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Simulationsbasierte Trainingsmethoden sind ein hoch effizienter Baustein in der Ausbildung der Gesundheitsberufe. Diese Form eines Lernangebots verspricht ein effektives Lernergebnis mit hohen Performanzwerten. In der Folge bedeutet die Methode einen Gewinn im Hinblick auf die Patientensicherheit und -qualität, das eigentliche Ziel gesundheitlicher Versorgung.
Praktische Lernerfahrungen stellen in allen medizinischen und medizinassoziierten Gesund-heitsberufen traditionell eine bedeutende Komponente während und nach der Ausbildung dar. Das praktische Üben in einem Setting ohne Patientenbeteiligung erfolgt mit verschiede-nen Methoden simulationsbasierter Trainingsformen. Simulation ist eine alltagsnahe, hand-lungsorientierte Lehr-Lern-Methode, welches tiefgreifende Lernprozesse induziert. Das Ziel ist, die Lernenden auf die Realität der klinisch-praktischen Tätigkeiten vorzubereiten.
Die folgende Abhandlung beschreibt klinische Simulation als eine Perspektive einer Lehr- Lern-Methode, mit welcher den steigenden Anforderungen in Gesundheitsberufen entgegnet wer-den kann. Der Fokus liegt dabei exemplarisch auf der Ausbildung von Hebammen, jedoch sind Generalisierungen und Übertragungen auf andere Gesundheitsberufe gut möglich. Allge-meine terminologische Definitionen sowie Prinzipien der Identifikation, Auswahl und Legiti-mation relevanter Bildungsinhalte für die Lehre mit Clinical Simulation werden bereitgestellt und geburtshilfliche Bildungsinhalte empirisch ermittelt.
Das Lernen durch Erfahrung gewinnt stetig an Bedeutung und die Verbindung von Erfahrung mit theoretischem Wissen gilt als Garant für berufliche Handlungskompetenz. Beim Erfah-rungslernen verläuft die Verankerung von Wissen über Verknüpfung von bestehendem Wis-sen mit neuen Informationen. Ohne eine anschließende bewusste Verarbeitung können die Lerninhalte jedoch nicht expliziert werden und würden nur als implizites Wissen abgespei-chert, das eher auf der Ebene der Intuition oder eines Bauchgefühls zu verorten ist. Vor die-sem Hintergrund ist Reflexion ein tragendes Element: Sie gewährleistet, sich seiner individu-ellen Wahrnehmung bewusst zu werden und relativiert subjektive Erfahrungen. Durch syste-matisierte Reflexion werden die Fähigkeiten zur Diagnosestellung und anschließender Begrün-dungsfähigkeit, die Förderung der Wahrnehmungsfähigkeit, Unterstützung des Aufbaus einer professionellen Patienten-Fachkraft-Beziehung, Entwicklung eines beruflichen Selbstver-ständnisses sowie die selbstorganisierte Gestaltung des Lernprozesses maßgeblich gefördert. Eine verbesserte Behandlungsqualität von Patienten, Frauen und Familien wird durch den Ab-gleich von Erfahrungswissen mit evidenzbasiertem Wissen ermöglicht.
In der vorliegenden Abhandlung wird am Beispiel Werdender Hebammen eine systematisierte Vorgehensweise zur Reflexion unbewusst erlernter Inhalte während der praktischen Ausbil-dung in Gesundheitsberufen bereitgestellt. Mit dieser systematisierten Form der Reflexion wird die Synthese informeller und formeller Lernprozesse und Lerninhalte angestrebt. Die Struktur der Reflexion orientiert sich in dieser Arbeit an Deweys Denkmodell und ist in die Bereiche Situationsbeschreibung und Sinnerschließung eingeteilt. Die Phase der Situationsbe-schreibung erfüllt den Zweck der inhaltlichen Analyse der Situation und der Analyse der theo-retischen Basis. Durch die Betrachtung früherer Erfahrungen und theoretischen Wissens aus korrelierenden Themenbereichen können in der Phase der Sinnerschließung Zusammenhänge hergestellt werden und Verallgemeinerungen konstruiert sowie Handlungspläne erstellt wer-den.
