n=133, M=4,58, SD=1,20). Die TTU-Gruppe empfand das Simulationsgespräch realistischer als die SR-Gruppe („Das Simulationsgespräch hat mich in eine realitätsnahe Situation versetzt.“, SR-Gruppe: n=91, M=4,80, SD=1,29; TTU-Gruppe: n=133, M=5,40, SD=0,87). Auch die Feedbackdiskussion wurde von der TTU-Gruppe als hilfreicher bewertet („Die Feedbackdiskussion hat mir geholfen, mich in meinen kommunikativen Kompetenzen zu verbessern.“, SR-Gruppe: n=91, M=3,99, SD=1,60; TTU-Gruppe: n=133, M=4,53, SD=1,29) (siehe Abbildung 3 [Abb. 3], A-C).
3.3.2. Analyse von Motivation und Interesse der Studierenden
Vor dem jeweiligen Simulationsgespräch waren beide Gruppen vergleichbar motiviert („Vor dem heutigen Simulationsgespräch war meine Motivation im Medizinstudium hoch.“, SR-Gruppe: n=91, M=4,78, SD=1,08; TTU-Gruppe: n=133, M=4,90, SD=1,09) und interessiert, („Vor dem heutigen Simulationsgespräch war mein Interesse für die Biochemie hoch.“, SR-Gruppe: n=91, M=3,36, SD=1,49; TTU-Gruppe: n=133, M=3,29, SD=1,31).
Die TTU-Gruppe fühlte sich nach dem Simulationsgespräch motivierter im Medizinstudium als die SR-Gruppe („Durch das heutige Simulationsgespräch wurde meine Motivation im Medizinstudium gesteigert.“, SR-Gruppe: n=91, M=3,95, SD=1,34; TTU-Gruppe: n=133, M=4,31, SD=1,34). Auch das Interesse für die Biochemie erhöhte sich in der TTU-Gruppe signifikant mehr als in der SR-Gruppe („Durch das heutige Simulationsgespräch wurde mein Interesse für die Biochemie gesteigert.“, SR-Gruppe: n=91, M=3,19, SD=1,47; TTU-Gruppe: n=133, M=4,05, SD=1,39) (siehe Abbildung 3 [Abb. 3], D).
3.4. Detailanalyse der TTU-Gruppe
Innerhalb der TTU-Gruppe wurden die Subgruppen sowohl nach ihrer Rolle (ärztliche oder beobachtende Rolle) als auch nach der Beobachtungsform (Spiegelwand oder Streamingraum) verglichen.
3.4.1. Demographie der TTU-Subgruppen
Die demographischen Merkmale ergaben keinen signifikanten Unterschied zwischen den Subgruppen (siehe Tabelle 2 [Tab. 2]).
Tabelle 2: Demographische Daten der Studienteilnehmenden innerhalb der TTU-Gruppe
Die Tabelle zeigt die demografischen und bildungsbezogenen Variablen der Subgruppen innerhalb der TTU-Gruppe, dargestellt als Mittelwert ± Standardabweichung (SD) oder als relative Häufigkeiten. Die Anzahl der Studierenden „n“ variiert, da nicht alle Fragen von allen Teilnehmenden beantwortet wurden. Die Frage zur Vorbildung (Ausbildung oder Studium) wurde mit „Ja“ beantwortet, wenn diese für mindestens ein Jahr absolviert wurde (siehe Anhang 2).
3.4.2. Untersuchung der Kompetenzlevel der TTU-Subgruppen vor und nach dem Simulationsgespräch
In der Gesamtauswertung zeigte sich keine signifikante Punktsteigerung bei den Studierenden in der ärztlichen Rolle (n=8, p>0,05, r=0,53, Mdprä=14, Mdpost=16). Dem Gegenüber verzeichneten die Studierenden hinter der Spiegelwand (n=40, p<0,001, r=0,57, Mdprä=11, Mdpost=15) sowie jene im Streamingraum (n=58, p<0,001, r=0,56, Mdprä=11, Mdpost=15) eine signifikante Punktsteigerung.
