Qualität rettungsdienstlicher Verdachtsdiagnosen und Dringlichkeitsbeurteilungen Eine sektorübergreifende, monozentrische Evaluation rettungsdienstlicher IVENA-Verdachtsdiagnosen und IVENA-Sichtungskategorien mit klinischen Daten

• Published in: Notfall & Rettungsmedizin
• Main Authors: Villis, Marten, Henke, Thomas J., Thate, Stefan, Christoph, Jan, Seeger, Insa
• Format: Journal Article
• Language: German
• Published: 13-11-2024
• ISSN: 1434-6222; 1436-0578
• DOI: 10.1007/s10049-024-01409-z

Zusammenfassung Hintergrund und Ziel der Arbeit Die Qualität rettungsdienstlicher Verdachtsdiagnosen und Dringlichkeitsbeurteilungen ohne notärztliche Beteiligung ist unzureichend erforscht. Ziel dieser Studie ist die Evaluierung dieser Parameter aus Einsätzen mit und ohne Notarztbeteiligung hinsichtlich ihrer Übereinstimmung mit klinischen Verlaufsdaten. Methode Es handelt sich um eine retrospektive Beobachtungsstudie für das Jahr 2019, in der präklinische, rettungsdienstliche Daten (Verdachtsdiagnosen, Sichtungskategorien) aus dem IVENA eHealth System mit klinischen Daten aus der Notaufnahme (ärztliche Diagnosen, ambulante oder stationäre Behandlung) des Evangelischen Krankenhauses Oldenburg (EVK) mittels Kreuztabellen und logistischer Regression verglichen und analysiert wurden. Ergebnis Aus 8443 IVENA-Anmeldungen für das EVK im Jahr 2019 wurde eine Zufallsstichprobe von 1150 Fällen gezogen, wovon 978 (85,0 %) in die Analyse der Verdachtsdiagnosen eingeschlossen werden konnten. 784 (82,1 %) der rettungsdienstlichen Verdachtsdiagnosen stimmten ganz oder teilweise mit den klinischen Diagnosen überein. In 150 (15,7 %) Fällen wurde die Verdachtsdiagnose nicht bestätigt, in 20 (2,1 %) Fällen wurden wichtige Symptome/Verletzungen übersehen. Das größte Risiko einer falschen Verdachtsdiagnose bestand bei Patienten aus Pflegeheimen ( n  = 28; 31,5 %; p  < 0,001) und bei Patienten mit neurologischen Verdachtsdiagnosen ( n  = 76; 28,9 %; p  < 0,001). Bei 1005 (87,3 %) Fällen lagen Angaben zur Dringlichkeitsbeurteilung vor, davon stimmten bei 714 (71,0 %) Fällen die Einschätzungen des Rettungsdienstpersonals mit der Behandlungsart (ambulant/stationär) überein. In 243 (24,2 %) Fällen wurde der Therapiebedarf überschätzt, in 48 (4,8 %) unterschätzt. Diskussion Unsere Studie zeigt trotz hoher Übereinstimmungen einen Verbesserungsbedarf des rettungsdienstlichen Qualitätsmanagements. Ein IT-gestütztes Feedbacksystem könnte Abhilfe schaffen. Graphic abstract
Abstract Background and objective The quality of suspected diagnoses and initial assessments made by paramedics without the involvement of emergency physicians is poorly researched. The aim of this study is to evaluate the accuracy of these parameters with and without emergency physician involvement regarding their correlation with clinical data. Methods This study is a retrospective analysis in which randomly sampled data from the paramedic IVENA eHealth system (suspected diagnosis, initial assessment) from 2019 were compared to clinical data (physician’s diagnosis, outpatient or inpatient treatment) from the emergency department of a hospital in Oldenburg (Evangelisches Krankenhaus Oldenburg, EVK) using crosstabs and logistic regression. Results A random sample of 1150 cases was drawn from 8443 IVENA registrations for the EVK in 2019. Of these, 978 (85.0%) could be included in the analysis of the suspected diagnoses. Whereas 784 (82.1%) of the paramedics’ suspected diagnosis were fully or partially congruent with the clinical diagnosis, in 150 (15.7%) cases the suspected diagnosis was not confirmed and in 20 (2.1%) cases important symptoms/injuries had been overlooked. The patients most at risk of receiving a false diagnosis were nursing home residents ( n  = 28, 31.5%; p  < 0.001) and people with a suspected neurological diagnosis ( n  = 76, 28.9%; p  < 0.001). In 1005 (87.3%) cases, information regarding the triage category was provided. Of these cases, the paramedics’ triage category matched the care provided (outpatient/inpatient treatment) in 714 (71.0%) cases. In 243 (24.2%) cases the amount of care needed was overestimated and in 48 (4.8%) it was underestimated. Conclusion Our study shows the need for improvement regarding paramedical quality management. An IT-based feedback system could provide appropriate aid.