Titel des Manuskripts

Untertitel des Manuskripts

Zusammenfassung

Background / Hintergrund: {{< lipsum 1 >}}

Methods / Methoden: 


Results / Ergebnisse: 


Conclusio / Schlussfolgerungen: 


SchlĂŒsselwörter

Medical Education, Artificial Intelligence

* These authors contributed equally to this work.

1 UniversitÀt Bielefeld, Medizinische FakultÀt OWL

✉ Correspondence: Hendrik Friederichs <hendrik.friederichs@uni-bielefeld.de>

IN PROGRESS 


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Relevantes Problem: Gesundheitskompetenz beruht auf verschiedenen FĂ€higkeiten zur Informationsverarbeitung. Sie ist fĂŒr Ärzte essentiell, um medizinische Berichte, Behandlungen und Studienergebnisse zu verstehen, Patienten aufzuklĂ€ren, klinische Entscheidungen zu treffen und effektiv im medizinischen Team zu kommunizieren.
Fokussiertes Problem: Graph Literacy, als Teil der Gesundheitskompetenz, ist wichtig fĂŒr das Lesen und Verstehen von Grafiken. Es umfasst das Entziffern von Zeichen und Symbolen und ist eng mit anderen Formen der Literacy verbunden. Dies ist besonders relevant in Bereichen wie der medizinischen Forschung, wo Grafiken zur Vermittlung komplexer Informationen genutzt werden. Fehldarstellungen können jedoch die Informationsaufnahme beeinflussen.
Gap des Problems: Graph Literacy beeinflusst das RisikoverstĂ€ndnis und Entscheidungsverhalten, wobei Studien hauptsĂ€chlich Patienten und Ärzte im Umgang mit grafischen Darstellungen betrachten.
Lösung?: FĂŒr Ärzte, die Menschen mit geringerer Gesundheitskompetenz betreuen, ist es wichtig, selbst eine hohe Kompetenz im VerstĂ€ndnis visueller Darstellungen zu haben. Diese Fertigkeit sollte schon im Medizinstudium erworben werden.
Forschungsfragen: Daher wurde eine Studie mit Medizinstudierenden durchgefĂŒhrt, um ihre FĂ€higkeit zur Interpretation visuell dargestellter medizinischer Informationen zu untersuchen.
Studienpopulation: Medizinstudierende
Studiendesign: Beobachtungsstudie
Datenerhebung: Graph Literacy Scale
Ergebnisparameter: Anzahl der richtigen Antworten insgesamt.
Statistik: Bestimmung der Prozentwerte fĂŒr die absolute und z-Scores und Percentilen fĂŒr die relative Bewertung der Leistungen im Studienverlauf. Evtl. noch weitere Vergleichsberechnungen.

Background / Hintergrund

Broad problem / Allgemeineres Problem




Theoretical and/or empirical focus of the problem / Theoretische und/oder empirische Fokussierung des Problems




Focused problem statement / Fokussiertes Problem-Statement: Gap und möglicher Fortschritt




Statement of study intent / Fokussierte Forschungsfrage/n

We performed a study of medical students to investigate the following questions:

  1. What is 

  2. Why are 


Wir haben eine Studie mit Medizinstudierenden durchgefĂŒhrt, um die folgenden Fragen zu untersuchen:

  1. Was ist 

  2. Warum sind 


Methods / Methoden

Setting and subjects / Setting und Probanden

Our study was conducted at Medical School 


Unsere Studie wurde an der Medizinischen FakultĂ€t der 
 durchgefĂŒhrt.

It takes six years to complete a course in medical school in Germany, with students enrolled directly from secondary schools. The course of study is divided into a pre-clinical section (the first two years) and a clinical section (the last four years). To improve students’ clinical experience, they are rotated in various hospital departments during their final year (“clinical/practical” year). 


Das Medizinstudium in Deutschland dauert sechs Jahre, wobei die Studierenden direkt von den weiterfĂŒhrenden Schulen aufgenommen werden. Das Studium gliedert sich in einen vorklinischen Teil (die ersten beiden Jahre) und einen klinischen Teil (die letzten vier Jahre). Um die klinische Erfahrung der Studenten zu verbessern, werden sie wĂ€hrend ihres letzten Jahres (klinisch-praktisches Jahr) in verschiedenen Krankenhausabteilungen eingesetzt.

Study design / Studiendesign

The participants were asked to complete the BNT voluntarily and anonymously.