Auf Bloom Level II zeigten alle Subgruppen eine signifikant gesteigerte Punktzahl zwischen Prä- und Post-Test (ärztliche Rolle: n=8, p<0,05, r=0,79, Mdprä=6, Mdpost=7,5; hinter der Spiegelwand: n=40, p<0,001, r=0,62, Mdprä=5, Mdpost=8; im Streamingraum: n=58, p<0,001, r=0,59, Mdprä=5, Mdpost=7). Auf Level IV verzeichnete sowohl die Studierenden hinter der Spiegelwand (n=40, p<0,05, r=0,36, Mdprä=5, Mdpost=6), als auch jene im Streamingraum (n=58, p<,001, r=0,44, Mdprä=4, Mdpost=6) eine signifikante Steigerung (siehe Abbildung 4 [Abb. 4]).
Abbildung 4: Prä- und Post-Test-Ergebnisse: Unterschiede in Kommunikationskompetenz innerhalb der TTU-Subgruppen
Testergebnisse der Studierenden im SS 2023 für die Subgruppen der TTU-Gruppe (Interventionsgruppe). Die Abbildung stellt die Ergebnisse der Prä- und Post-Tests beider Gruppen als Boxplots dar. Die Whisker repräsentieren den größten und kleinsten Wert, der innerhalb der jeweiligen Gruppe erreicht wurde. Die Box zeigt den Bereich zwischen 25. und 75. Perzentil (IQR). Der Median ist als Linie in der Box dargestellt. Insgesamt konnten im Prä- und Post-Test jeweils bis zu 40 Punkte erreicht werden. Diese setzen sich aus den Punkten der Kompetenzstufen II und IV (jeweils maximal 14 Punkte) sowie der Kompetenzstufe III (maximal 12 Punkte) zusammen. A-C: Gesamtpunktzahl aus Prä- und Post-Test der jeweiligen Gruppen. D-F: Punkte je TTU-Subgruppe auf Bloom-Level II. G-I: Punkte TTU-Subgruppe auf Bloom-Level III. J-L: Punkte je TTU-Subgruppe auf Bloom-Level IV.
IQR=Interquartilsabstand, n=Anzahl der Studierenden, SR=Seminarraum, Trainingshospital To Train You. Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test: n.s.=nicht signifikant, *=p<0,05, **=p<0,01, ***=p<0,001.
3.4.3. Evaluation des Simulationsgesprächs durch TTU-Subgruppen
Hinsichtlich der Motivation im Medizinstudium zeigte sich vor dem Gespräch kein signifikanter Unterschied zwischen den Subgruppen („Vor dem heutigen Simulationsgespräch war meine Motivation im Medizinstudium hoch.“, ärztliche Rolle: n=8, M=5,5, SD=0,54; hinter Spiegelwand: n=49, M=4,88, SD=1,11; Streamingraum: n=73, M=4,84, SD=1,12). Beim Interesse für die Biochemie zeigten sich vor dem Simulationsgespräch signifikant unterschiedliche Zustimmungswerte („Vor dem heutigen Simulationsgespräch war mein Interesse für die Biochemie hoch.“, ärztliche Rolle: n=8, M=4,25, SD=1,04; hinter Spiegelwand: n=49, M=3,20, SD=1,21; Streamingraum: n=73, M=3,23, SD=1,36). Die Signifikanzniveaus wurden sowohl zwischen den Studierenden in der ärztlichen Rolle und im Streamingraum (p<0,05), als auch zwischen den Studierenden in der ärztlichen Rolle und hinter der Spiegelwand (p<0,05) erreicht.
Studierende in der ärztlichen Rolle gaben höhere Zustimmungswerte für die Feedbackdiskussion („Die Feedbackdiskussion hat mir geholfen, mich in meinen kommunikativen Kompetenzen zu verbessern“, ärztliche Rolle: n=8, M=5,63, SD=0,74; hinter Spiegelwand: n=49, M=4,55, SD=1,26; Streamingraum: n=73, M=4,36, SD=1,32) (siehe Abbildung 5 [Abb. 5]).
Abbildung 5: Unterschiede der studentischen Wahrnehmung und Motivation innerhalb der TTU-Subgruppen
Mittelwerte der Evaluationsergebnisse der Studierenden im SS 2023 der TTU-Gruppe (Interventionsgruppe) aufgeteilt nach den Rollen. Die Aussagen wurden auf einer Skala des Likert-Typs von 1 (Ich stimme überhaupt nicht zu) bis 6 (Ich stimme völlig zu) bewertet. Die Ergebnisse sind als Balkendiagramme dargestellt. Die Fehlerbalken stellen den Standardfehler dar.
n=Anzahl der Teilnehmenden, Mann-Whitney-U-Test: n.s.=nicht signifikant, *=p<0,05, **=p< 0,01.
