Studie: Frühwarnsysteme verbessern Patientenversorgung

Automatisierte Frühwarnsysteme wie Philips IntelliVue Guardian können dafür sorgen, das kritische Zustände von Patienten auf Normalstationen schneller erkannt werden. (Foto: Philips)

Frühwarnsysteme sollen dazu beitragen, Pflegeteams zu entlasten und die Patientenversorgung zu verbessern. Das zumindest bestätigen die Ergebnisse einer jetzt veröffentlichten Studie. Auf Normalstationen können Pflegende eine Verschlechterung des Gesundheitszustandes ihrer Patienten mit automatisierten Multiparameter(MEWS)-basierten Frühwarnsystemen demnach schneller erkennen. Dadurch werden notwenige Eskalationsmaßnahmen früher eingeleitet und Komplikationen oder sogar eine Aufnahme auf der Intensivstation lassen sich vermeiden. Dazu bedarf es aber auch eines gut ausgebildeten medizinischen Notfallteams.

Schätzungen zufolge treten in Deutschland bei zwei bis vier Prozent der Krankenhauspatienten vermeidbare Komplikationen auf. Dazu zählen zum Beispiel Kreislaufstillstände oder Sepsen. In der Regel kündigen sich solche Komplikationen bereits sechs bis acht Stunden vorher durch Veränderungen der Vitalparameter an. Da außerhalb der Intensivstation jedoch keine engmaschige Überwachung der Patienten erfolgt, werden erste Anzeichen einer Verschlechterung zu selten wahrgenommen. Ob automatisierte Frühwarnsysteme wie IntelliVue Guardian von Philips dabei helfen, diese Überwachungslücke zu schließen, hat eine Studie des Dresdner Universitätsklinikums Carl Gustav Carus mit insgesamt 3.827 Patienten untersucht. Mit der Einführung des automatisierten Frühwarnsystems in Kombination mit einem gut ausgebildeten medizinischen Notfallteam reduzierten sich demnach Vorfälle wie Herzstillstände um 60,4 Prozent, ungeplante Einweisungen auf die Intensivstation um 15,9 Prozent und das Einschalten des medizinischen Notfallteams um 29,5 Prozent.

1.896 Patienten waren Teil der Kontrollgruppe, 1.931 in der Interventionskohorte. Die Auswertung der Daten ergab einen signifikanten Rückgang der Herzstillstände von 5,3 auf 2,1 pro 1.000 Aufnahmen im Interventionszeitraum (P < 0,001) sowie weniger ungeplante Aufnahmen auf der Intensivstation (Reduktion von 69 auf 58 (P < 0,001)). Auch das medizinische Notfallteam kam weniger zum Einsatz (minus 29,5 Prozent). Wurde es alarmiert, so geschah das meist aufgrund von Kreislaufstillständen.

Frühwarnsysteme als Unterstützung

„Automatisierte Frühwarnsysteme sind eine gute Unterstützung für das Personal, denn die Systeme überwachen nicht nur, sondern vereinfachen mit entsprechenden Handlungsempfehlungen die Eskalation. Dadurch werden kritische Zustände früher erkannt und therapiert und die Patientensicherheit im Krankenhaus erhöht“, sagt Prof. Dr. med. Thea Koch, Direktorin der Klinik und Poliklinik für Anästhesiologie und Intensivtherapie am Universitätsklinikum Carl Gustav Carus in Dresden. Zudem würden alle Daten automatisch abgespeichert. Das spare nicht nur einen Arbeitsschritt, sondern reduziere auch mögliche Fehlerquellen bei der manuellen Überragung der Werte vom Papier ins System.

Für die Studie wurde zwölf Monate lang auf zwei chirurgischen Normalstationen mit insgesamt 56 Betten die Software für klinische Entscheidungsunterstützung IntelliVue Guardian Early Warning Score (EWS) eingesetzt. Auf beiden Stationen erholen sich Risikopatienten von hochkomplexen Eingriffen. Mehrmals am Tag wurden fünf Vitaldaten, wie zum Beispiel Temperatur, Sauerstoffsättigung oder Atemfrequenz, mit einem SpotCheck-Monitor gemessen. Zusätzlich schätzte das Pflegepersonal über die beiden Parameter „Level of Conciousness“ und „Nurse Concern“ den Zustand des Patienten ein. Falls gegeben, wurde zudem der Hinweis einer Versorgung mit zusätzlichem Sauerstoff vermerkt. Die Daten wurden direkt über ein drahtloses lokales Netzwerk an einen zentralen Server übertragen. Dort wurden sie ausgewertet und in einen Early Warning Score zwischen 0 bis 23 umgewandelt.

Wenn sich die Werte verschlechterten, wurden die Messungen häufiger durchgeführt. Die Patientendaten beider Stationen wurden über ein Dashboard kontinuierlich auf einem Monitor der zentralen Schwesternstation als auch in den Räumen der behandelnden Chirurgen angezeigt. Eine zusätzliche Dashboard-Funktion ermöglichte einen Überblick über alle Patienten mit einer jeweiligen Trend-Indikation zum physiologischen Zustand. Sobald die Vitalparameter von den voreingestellten Grenzwerten abwichen, wurde automatisch die verantwortliche Pflegekraft benachrichtigt. Sie konnte dann die erforderlichen Eskalationsmaßnahmen einleiten.