Ethical approval / Ethikvotum

All participants had to agree verbally to participate. Additionally, they provided informed consent prior to the study by reading the background information and choosing to provide data. Ethical approval was given by the Ethics Committee of the Chamber of Physicians at Westfalen-Lippe and Bielefeld University, Medical School OWL (XXXX-YYY-f-S).

Alle Teilnehmer mussten sich mĂŒndlich zur Teilnahme bereit erklĂ€ren. ZusĂ€tzlich gaben sie vor der Studie eine informierte Einwilligung, indem sie die Hintergrundinformationen lasen und sich daraufhin fĂŒr die Bereitstellung ihrer Daten entschieden. Das Ethikvotum wurde von der Ethikkommission der Ärztekammer Westfalen-Lippe und der UniversitĂ€t Bielefeld, Medizinische FakultĂ€t OWL (XXXX-YYY-f-S) erteilt.

Data collection / Datenerhebung

Data collection for this study was determined Ă  priori as follows:

  • Input 


Die Datenerhebung fĂŒr diese Studie wurde Ă  priori wie folgt festgelegt:

  • Input 


Outcome Measures / Ergebnisparameter




Statistical methods / Statistische Methoden

We used the standard alpha level of .05 for significance and a power level of .80. Therefore, we needed a sample size of at least XX participants to detect an effect size showing a minimally important difference (d = .YY) [1] in outcome level between intervention and control groups (calculated a priori with G*Power 3.1) [2]. Statistical analysis, tables and figures were conducted using R [3] in RStudio IDE (Posit Software, Boston, MA) with the tidyverse-, gt- and ggstatsplot-packages [4–6]. Descriptive means and standard deviations were calculated for participants’ age, and total test scores and frequencies were calculated for sex and for solving the case scenarios. Sample means and frequencies were compared with population means and frequencies using one-sample t-tests and chi-square tests, respectively. 


2. Faul F, Erdfelder E, Lang A-G, Buchner A. G* Power 3: A flexible statistical power analysis program for the social, behavioral, and biomedical sciences. Behavior research methods. 2007;39:175–91.
3. R Core Team. R: A Language and Environment for Statistical Computing. Vienna, Austria: R Foundation for Statistical Computing; 2019.
4. Wickham H, Averick M, Bryan J, Chang W, McGowan LD, François R, u. a. Welcome to the tidyverse. 2019;4:1686.
6. Patil I. Visualizations with statistical details: The’ggstatsplot’approach. Journal of Open Source Software. 2021;6:3167.

Wir verwendeten das Standard-Alpha-Niveau von .05 fĂŒr die Signifikanz und ein Power-Niveau von .80. Daher benötigten wir eine StichprobengrĂ¶ĂŸe von mindestens XX Teilnehmern, um eine EffektgrĂ¶ĂŸe nachzuweisen, die einen minimal bedeutsamen Unterschied (d = .YY) [1] im Ergebnisniveau zwischen Interventions- und Kontrollgruppe zeigt (a priori berechnet mit G*Power 3.1) [2]. Statistische Analysen, Tabellen und Abbildungen wurden mit R [3] in RStudio IDE (Posit Software, Boston, MA) mit den tidyverse-, gt- und ggstatsplot-Paketen [4–6] durchgefĂŒhrt. Deskriptive Mittelwerte und Standardabweichungen wurden fĂŒr das Alter der Teilnehmer berechnet, und die Gesamttestwerte und HĂ€ufigkeiten wurden fĂŒr das Geschlecht und fĂŒr die Lösung der Fallszenarien berechnet. Die Mittelwerte und HĂ€ufigkeiten der Stichprobe wurden mit den Mittelwerten und HĂ€ufigkeiten der Grundgesamtheit unter Verwendung von t-Tests bzw. Chi-Quadrat-Tests fĂŒr eine Stichprobe verglichen. 



