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    <ArticleType>Meeting Abstract</ArticleType>
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      <Title language="de">Digitale Verhaltensmetriken zur Bewertung chirurgischer Kompetenzen in der unfallchirurgischen Ausbildung</Title>
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          <Affiliation>Product Development Group Zurich, ETH Zurich, Z&#252;rich, Schweiz</Affiliation>
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          <Firstname>Tiffany</Firstname>
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          <Affiliation>Fakult&#228;t f&#252;r Gesundheitswissenschaften und Medizin der Universit&#228;t Luzern, Chur, Schweiz</Affiliation>
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          <Lastname>Diwersi</Lastname>
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          <Firstname>Nadine</Firstname>
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          <Affiliation>Abteilung f&#252;r Allgemein-, Unfall- und Viszeralchirurgie des Kantonsspitals Obwalden, Sarnen, Schweiz</Affiliation>
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          <Affiliation>Fakult&#228;t f&#252;r Gesundheitswissenschaften und Medizin der Universit&#228;t Luzern, Luzern, Schweiz</Affiliation>
          <Affiliation>Klinik f&#252;r Orthop&#228;die und Traumatologie am Kantonsspital Luzern, Luzern, Schweiz</Affiliation>
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          <Firstname>Frank</Firstname>
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          <Affiliation>Luzerner Kantonsspital, Luzern, Schweiz</Affiliation>
          <Affiliation>Klinik f&#252;r Orthop&#228;die und Traumatologie am Kantonsspital Luzern, Luzern, Schweiz</Affiliation>
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          <Affiliation>Product Development Group Zurich, ETH Zurich, Z&#252;rich, Schweiz</Affiliation>
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          <Lastname>Babst</Lastname>
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          <Affiliation>Luzerner Kantonsspital, Luzern, Schweiz</Affiliation>
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          <Firstname>Mirko</Firstname>
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          <Corporatename>German Medical Science GMS Publishing House</Corporatename>
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     <DatePublished>20261020</DatePublished>
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      <AltText language="en">This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution 4.0 License.</AltText>
      <AltText language="de">Dieser Artikel ist ein Open-Access-Artikel und steht unter den Lizenzbedingungen der Creative Commons Attribution 4.0 License (Namensnennung).</AltText>
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        <MeetingCorporation>Deutsche Gesellschaft f&#252;r Orthop&#228;die und Unfallchirurgie</MeetingCorporation>
        <MeetingCorporation>Deutsche Gesellschaft f&#252;r Orthop&#228;die und Orthop&#228;dische Chirurgie</MeetingCorporation>
        <MeetingCorporation>Deutsche Gesellschaft f&#252;r Unfallchirurgie</MeetingCorporation>
        <MeetingCorporation>Berufsverband f&#252;r Orthop&#228;die und Unfallchirurgie</MeetingCorporation>
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        <MeetingTitle>Deutscher Kongress f&#252;r Orthop&#228;die und Unfallchirurgie (DKOU 2026)</MeetingTitle>
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        <MeetingCity>Berlin</MeetingCity>
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    <ArticleNo>DKOU26&#95;Abs&#95;706</ArticleNo>
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      <MainHeadline>Text</MainHeadline><Pgraph><Mark1>Zielsetzung und Fragestellung: </Mark1>Die Einsch&#228;tzung chirurgischer Leistung in der Unfallchirurgie ist expertenabh&#228;ngig und nur eingeschr&#228;nkt objektiv vergleichbar. Die Digitalisierung bietet das Potenzial f&#252;r eine objektive und skalierbare Leistungsbewertung. Jedoch ist die digitale Erfassung chirurgischer Instrumente aufgrund des haptischen Charakters der Chirurgie technisch anspruchsvoll, weshalb solche Ans&#228;tze noch nicht ausgereift sind. In dieser Studie pr&#228;sentieren wir einen digitalen Framework, in dem mit einem Trackingsystem eine digitale 3D-Darstellung chirurgischer &#220;bungsszenarien in Form eines digitalen Zwillings erstellt wird. Der Einsatz synthetischen Knochens erm&#246;glicht die Beibehaltung eines realistischen haptischen Feedbacks. Die Bewegungen der chirurgischen Instrumente werden via Marker getrackt und in digitale Verhaltensmetriken &#252;berf&#252;hrt. Daraus analysieren wir Bewegungsmerkmale wie Bewegungsweg, Geschwindigkeit und Effizienz. Die Studie untersucht erstens, welche Verhaltensmetriken mit technischer Kompetenz assoziiert sind, und zweitens, ob diese Metriken chirurgische Kompetenz im Vergleich zu Expertenbewertungen vorhersagen k&#246;nnen.</Pgraph><Pgraph><Mark1>Material und Methoden: </Mark1>Insgesamt f&#252;hrten 28 Teilnehmende osteosynthetische Versorgungen an drei standardisierten Frakturen am Radius, der Ulna und der Fibula durch. Die Instrumentenbewegungen wurden in Verhaltensmetriken wie Pfadl&#228;nge, Bewegungsfluss und Aufgabendauer &#252;berf&#252;hrt (Tabelle 1 <ImgLink imgNo="1" imgType="table" />). Alle &#220;bungsszenarien wurden von vier Experten anhand eines Fragenbogens, dem Global Rating Score (GRS), bewertet, damit die digitalen Verhaltensmetriken statistisch mit dem durchschnittlichen GRS-Wert der jeweiligen Szenarien verglichen werden konnten. (1) Zur Identifikation f&#228;higkeitsrelevanter Verhaltensmetriken wurde eine Korrelationsanalyse (Spearman-Rangkorrelation) durchgefu&#776;hrt. (2) Auf Basis dieser wurde ein Vorhersagemodell nach dem Leave-One-Out-Kreuzvalidierungsansatz erstellt, welches die Leistung der Teilnehmenden mit einem GRS-Wert vorhersagte und mit den individuellen Expertenbewertungen verglich.</Pgraph><Pgraph><Mark1>Ergebnisse: </Mark1>(1) Mehrere digitale Verhaltensmetriken erwiesen sich als aussagekr&#228;ftig f&#252;r chirurgische Kompetenz. Vor allem Metriken basierend auf der Pfadl&#228;nge der Instrumente und der Dauer einzelner Aktivit&#228;ten zeigten einen starken Zusammenhang mit den durchschnittlichen GRS-Werten, mit Korrelationskoeffizienten von bis zu 0,6. Die Korrelationsst&#228;rke war dabei vom Instrument und &#220;bungsszenario abh&#228;ngig (Abbildung 1 <ImgLink imgNo="1" imgType="figure" />). (2) Das Vorhersagemodell erzielte eine mittlere absolute Abweichung von 3,8 Punkten vom durchschnittlichen GRS-Wert (Skalenbereich: 28&#8211;70) und lag damit unter der mittleren Abweichung zwischen den Expertenbewertungen von 4,6 Punkten.</Pgraph><Pgraph><Mark1>Diskussion und Schlussfolgerung: </Mark1>Digitale Verhaltensmetriken erwiesen sich als valide Indikatoren chirurgischer Kompetenz und zeigten einen hohen Vorhersagewert mit engerer &#220;bereinstimmung zum durchschnittlichen GRS-Wert als Einzelbewertungen. Dies zeigt das Potenzial einer objektiven, expertenunabh&#228;ngigen Leistungsbewertung in der unfallchirurgischen Ausbildung.</Pgraph></TextBlock>
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