| Dozent/in |
Prof. Dr. med. Reto Babst |
| Veranstaltungsart |
Vorlesung |
| Code |
HS241028 |
| Semester |
Herbstsemester 2024 |
| Durchführender Fachbereich |
Gesundheitswissenschaften |
| Studienstufe |
Bachelor |
| Termin/e |
Fr, 20.09.2024, 08:15 - 10:00 Uhr, HS 7
Fr, 27.09.2024, 08:15 - 10:00 Uhr, HS 7
Fr, 04.10.2024, 08:15 - 10:00 Uhr, HS 7
Fr, 11.10.2024, 08:15 - 10:00 Uhr, HS 7
Fr, 18.10.2024, 08:15 - 10:00 Uhr, HS 7
Fr, 25.10.2024, 08:15 - 10:00 Uhr, HS 7
Fr, 08.11.2024, 08:15 - 10:00 Uhr, HS 7
Fr, 15.11.2024, 08:15 - 10:00 Uhr, HS 7
Fr, 22.11.2024, 08:15 - 10:00 Uhr, HS 7
Fr, 29.11.2024, 08:15 - 10:00 Uhr, LUKS Haus 10 4.01 & 4.02 HS Rotsee
Fr, 06.12.2024, 08:15 - 10:00 Uhr, HS 7
Fr, 13.12.2024, 08:15 - 10:00 Uhr, HS 7
Fr, 20.12.2024, 08:15 - 10:00 Uhr, HS 7 |
| Weitere Daten |
Die Studierenden haben bezüglich Methodenkompetenz noch wenig Theorie gehabt, weshalb eine praxisorientierte Wissensvermittlung gewünscht ist. Eine allgemeine Basis des Kenntnisstands der Studierenden bildet das Lehrbuch «Grundwissen Medizin für Nichtmediziner in Studium und Praxis» von Reinhard Strametz, welches das Thema Evidence-based Medicine auf Seite 71 – 111 abhandelt. Ein Ansichtsexemplar kann via jmm@luks.ch angefordert werden. |
| Umfang |
2 Semesterwochenstunden |
| Inhalt |
1. Einführung in den Kurs: Kursziel und Leistungsnachweis Geschichte, Grundlagen, Begriffe 2. Klinische Fragestellung und systematische Literaturrecherche 3. Systematik der Leitlinienerstellung 4. Metaanalysen 5. Register als Basis für Qualitätssicherung 6. Hierarchie der Evidenz und klinische Realität am Beispiel der Traumatologie 7. Therapiestudien am Beispiel der Infektiologie 8. Diagnostische Studien am Beispiel der Kardiologie 9. Von der evidenzbasierten Qualitätssicherung zur „value based“ Medizin 10. Qualitative und Quantitative Studien am Beispiel der Hausarztmedizin 11. Real world data und evidenzbasierte Medizin 12. Stellenwert von Data Science und Machine Learning in der Entwicklung von evidenzbasierter Medizin 13. Evidenzbasierte Medizin als Basis des Clinical Reasonings (klinische Beweisführung auf der Basis von Expertise, EbM und partizipativer Entscheidungsfindung). |
| Lernziele |
Dieses Modul vermittelt den Studierenden das Konzept, die Grundlagen und die Geschichte und Entwicklung der Evidenzbasierten Medizin (EbM). Es illustriert verschiedene Methoden, auf deren Basis evidenzbasierte Diagnostik, Behandlungsempfehlungen und Richtlinien entstehen, um eine patientenzentrierte partizipative Entscheidungsfindung („shared decision making“) zu ermöglichen.
Die Studierenden sollen die Bedeutung der wissensbasierten Entscheidungsfindung weniger in der Theorie als in der praktischen Anwendung in verschiedenen Bereichen der medizinischen Versorgung erfahren, aber neue Aspekte, die sich aus der Perspektive von Data Science und Machine Learning kennen lernen.
Sie sollen die Struktur wissensbasierter medizinischer Fachliteratur verstehen und die angewandten Studientypen in Bezug auf Evidenzlage, Validität, Relevanz und Anwendbarkeit bewerten und in der Evidenzhierarchie einordnen können.
Sie sollen befähigt werden medizinische Informationen kritisch zu beurteilen. |
| Sprache |
Deutsch |
| Anmeldung |
https://elearning.hsm-unilu.ch/course/view.php?id=753
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| Prüfung |
Schriftliche Prüfung mit MC-Fragen der verschiedenen Fachdisziplinen. |
| Abschlussform / Credits |
Essayaufgaben mit Beurteilung und Bewertung einer Publikation nach Validität der Studie, der Relevanz des Verfahrens und der Anwendbarkeit der Ergebnisse auf der Basis des Lehrbuchs Grundwissen Medizin für Nichtmediziner, R. Strametz. / 3 Credits
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| Hinweise |
Lehr- und Lernformate:
Interaktive Vorlesungen, Flipped Classrooms, praktische Formate: Anwendungsbeispiele in Kleingruppen basierend auf klinischen Studien |
| Hörer-/innen |
Ja |
| Kontakt |
reto.babst@unilu.ch |
| Material |
Lehrbuch/Lehrbücher werden noch bestimmt und durch die Dozierenden Literaturhinweise vermittelt. |
| Literatur |
Grundwissen Medizin für Nichtmediziner in Studium und Praxis, Reinhard Strametz S. 71-111. Literaturhinweise der Dozierenden.
Trisha Greenhalgh: “How to read a paper. The Basics of Evidence-Based Medicine and Healthcare” ISBN 978-1119484745 Das Buch ist im Studiladen erhältlich. Das Buch ist empfohlen aber nicht zwingend.
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