  1. Download the dataset
  2. Read the data
  3. Build a scatterplot

Results / Ergebnisse

Recruitment Process and Demographic Characteristics / Studienteilnahme

The recruitment process is shown in Figure 1. We obtained XX complete data sets (return rate YY.Z%) after contacting 


Der Rekrutierungsprozess ist in Abbildung 1 dargestellt. Wir erhielten XX vollstĂ€ndige DatensĂ€tze (RĂŒcklaufquote YY.Z%), nachdem wir Kontakt mit 


Primary and secondary Outcomes / Haupt- und Nebenergebnisse

Beispielgrafik: ein Bild sagt mehr als tausend Worte 


Beispielgrafik: ein Bild sagt mehr als tausend Worte 


Discussion / Diskussion

Summary / Zusammenfassung der Ergebnisse

After the evaluation of all datasets, the following findings emerged. The first is that 


Nach Auswertung aller DatensÀtze ergaben sich die folgenden Erkenntnisse: Die erste ist, dass 


Limitation: Studienpopulation

möglicher Einfluss der Studienpopulation auf Interpretation und Anwendbarkeit der Ergebnisse 


Limitation: Studiendesign

möglicher Einfluss des Studiendesigns auf Interpretation und Anwendbarkeit der Ergebnisse 


Integration with prior work / Vergleich mit bestehender theoretischer und empirischer Forschung


 is a high effect size in comparison to Hattie et al. [1].

1. Hattie J. Visible learning: The sequel: A synthesis of over 2,100 meta-analyses relating to achievement. Taylor & Francis; 2023.

Implications for practice / Direkte Auswirkungen der Ergebnisse auf Praxis

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Implications for research / Direkte Auswirkungen der Ergebnisse auf Forschung




Conclusions / Schlussfolgerungen




References

Declarations

Availability of data and materials / VerfĂŒgbarkeit von Daten und Materialien

The original data that support the findings of this study are available from Open Science Framework (osf.io, see manuscript-URL).

Die Originaldaten der Studie sind beim Open Science Framework (osf.io, siehe Manuskript-URL) verfĂŒgbar.

Competing interests / Konkurrierende Interessen

The authors declare that they have no competing interests.

Die Autoren erklÀren, dass sie keine konkurrierenden Interessen haben.

Funding / Finanzierung

The author(s) received no specific funding for this work.

Der/die Autor*innen erhielt(en) fĂŒr diese Arbeit keine spezielle Finanzierung.

Authors’ contributions / BeitrĂ€ge der Autor*innen

HF conceived the study and participated in its design and coordination. XX participated in the data acquisition and data analysis. YY participated in the study design. ZZ participated in the design and coordination of the study. All authors helped to draft the manuscript.

HF konzipierte die Studie und beteiligte sich an deren Gestaltung und Koordination. XX war an der Datenerfassung und Datenanalyse beteiligt. YY war an der Gestaltung der Studie beteiligt. ZZ beteiligte sich an der Konzeption und Koordination der Studie. Alle Autor*innen haben an der Erstellung des Manuskripts mitgewirkt.

CRediT authorship contribution statement

Hendrik Friederichs: Conceptualization, Data curation, Formal analysis, Funding acquisition, Investigation, Methodology, Project administration, Resources, Software, Supervision, Validation, Visualization, Writing - review & editing, Writing - original draft. Wolf Jonas Friederichs: Conceptualization, Data curation, Formal analysis, Funding acquisition, Investigation, Methodology, Project administration, Resources, Software, Supervision, Validation, Visualization, Writing - review & editing, Writing - original draft. Maren MĂ€rz: Conceptualization, Data curation, Formal analysis, Funding acquisition, Investigation, Methodology, Project administration, Resources, Software, Supervision, Validation, Visualization, Writing - review & editing, Writing - original draft.

Acknowledgments / Danksagung

The authors are grateful for the insightful comments offered by the anonymous peer reviewers at Medical Education Online. The generosity and expertise of one and all have improved this study in innumerable ways and saved us from many errors; those that inevitably remain are entirely our own responsibility.

Die Autoren sind dankbar fĂŒr die aufschlussreichen Kommentare der anonymen Peer-Reviewer von Medical Education Online. Die GroßzĂŒgigkeit und das Fachwissen eines jeden Einzelnen haben diese Studie auf unzĂ€hlige Arten verbessert und uns vor vielen Fehlern bewahrt; die, die unvermeidlich bleiben, liegen vollstĂ€ndig in unserer eigenen Verantwortung.

Wiederverwendung

Zitat

Mit BibTeX zitieren:
@online{friederichs2024,
  author = {Hendrik Friederichs and Lennart Handke},
  title = {Titel des Manuskripts},
  date = {2024-05-29},
  langid = {de}
}
Bitte zitieren Sie diese Arbeit als:
1. Hendrik Friederichs, Lennart Handke. Titel des Manuskripts. Medical Education Online. 2024.