4. Diskussion
Die Studie zeigt, dass das Simulationsgespräch in High-Fidelity-Lernräumen im TTU hinsichtlich Kompetenzerwerb und Evaluationsergebnissen dem konventionellen Seminarraum überlegen ist.
4.1. TTU-Gruppe zeigt nach dem Simulationsgespräch ein höheres Kompetenzlevel und höhere Zustimmungswerte in der Evaluation
Studierende der TTU-Gruppe evaluierten das Simulationsgespräch nicht nur positiver, sondern erreichten auch signifikant höhere Punktzahlen auf Bloom-Level IV. So fördert die immersive Lernumgebung im TTU nicht nur Motivation und Zufriedenheit, sondern stimuliert auch das klinische Denken gezielter. Dies steht im Einklang mit anderen Studien, die zeigen, dass realitätsnahe Szenarien die ärztliche Kommunikationskompetenz fördern [21], [22]. Die positivere Wahrnehmung der Gesprächsvorbereitung durch die TTU-Gruppe lässt sich möglicherweise durch die realitätsnahe Umgebung erklären. Dies könnte darauf zurückzuführen sein, dass in der TTU-Gruppe die verschiedenen Realitätsebenen „physisch, konzeptionell und emotional“ der Simulation stärker als in der SR-Gruppe angesprochen wurden.
4.2. Unterschiede in Kompetenzerwerb und Evaluation in TTU-Subgruppen
Innerhalb der TTU-Gruppe erzielten die Studierenden in der ärztlichen Rolle im Post-Test auf Bloom-Level II eine signifikant höhere Punktzahl. Die beobachtenden Studierenden hingegen auf Level II und IV. Die eingesetzten Beobachtungselemente (z.B. Spiegelwand, Videoübertragung) könnten dazu beitragen, kommunikative Feinheiten sichtbar und reflektierbar zu machen. Dieses Ergebnis unterstreicht die Relevanz von Beobachtungslernen (vicarious learning) in Simulationen. Mehrere Studien zeigten, dass auch die reine Beobachtung eines ärztlichen Gesprächs zu einem vergleichbaren Lerngewinn führen kann wie die aktive Teilnahme, insbesondere, wenn strukturierte Reflexionsprozesse integriert sind [23], [24], [25]. Da die Teilnehmerzahl (n=8) für die ärztliche Rolle klein war, sind die Ergebnisse vorsichtig zu interpretieren. Einzelne Ausreißer oder Unterschiede der Gruppenzusammensetzung könnten die Ergebnisse beeinflussen. Die dargestellten Tendenzen sind daher als spekulativ zu verstehen und sollten in zukünftigen Studien weiter untersucht werden.
4.3. Limitationen
Alle TTU-Gruppen wurden von einer Dozentin (S.J.K.), die SR-Gruppen von zwei anderen Dozierenden aus dem Institut unterrichtet. Alle beteiligten Dozierenden verfügten jedoch über eine vergleichbare Erfahrung im Seminar.
Weiterhin wurden die Tests aus personellen Gründen von nur einer Person (L.K.S.) und nicht verblindet ausgewertet. Um die Reliabilität der Testergebnisse zu überprüfen, wurden einige verblindete Stichproben zusätzlich durch M.M. ausgewertet. Die gesamte Testauswertung erfolgte im intensiven Austausch mit allen Autor*innen. Um den Übungseffekt durch die 2-malige Testteilnahme zu minimieren, waren die beiden Tests inhaltlich unterschiedlich. Auch wurde der Post-Test unmittelbar nach Abschluss der Lehreinheit durchgeführt, so dass Aussagen zu einem nachhaltigen Kompetenzerwerb nicht möglich sind.
Ein weiterer potenzieller Einfluss ist der Hawthorne-Effekt, wonach Studierende unter Beobachtung ihr natürliches Verhalten verändern und entsprechend angepasst evaluieren [26]. Zur Relativierung dessen wurde die SR-Gruppe (Kontrolle) einbezogen [27].
Zudem erfolgte in der SR-Gruppe keine differenzierte Erhebung nach Rollen, sodass vergleichbare Effekte wie in den TTU-Subgruppen nicht abgebildet wurden.
