Praktische Lehre skalierbar machen
Praktische Lehre skalierbar machen
Praktische Lehre skalierbar machen
Rescuemation ermöglicht Studierenden das eigenständige, wiederholte Training klinischer Entscheidungsprozesse - ortsunabhängig, ohne zusätzliche Infrastruktur und ohne Bindung von Lehrpersonal.
Rescuemation ermöglicht Studierenden das eigenständige, wiederholte Training klinischer Entscheidungsprozesse - ortsunabhängig, ohne zusätzliche Infrastruktur und ohne Bindung von Lehrpersonal.
gefördert durch:
der jungen Ärztinnen und Ärzte fühlen sich nach dem Studium unzureichend auf den klinischen Alltag vorbereitet.
Ochsmann EB et al., BMC Med Educ. 2011;11(1):99
PJ-Studierenden schließt eine objektive Prüfung praktischer klinischer Fertigkeiten mit „gut“ oder „sehr gut“ ab.
Störmann S et al., GMS J Med Educ. 2016;33(4):Doc58
der klinisch Lehrenden nennen Zeitmangel als größtes Hindernis für qualitativ hochwertige Lehre.
Schiekirka-Schwake S et al., BMC Med Educ. 2017;17(1):178
warum Rescuemation
Klinische Kompetenz entsteht durch regelmäßige Übung. Rescuemation schafft die Möglichkeit, ärztliches Handeln realitätsnah und wiederholt zu trainieren.
Klinische Kompetenz entsteht durch regelmäßige Übung. Rescuemation schafft die Möglichkeit, ärztliches Handeln realitätsnah und wiederholt zu trainieren.
warum Rescuemation
Klinische Kompetenz entsteht durch regelmäßige Übung. Rescuemation schafft die Möglichkeit, ärztliches Handeln realitätsnah und wiederholt zu trainieren.
Immer ein passender Patient
Unabhängig davon, wer gerade auf Station liegt und wie kurz die Verweildauer ist.
Üben, bis es sitzt
Jeder Fall beliebig oft, für jeden Studierenden. Wiederholung kostet nichts extra.
Vorbereitet auf den Berufsalltag
Absolventen, die klinische Entscheidungen schon getroffen haben.
Direkt prüfungsrelevant
Fälle entlang der NKLM-Kompetenzen, auf OSCE und M3 hin gebaut.
Sofort einsatzbereit
Keine Anschaffung, keine Installation, kein eigener Serverbetrieb.
Rückmeldung zu jeder Entscheidung
Wo am echten Patienten selten Zeit für Feedback bleibt, kommt es hier nach jedem Fall.
Verfügbarkeit geeigneter Fälle
Unabhängig von aktueller Stationsbelegung und Verweildauer stehen didaktisch relevante Krankheitsbilder jederzeit zur Verfügung.
Wiederholbarkeit ohne Mehraufwand
Alle Fälle sind für alle Studierenden beliebig oft verfügbar, ohne zusätzlichen Betreuungsaufwand.
Vorbereitung auf die ärztliche Tätigkeit
Studierende treffen klinische Entscheidungen eigenverantwortlich, bevor sie Verantwortung für reale Patient:innen übernehmen.
Curriculare Anschlussfähigkeit
Die Fallkonzeption orientiert sich an den Kompetenzen des NKLM.
Geringer Implementierungsaufwand
Keine Anschaffung, keine lokale Installation, kein eigener Serverbetrieb.
Strukturiertes Feedback
Wo am echten Patienten selten Zeit für Feedback bleibt, kommt es hier nach jedem Fall.
Klinische Kompetenz ensteht durch Wiederholungen.
Klinische Kompetenz ensteht durch Wiederholungen.
Klinische Kompetenz ensteht durch Wiederholungen.
Im Praxiseinsatz betreuen Studierende Patienten selten von der Aufnahme bis zur Entlassung. In der Simulation entscheiden sie jeden Schritt selbst.
- 7 Stationen pro Fall
- Freies Anamnesegespräch
- 6 Untersuchungsregionen
- Apparative Verfahren
- 80 Laborparameter
- Individuelles Feedback zum Verlauf
ein ganzer Fall, vom erstkontakt bis zur Disposition.
ein ganzer Fall, vom erstkontakt bis zur Disposition.
Mitgestalten oder einfach nutzen.
Zwei Wege zu Rescuemation: als Pilotpartner die Szenarien mitentwickeln oder mit der Campuslizenz direkt loslegen.
Zwei Wege zu Rescuemation: als Pilotpartner die Szenarien mitentwickeln oder mit der Campuslizenz direkt loslegen.
Zwei Wege zu Rescuemation: als Pilotpartner die Szenarien mitentwickeln oder mit der Campuslizenz direkt loslegen.
Campuslizenz
Zugang für einzelne Jahrgänge, ganze Fakultäten oder den gesamten Campus, ohne Platzkontingent, inklusive wachsender Fallbibliothek.
Pilotpartnerschaft
Pilotpartner bestimmen mit, welche Szenarien als nächste entstehen, und testen sie vor der breiten Einführung.
Pilotpartner bestimmen mit, welche Szenarien als nächste entstehen, und testen sie vor der breiten Einführung.