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Es ist auf Grund der Rarität von vielen Notfällen normalerweise nicht möglich genug klinische Daten zur Auswertung zur Verfügung zu haben, um sagen zu können, ob das Management eines bestimmten Falles innerhalb von ‚normalen’ Grenzwerten fällt. In dieser wissenschaftlichen Arbeit zeigten wir das ‚Rank Order Statistiks’ dafür benutzt werden könnten, die Resultate von simulierten Notfällen in der Geburtshilfe als Bandbreite von ‚normalen’ klinischen Leistungen darzustellen. Dieses Vorgehen würde es erlauben, eine klinische Leistung mit einer Datenbank von vergleichbaren simulierten Zwischenfällen abzugleichen, um entscheiden zu können, ob die klinische Leistung innerhalb von ‚normalen’ Werten ausgefallen ist. Dieses Vorgehen verschafft außerdem Einblick, welche Probleme besondere Schwierigkeiten bereiten sodass ggf. gezielte Fortbildungen vorbereitet werden könnten. Obwohl die Daten der Simulation mit gewisser Vorsicht zu interpretieren sind, repräsentiert dieses Vorgehen eine neue Anwendung von Simulation, die für die Auswertung von klinischen Notfällen von großer Bedeutung sein könnte. Es wird in diesem Zusammenhang allerdings notwendig sein, relativ große Datenbanken von vielen simulierten Notfällen zu erstellen und auszuwerten, um die gesuchten Werte mit genug Genauigkeit kalkulieren zu können.
Advisor: | Kranke , Peter |
Commitee: | |
School: | Bayerische Julius-Maximilians-Universitaet Wuerzburg (Germany) |
School Location: | Germany |
Source: | DAI-C 81/7(E), Dissertation Abstracts International |
Source Type: | DISSERTATION |
Subjects: | Educational tests & measurements |
Keywords: | Aircraft simulators |
Publication Number: | 27766749 |
ISBN: | 9781392897454 |