Diese Arbeit befasst sich mit der Entwicklung eines robusten Positionsschätzers. Die Positionsschätzung findet für einen mobilen Roboter statt, welcher autonom einen Rundkurs abfährt.
Mithilfe des von Thrun et al. entwickelte FastSLAM Ansatz wird ein Konzept zur Filterung der Position entwickelt. Geeignete Umweltinformationen werden für die kontinuierliche Korrektur ermittelt und beschrieben. Für die Korrektur wird die Charakteristik der Rennstrecke genutzt.
Durch eine Validierung des Konzepts wird die Funktionalität gezeigt und ein Einblick in die erforderliche Rechenleistung gegeben.
GernEssen in der Sana Klinik Bethesda Stuttgart - Geriatric nutritional care concept Esslingen
(2018)
Mangelernährung im Krankenhaus und speziell bei geriatrischen Patient*innen stellt eine große Herausforderung dar. Um dieser zu begegnen, wurde im Rahmen des vom BMBF geförderten Forschungsprojekts "Prävention und Behandlung von Mangelernährung bei geriatrischen Patienten im Krankenhaus"in Zusammenarbeit mit der Sana Klinik Bethesda Stuttgart ein Praxiskonzept entwickelt. Hierfür wurde eine interdisziplinär zusammengestellte Konzeptentwicklungsgruppe ins Leben gerufen. Basierend auf einer zuvor durchgeführten Ist-Analyse, dem aktuellen wissenschaftlichen Stand (Studien, Leitlinien, Expertenstandard)und den Kenntnissen der Gruppenmitglieder, wurde dieses Konzept entworfen und kann nun implementiert werden. Es basiert dabei auf den 4 zentralen Bausteinen:
- Erkennen von Mangelernährung und deren Ursachen,
- Maßnahmenspektrum zur Ernährungsversorgung,
- Organisation der Ernährungsversorgung sowie
- Schulung und Fortbildung.
Zentrales Ziel ist es, mithilfe dieses Konzeptes die Ernährungsversorgung in der Klinik zu optimieren und somit der Entwicklung einer Mangelernährung vorzubeugen, eine bereits bestehende Mangelernährung zu behandeln und so negativen Folgen zu minimieren.
Julius hat heute seinen ersten Kindergartentag. Er lernt viele Tierkinder kennen, die unterschiedliche Stärken und Schwächen haben. Zusammen entdecken sie, wie toll es ist, dass jede und jeder etwas anderes gut kann. Beim gemeinsamen Musikmachen haben sie viel Spaß und stecken mit ihrer Freude andere zum Mitmachen an.
Ein Bilderbuch über Stärken und Schwächen und darüber wie gewinnbringend Vielfalt sein kann.
Anhand eines konkreten Fallbeispiels wird ein innerbetrieblicher Abwärtsschritt im späten Erwerbsleben (ein Verschieben auf das sprichwörtliche Abstellgleis) thematisiert und daran die subjektive Perspektive von Anerkennung in einem solchen Übergang genauer beleuchtet.
Der Mensch strebt nach Anerkennung für sein Tun, und die Erwerbsarbeit bietet hierfür in gegenwärtigen westlichen Arbeitsgesellschaften nach wie vor eine, wenn nicht die, maßgebliche Quelle. Des Weiteren rücken für diese Arbeitsgesellschaften, vor dem Hintergrund des demografischen Wandels, Mitarbeitende über 55 Jahren zunehmend gesellschaftlich, wirtschaftlich und politisch in den Blick. Gleichzeitig werden individuelle Lebensläufe tendenziell brüchiger und dadurch nehmen Übergangsanforderungen und -erfahrungen im Lebenslauf eines Menschen zu. Diese Grundlegungen bilden die Basis und den Begründungszusammenhang der Arbeit. Es wird der Frage nachgegangen: Wie erfahren Individuen einen beruflichen Abstieg mit wenig Anerkennung im innerbetrieblichen Übergang und wie gehen sie damit um?
Die Zielsetzung der Arbeit ist, auf diese vulnerable Phase im Erwerbsleben von älteren Menschen aufmerksam zu machen und die professionelle Handlungspraxis für die subjektive Anerkennungsperspektive von Betroffenen in einer Statuspassage zu sensibilisieren.
