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    <ArticleType>Poster</ArticleType>
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      <Title language="de">Concept Mapping zur Unterst&#252;tzung der differentialdiagnostischen Hypothesenbildung im fallbasierten Online-Lernsystem CASUS: Qualitative Verbesserung der Diagnosefindung durch ICD-10 Kodierung</Title>
      <TitleTranslated language="en">Concept-mapping implemented in CASUS supports finding the right diagnosis: ICD10 coding improves diagnostic quality</TitleTranslated>
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        <Address>LMU M&#252;nchen, Augenklinik, Mathildenstr.8, 80336 M&#252;nchen, Deutschland<Affiliation>LMU M&#252;nchen, Augenklinik, M&#252;nchen, Deutschland</Affiliation></Address>
        <Email>marcus.kernt&#64;med.uni-muenchen.de</Email>
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          <LastnameHeading>Holzer</LastnameHeading>
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          <Affiliation>LMU M&#252;nchen, AG Lernprogramm, M&#252;nchen, Deutschland</Affiliation>
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        <Email>matthias.holzer&#64;lrz.uni-muenchen.de</Email>
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          <LastnameHeading>Bauer</LastnameHeading>
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        <Email>daniel.bauer&#64;fachschaft-medizin.de</Email>
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          <Affiliation>LMU M&#252;nchen, AG Lernprogramm, M&#252;nchen, Deutschland</Affiliation>
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        <Email>m.fischer&#64;lmu.de</Email>
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          <Corporatename>German Medical Science GMS Publishing House</Corporatename>
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        <Address>D&#252;sseldorf</Address>
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      <SectionHeading language="de">Humanmedizin</SectionHeading>
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    <DateReceived>20071102</DateReceived>
    <DateRevised>20071106</DateRevised>
    <DateAccepted>20071114</DateAccepted>
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      <DatePublished>20080215</DatePublished>
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    <Language>germ</Language>
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        <ISSN>1860-3572</ISSN>
        <Volume>25</Volume>
        <Issue>1</Issue>
        <JournalTitle>GMS Zeitschrift f&#252;r Medizinische Ausbildung</JournalTitle>
        <JournalTitleAbbr>GMS Z Med Ausbild</JournalTitleAbbr>
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    <ArticleNo>42</ArticleNo>
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      <MainHeadline>Text</MainHeadline><Pgraph><Mark1>Einleitung: </Mark1>Der Einsatz von Concept-Mapping-Tools, wie dem Netzwerk-Tool in CASUS, als Hilfsmittel f&#252;r Lernende in computergest&#252;tzten Lernprogrammen ist in der medizinischen Ausbildung seit Jahren etabliert. Es konnte gezeigt werden, dass solche Visualisierungs-Tools vom User akzeptiert und genutzt werden, jedoch gibt es bisher nur wenig Erkenntnisse &#252;ber die Qualit&#228;t der vom User im Mapping-Tool erstellten Hypothesen. Diese Studie untersucht erstmals die Qualit&#228;t der im Netzwerk-Tool in CASUS erstellten Hypothesen und in wie weit diese durch Kodierung mittels ICD10 verbessert werden kann.</Pgraph><Pgraph><Mark1>Methodik: </Mark1>Die Netzwerke von 192 Usern aus einem Computerlernfall wurden quantitativ und qualitativ evaluiert. Hierzu wurden zwei Gruppen (A und B) gebildet, wobei Gruppe A gebeten wurde, die erdachten Hypothesen vor der Eingabe in das Netzwerk-Tool mittels eines Kodierungsbrowsers ICD10 zu kodieren. Gruppe B erstellte seine Hypothesen ohne weiters Hilfsmittel. Als Referenz diente das von einem Experten erstellte Netzwerk.</Pgraph><Pgraph><Mark1>Ergebnisse: </Mark1>Die Gruppe, die Ihre Hypothesen ICD10 kodiert hatte, konnten die Lernenden signifikant h&#228;ufiger (p&#60;0,005) die exakte Hauptdiagnose (Malaria tropica) stellen. In der Gruppe ohne ICD10 Kodierung wurde signifikant h&#228;ufiger (p&#60;0,005) die unpr&#228;zise Diagnose &#34;Malaria&#34; gestellt. F&#252;r die Nebendiagnosen lie&#223; sich kein einheitlicher Trend zeigen.</Pgraph><Pgraph><Mark1>Zusammenfassung: </Mark1>Die ICD10 Kodierung der Hypothesen im Netzwerk-Tool f&#252;hrte in dieser Studie zu einer deutlichen Verbesserung der Diagnosefindung und scheint insbesondere bei Verfeinerung der Diagnose hilfreich zu sein. Die Einbindung von ICD10 in die medizinische Lehre und das computergest&#252;tzte fallbasierte Lernen ist w&#252;nschenswert.</Pgraph></TextBlock>
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