5. Schlussfolgerung und Ausblick
Beide Studiengruppen zeigten nach der Simulation eine Verbesserung ihrer ärztlichen Gesprächskompetenz, wobei die TTU-Gruppe größere Fortschritte, insbesondere auf Bloom-Level IV zeigte. Die Realitätsebenen der Simulation scheinen in der TTU-Gruppe gezielter aktiviert worden zu sein. Inwiefern dieser ganzheitliche Eindruck letztlich den höheren Kompetenzzuwachs mitbedingt, bleibt eine spannende Frage für weitere Untersuchungen. Die positive Wahrnehmung des Lernumfelds wird durch die deutlich höhere Zustimmung der TTU-Gruppe in Interesse und Motivation unterstrichen. Zukünftig sollten ähnliche Studien im TTU in anderen Lehrveranstaltungen durchgeführt werden.
Danksagung
Wir bedanken uns bei allen Studierenden für die Teilnahme.
Anmerkungen
Autorenschaft
Achim Schneider und Susanne J. Kühl teilen sich die Letztautorenschaft.
ORCIDs der Autor*innen
- Melissa Meral: [0009-0005-6730-9525]
- Tobias M. Böckers: [0000-0002-1486-8535]
- Achim Schneider: [0000-0002-8602-8535]
- Susanne J. Kühl: [0000-0003-3892-3671]
Interessenkonflikt
Die Autor*innen erklären, dass sie keinen Interessenkonflikt im Zusammenhang mit diesem Artikel haben.
Literatur
[1] Blasi ZD, Harkness E, Ernst E, Georgiou A, Kleijnen J. Influence of context effects on health outcomes: a systematic review. Lancet. 2001;357(9258):757-762. DOI: 10.1016/S0140-6736(00)04169-6[2] Issenberg BS, Mcgaghie WC, Petrusa ER, Lee Gordon D, Scalese RJ. Features and uses of high-fidelity medical simulations that lead to effective learning: a BEME systematic review. Med Teach. 2005;27(1):10-28. DOI: 10.1080/01421590500046924
[3] Jenerette CM, Mayer DK. Patient-Provider Communication: the Rise of Patient Engagement. Semin Oncol Nurs. 2016;32(2):134-143. DOI: 10.1016/j.soncn.2016.02.007
[4] Ayaz O, Ismail FW. Healthcare Simulation: A Key to the Future of Medical Education - A Review. Adv Med Educ Pract. 2022;13:301-308. DOI: 10.2147/AMEP.S353777
[5] Sommer M, Fritz AH, Thrien C, Kursch A, Peters T. Simulated patients in medical education – a survey on the current status in Germany, Austria and Switzerland. GMS J Med Educ. 2019;36(3):Doc27. DOI: 10.3205/zma001235
[6] Exenberger S, Kumnig M, Huber A, Prodinger WM, Siller H, Medicus E, Brenner E, Schüßler G, Höfer S. Communicative and social competence in the medical curriculum of the Medical University of Innsbruck: learning objectives, content, and teaching methods. GMS J Med Educ. 2021;38(3):Doc59. DOI: 10.3205/ZMA001455
[7] Rudolph JW, Simon R, Raemer DB. Which Reality Matters? Questions on the Path to High Engagement in Healthcare Simulation. Simul Healthc. 2007;2(3):161-163. DOI: 10.1097/SIH.0b013e31813d1035
[8] Leiphrakpam PD, Armijo PR, Are C. Incorporation of Simulation in Graduate Medical Education: Historical Perspectives, Current Status, and Future Directions. J Med Educ Curric Dev. 2024;11:23821205241257329. DOI: 10.1177/23821205241257329
[9] Falvey A, Wallace C, McClain Z. 34 hospitals and health systems with great simulation and education programs. Becker’s Hospital Rev. November 3rd, 2023. Zugänglich unter/available from: https://www.beckershospitalreview.com/lists/34-hospitals-and-health-systems-with-great-simulation-and-education-programs-2023.html
[10] Frey C. Untersuchung an der Kunststoffbrust. Spiegel Gesundheit. 31.08.2012. Zugänglich unter/available from: https://www.spiegel.de/gesundheit/diagnose/sicherheit-in-der-medizin-aerzte-und-studenten-im-simulator-a-851622.html
[11] Bönisch K. Viel Raum zum Üben. Gesundheit Erlangen. 2023;22–27. Zugänglich unter/available from: https://www.gesundheit-erlangen.com/fileadmin/dateien/flipfolder/gesundheit_erlangen_2023-04/22/index.html
