Das lernende Gesundheitssystem - Analyse von Routinedaten
- Fakultät
Fakultät Wirtschafts- und Sozialwissenschaften (WiSo)
- Version
Version 1 vom 07.08.2024.
- Modulkennung
22M1143
- Niveaustufe
Master
- Unterrichtssprache
Deutsch
- ECTS-Leistungspunkte und Benotung
5.0
- Häufigkeit des Angebots des Moduls
nur Wintersemester
- Dauer des Moduls
1 Semester
- Kurzbeschreibung
Das Modul behandelt die konzeptionellen und technischen Grundlagen von lernenden Organisationen im Allgemeinen und lernenden Gesundheitssystemen im Speziellen. Es vermittelt den Studierenden, wie digitale Lösungen in Verbindung mit routinemäßig erfassten Gesundheitsdaten und fortgeschrittenen Data Science Ansätzen einen Paradigmenwechsel in Gesundheitsversorgung und Unternehmensführung hin zu praxisbasierten Lernzyklen ermöglichen.
- Lehr-Lerninhalte
1. Grundlagen von Lernzyklen in Organisationen und Systemen
1.1. Von Prozessen zu Daten
1.2. Von Daten zu Wissen
1.3. Von Wissen zu Prozessen
2. Lernende Gesundheitssyseteme
2.1. Theoretische Grundlagen
2.2. Gesundheitspolitische Rahmenbedingungen
2.2. Begründungsrahmen, Strategische Ausrichtung & Komplexität
2.3. Technisch Komponenten
2.3.1. Digitale Anwendungen
2.3.2. Statistische Verfahren
3. Lernende Organisationen und Gesundheitssysteme in der Praxis: Barrieren und fördernde Faktoren
- Gesamtarbeitsaufwand
Der Arbeitsaufwand für das Modul umfasst insgesamt 150 Stunden (siehe auch "ECTS-Leistungspunkte und Benotung").
- Lehr- und Lernformen
Dozentengebundenes Lernen Std. Workload Lehrtyp Mediale Umsetzung Konkretisierung 30 Vorlesung Präsenz - 15 Übung Präsenz oder Online - Dozentenungebundenes Lernen Std. Workload Lehrtyp Mediale Umsetzung Konkretisierung 50 Veranstaltungsvor- und -nachbereitung - 55 Prüfungsvorbereitung -
- Benotete Prüfungsleistung
- Hausarbeit oder
- Referat (mit schriftlicher Ausarbeitung)
- Prüfungsdauer und Prüfungsumfang
Hausarbeit: ca. 10-15 Seiten
Referat (mit schriftlicher Ausarbeitung): ca. 20-30 Minuten, schriftliche Ausarbeitung ca. 5 SeitenDie Anforderungen werden in der jeweiligen konkreten Veranstaltung präzisiert.
- Empfohlene Vorkenntnisse
Grundlagen der Statistik
- Wissensverbreiterung
Die Studierenden können die verschiedenen Bestandteile von lernenden Organisationen und Gesundheitssystemen beschreiben und die unterschiedlichen Charakteristika der Systeme differenzieren.
- Wissensvertiefung
Die Studierenden können lernende Systeme im Zusammenhang zu grundsätzlichen digitalen gesellschaftlichen Transformationsprozessen kontextualisieren und erlernen ein vertieftes Verständnis über ihre Funktions- und Anwendungsweisen.
- Wissensverständnis
Die Studierenden sind in der Lage, die Möglichkeiten und Grenzen von lernenden Systemen auf Organisations- und Systemebene kritisch reflektieren.
- Nutzung und Transfer
Die Studierenden können grundlegende Methoden und Techniken, die in lernenden Systemen zum Einsatz kommen, auf unterschiedliche Fragestellungen anwenden.
- Wissenschaftliche Innovation
Lernende Gesundheitssysteme stellen eine grundlegende Versorgungsinnovation dar. Die im Modul vermittelten Inhalte können die Studierende als Rahmenwerk nutzen, um Ansätze für neu gestaltete Prozesse in (Gesundheits-)organisationen zu initiieren.
- Kommunikation und Kooperation
Die Studierenden werden in die Lage versetzt, das Konzept von lernenden Systemen als Ansatz zu einer System- oder Organisationsweiten Qualitätsoptimierung an die verschiedenen Stakeholder solcher Systeme (z. B. KlinikerInnen, StatistikerInnen, ManagerInnen und Informatikfachkräfte) zielgruppengerecht zu kommunizieren und zwischen entsprechenden Anspruchsgruppen zu koordinieren.
- Wissenschaftliches Selbstverständnis / Professionalität
Die Studierenden können lernende Systeme vor dem Hintergrund ethischer, rechtlicher und ökonomischer Rahmenbedingungen reflektieren.
- Literatur
Friedman, C., Rubin, J., Brown, J., Buntin, M., Corn, M., Etheredge, L., ... & Van Houweling, D. (2015). Toward a science of learning systems: a research agenda for the high-functioning Learning Health System. Journal of the American Medical Informatics Association, 22(1), 43-50.
Enticott, J., Johnson, A., & Teede, H. (2021). Learning health systems using data to drive healthcare improvement and impact: a systematic review. BMC health services research, 21, 1-16.
- Zusammenhang mit anderen Modulen
Das Modul ist als Wahloption im ersten Semester der Vertiefung "Digital Business" angelegt.
- Verwendbarkeit nach Studiengängen
- Management im Gesundheitswesen, M.A.
- Management im Gesundheitswesen, M.A. (01.09.2024)
- Modulpromotor*in
- Hübner, Ursula Hertha
- Lehrende
- Hübner, Ursula Hertha