Das lernende Gesundheitssystem - Analyse von Routinedaten
- Fakult?t
Fakult?t Wirtschafts- und Sozialwissenschaften (WiSo)
- Version
Version 1 vom 07.08.2024.
- Modulkennung
22M1143
- Niveaustufe
Master
- Unterrichtssprache
Deutsch
- ECTS-Leistungspunkte und Benotung
5.0
- H?ufigkeit 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 L?sungen in Verbindung mit routinem??ig erfassten Gesundheitsdaten und fortgeschrittenen Data Science Ans?tzen einen Paradigmenwechsel in Gesundheitsversorgung und Unternehmensführung hin zu praxisbasierten Lernzyklen erm?glichen.
- 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 & Komplexit?t
2.3. Technisch Komponenten
2.3.1. Digitale Anwendungen
2.3.2. Statistische Verfahren
3. Lernende Organisationen und Gesundheitssysteme in der Praxis: Barrieren und f?rdernde 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 Pr?senz - 15 ?bung Pr?senz 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 pr?zisiert.
- Empfohlene Vorkenntnisse
Grundlagen der Statistik
- Wissensverbreiterung
Die Studierenden k?nnen die verschiedenen Bestandteile von lernenden Organisationen und Gesundheitssystemen beschreiben und die unterschiedlichen Charakteristika der Systeme differenzieren.
- Wissensvertiefung
Die Studierenden k?nnen lernende Systeme im Zusammenhang zu grunds?tzlichen digitalen gesellschaftlichen Transformationsprozessen kontextualisieren und erlernen ein vertieftes Verst?ndnis über ihre Funktions- und Anwendungsweisen.
- Wissensverst?ndnis
Die Studierenden sind in der Lage, die M?glichkeiten und Grenzen von lernenden Systemen auf Organisations- und Systemebene kritisch reflektieren.
- Nutzung und Transfer
Die Studierenden k?nnen 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 k?nnen die Studierende als Rahmenwerk nutzen, um Ans?tze 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 Qualit?tsoptimierung an die verschiedenen Stakeholder solcher Systeme (z. B. KlinikerInnen, StatistikerInnen, ManagerInnen und Informatikfachkr?fte) zielgruppengerecht zu kommunizieren und zwischen entsprechenden Anspruchsgruppen zu koordinieren.
- Wissenschaftliches Selbstverst?ndnis / Professionalit?t
Die Studierenden k?nnen lernende Systeme vor dem Hintergrund ethischer, rechtlicher und ?konomischer 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 Studieng?ngen
- Management im Gesundheitswesen, M.A.
- Management im Gesundheitswesen, M.A. (01.09.2024)
- Modulpromotor*in
- Hübner, Ursula Hertha
- Lehrende
- Hübner, Ursula Hertha