[12] Dahmen L, Schneider A, Keis O, Straßer P, Kühl M, Kühl SJ. From the inverted classroom to the online lecture hall: Effects on students’ satisfaction and exam results. Biochem Mol Biol Educ. 2022;50:483-493. DOI: 10.1002/bmb.21650
[13] Schneider A, Kühl M, Kühl SJ. Longitudinal curriculum development: gradual optimization of a biochemistry seminar. GMS J Med Educ. 2019;36:Doc73. DOI: 10.3205/zma001281
[14] Kühl SJ, Toberer M, Keis O, Tolks D, Fischer MR, Kühl M. Concept and benefits of the Inverted Classroom method for a competency-based biochemistry course in the pre-clinical stage of a human medicine course of studies. GMS J Med Educ. 2017;34(3):Doc31. DOI: 10.3205/zma001108
[15] Schneider A, Messerer DAC, Kühn V, Horneffer A, Bugaj TJ, Nikendei C, Kühl M, Kühl SJ. Randomised controlled monocentric trial to compare the impact of using professional actors or peers for communication training in a competency-based inverted biochemistry classroom in preclinical medical education. BMJ Open. 2022;12(5):e050823. DOI: 10.1136/bmjopen-2021-050823
[16] Dahmen L, Linke M, Schneider A, Kühl SJ. Medical students in their first consultation: A comparison between a simulated face-to-face and telehealth consultation to train medical consultation skills. GMS J Med Educ. 2023;40(5):Doc63. DOI: 10.3205/zma001645
[17] Kühl SJ, Schneider A, Kestler HA, Toberer M, Kühl M, Fischer MR. Investigating the self-study phase of an inverted biochemistry classroom – collaborative dyadic learning makes the difference. BMC Med Educ. 2019;19(1):64. DOI: 10.1186/s12909-019-1497-y
[18] Bloom, Benjamin S. Taxonomy of educational objectives. vol. Handbook 1: Cognitive Domain. 2nd Edition. New York: Longman; 1984.
[19] Anderson LW, Krathwohl DR, Airasian PW, Cruikshank KA, Mayer R, Pintrich PR, Raths J, Wittrock MC. A taxonomy for learning, teaching, and assessing: a revision of Bloom's taxonomy of educational objectives. 1st Edition. New York: Longman; 2001.
[20] Fritz CO, Morris PE, Richler JJ. Effect size estimates: current use, calculations, and interpretation. J Exp Psychol Gen. 2012;141(1):2-18. DOI: 10.1037/a0024338
[21] Datta R, Upadhyay K, Jaideep C. Simulation and its role in medical education. Med J Armed Forces India. 2012;68(2):167-172. DOI: 10.1016/S0377-1237(12)60040-9
[22] Blackmore A, Kasfiki EV, Purva M. Simulation-based education to improve communication skills: a systematic review and identification of current best practice. BMJ Simul Technol Enhanc Learn. 2018;4(4):159-164. DOI: 10.1136/bmjstel-2017-000220
[23] Stegmann K, Pilz F, Siebeck M, Fischer F. Vicarious learning during simulations: is it more effective than hands on training? Med Educ. 2012;46(10):1001-1008. DOI: 10.1111/j.1365-2923.2012.04344.x
[24] Camp CL, Gregory JK, Lachman N, Chen LP, Juskewitch JE, Pawlina W. Comparative efficacy of group and individual feedback in gross anatomy for promoting medical student professionalism. Anat Sci Educ. 2010;3(2):64-72. DOI: 10.1002/ase.142
[25] Johnson BK. Simulation Oberservers Learn the Same as Participants: The Evicence. Clin Simul Nurs. 2019;33:26-34. DOI: 10.1016/j.ecns.2019.04.006
[26] Sedgwick P, Greenwood N. Understanding the Hawthorne effect. BMJ. 2015;351:h4672. DOI: 10.1136/bmj.h4672
[27] Schneider A, Kühl M, Kühl SJ. Utilizing research findings in medical education: The testing effect within a flipped/inverted biochemistry classroom. Med Teach. 2019;41(11):1245-1251. DOI: 10.1080/0142159X.2019.1628195
[28] McInerney N, Nally D, Khan MF, Heneghan H, Cahill RA. Performance effects of simulation training for medical students – a systematic review. GMS J Med Educ. 2022;39(5):Doc51. DOI: 10.3205/zma001572



