Vorbereitung einer Schwangeren auf eine Sectio Caesarea - Heb@AR Referenzvideo
Channel: Dr. Jonas Blattgerste
Date: 05/01/2022

Die im Rahmen des BMBF geförderten Forschungsprojektes Heb@AR, einem Verbundprojekt der Hochschule Emden/Leer, Hochschule für Gesundheit Bochum und Ruhr-Universität Bochum, entwickelte Heb@AR App ist eine Augmented Reality Training Smartphone App (Android & iOS) für die akademische Hebammenausbildung. In verschiedenen Augmented Reality Trainingsszenarien werden theoretische und praktische Hebammen-Kenntnisse entweder in vor Ort SkillsLab Übungen oder Zuhause gestärkt.

Dieses Video ist das Referenzvideo zu dem Trainingsszenario "Vorbereitung einer Schwangeren auf eine Sectio Caesarea". Es soll Lehrenden vor dem Einsatz der Augmented Reality App die Möglichkeit geben, die korrekte Handhabung und einen korrekten prozeduralen Ablauf (Achtung, es kann weitere korrekte prozedurale Pfade geben!) an einem Beispiel zu sehen. Dieses Video dient keinen Werbezwecken und wurde während der Entwicklung aufgezeichnet, daher zeigt es nicht den vollen Funktionsumfang der Heb@AR App und kann noch kleinere technische Fehler beinhalten.

Für mehr Informationen zum Projekt besuchen Sie https://www.hs-gesundheit.de/hebar/uebersicht-hebar oder https://mixality.de/hebar/

Chapters:
0:00 Intro und Onboarding
1:44 Einholung des Einverständnisses der Patientin
3:48 Durchführung der Handdesinfektion
5:51 Vorbereitung der Materialien
6:50 Für ausreichende Lichtverhältnisse sorgen
7:08 Einstellen des Bettes
8:00 Platzierung des virtuellen AR Aufbaus
8:58 Aufstellen der Beine
9:24 Neudesinfektion der Hände und Vorbereitung des Kathetersets
12:13 Auspacken der Einzelverpackungen
14:23 Lochtuch über die Vulva legen
15:21 Vorbereitung der Desinfektion
20:03 Durchführung der Desinfektion der Vulva
22:43 Reaktion auf Wehen
23:34 Einführen des Katheters
24:20 Blockierung des Katheters
28:28 Anruf der Anästhesistin
25:53 Entfernung der Tupfer und Öffnung des Abflussventils
27:04 Nachbereitung und Dokumentation
30:38 Trainingsauswertung