Für das autonome Fahren ist es notwendig, Verfahren zu entwickeln, die in der Lage sind, die Position und die Orientierung von Objekten zu ermitteln. Eine große Herausforderung ist die Zuordnung der durch Sensoren erfassten Messpunkten zu Objekten und die notwendige Validierung dieser Daten. In diesem Beitrag wird die Datenassoziation von Messpunkten zu einem Objekt mittels Künstlicher Intelligenz (KI) untersucht. Hierbei wird ein Neuronales Netz verwendet, welches die Zuordnung der Messpunkte zu einem bestimmten Objekt übernimmt oder diese als Rauschen deklariert. Es wird untersucht wie sich die Performance von Long Short-Term Memory (LSTM)-Layern gegenüber Dense-Layern für diesen Einsatz-Zweck verhält. Die verwendeten Daten werden mittels einer 2D-Simulation erzeugt. Der Output des Neuronalen Netzes wird verwendet, um die Trajektorien mehrerer Objekte zu erfassen und deren zukünftige Bewegung durch einen Kalman-Filter vorherzusagen.
Hintergrund
Die Prävalenz von Mangelernährung im Krankenhaus ist hoch und wird in der Praxis noch häufig unterschätzt. Im Rahmen eines vom BMBF finanzierten Projektes soll diesem Problem mithilfe von Praxiskonzepten mit präventiven und kurativen Maßnahmen für die Zielgruppe geriatrischer Patient*innen begegnet werden.
Methodik
Zur Bestimmung der Ausgangslage hinsichtlich des Ernährungsmanagements und Feststellung der aktuellen Prävalenz von Mangelernährung in zwei Stuttgarter Kliniken wurden im Rahmen des nutritionDays® spezifische Daten erhoben und mit dem Schwerpunkt auf die Zielgruppe ältere Patient*innen ausgewertet.
Ergebnisse
Von 99 eingeschlossenen Patient*innen weisen 39,4% (n=39) ein Risiko für eine Mangelernährung auf, 41 Patient*innen (41,1 %) berichten von einem ungewollten Gewichtsverlust. Der Gewichtsverlust beträgt im Mittel 6,1 kg (SD 3,8) oder 9,7% (SD 5,1) des Körpergewichtes. Nur 19,4% (n=7) der Mangelernährten erhalten eine ernährungsmedizinische Intervention. Es zeigt sich für die Gruppe mit einem hohen Mangelernährungsrisiko ein verlängerter Klinikaufenthalt von 2,1 Tagen (nicht signifikant), ein signifikant geringerer BMI (-4,3 kg/m²; p=0,001), größerer Gewichtsverlust (-12,5% vs. -3,7%; p=0,001) sowie Gewichtsveränderungen in den letzten 5 Jahren (-7,6% vs.+1,2%; p=0,004). Der ungewollte Gewichtsverlust korreliert signifikant mit der Anzahl unterschiedlicher Medikamente (rs=0,397; p=0,029) und einer verringerten Nahrungsaufnahme in der Woche vor Klinikeinweisung (rs=-0,533; p=0,003).
Schlussfolgerung
Die hohe Prävalenz von Mangelernährung unter den älteren Patient*innen bei gleichzeitig ausbleibender Identifikation der Betroffenen führt zu einer unzureichenden Behandlung der Mangelernährung. Diese Defizite lassen sich mithilfe von nutritionDay® Erhebungen deutlich aufzeigen.
Diese Arbeit beschreibt die Aufstellung einer Trajektorie für ein autonomes Fahrzeug. Als Basis dient eine Vorarbeit, bei der ein neuronales Netz das Bild einer Frontkamera eines Autos in Fahrspur und Nicht-Fahrspur segmentiert. Darauf aufbauend wird das Bild zunächst in die Vogelperspektive transformiert. Anschließend folgen eine Detektion der Fahrspurkanten sowie ein Clustering-Verfahren, um linke und rechte Kantenabschnitte zu separieren. Weiter wird die Trajektorie diskret in Form von Parametern des Kreisbogenmodells aufgenommen. Die Prädiktion dieser Parameter erfolgt mittels eines Extended Kalman-Filters. Die abschließende Validierung der Algorithmen erfolgt durch eine synthetisch generierte Fahrspur.
