Wie können Frühwarnwerte die Versorgung verbessern?

Im letzten Artikel haben wir uns mit den Herausforderungen befasst, denen sich Krankenhäuser bei der rechtzeitigen Erkennung einer Verschlechterung des Zustands von Patienten und der Validierung wirksamer Risikostratifizierungssysteme gegenübersehen. Veränderungen der Vitalparameter sind oft die ersten Indikatoren für abnorme physiologische Veränderungen im Körper. Trotz ihrer Bedeutung für die Anzeige einer Verschlechterung des Gesundheitszustands haben viele Studien gezeigt, dass die Vitalparameter auf den Krankenstationen nicht regelmäßig gemessen, dokumentiert oder angemessen interpretiert werden. Diese suboptimale Versorgung, die sich aus der unregelmäßigen Überwachung und der Fehlinterpretation von Vitalparametern ergibt, kann die frühzeitige Erkennung einer Verschlechterung verhindern und die Verlegung auf die Intensivstation verzögern, was zu vermeidbaren unerwünschten Ereignissen führt, die die Patientensicherheit beeinträchtigen. Early Warning Scores (EWS) wurden eingeführt, um einen objektiven und standardisierten Ansatz für die Bewertung des Risikos einer Verschlechterung des Zustands eines Patienten zu bieten und die Erkennung abnormaler Vitalzeichen zu verbessern. EWS-Systeme verwenden Routinemessungen der Herzfrequenz, des Blutdrucks, der Atemfrequenz, der Temperatur und des Bewusstseinsgrads, wobei jedem Parameter eine Punktzahl von 0 bis 3 zugewiesen wird. Die Gesamtpunktzahl spiegelt den Risikograd eines Patienten wider und hilft dabei, seinen Zustand zu verfolgen und bei Bedarf rechtzeitig Maßnahmen einzuleiten. So kann beispielsweise eine erhöhte Temperatur auf eine Infektion hindeuten, geht aber oft mit einem Anstieg der Herz- und Atemfrequenz einher. Einzeln betrachtet, mögen diese Veränderungen unauffällig sein, aber wenn sie durch das EWS zusammengefasst werden, werden sie deutlicher und lassen sich besser umsetzen.

Im Laufe der Jahre wurden viele Frühwarnalgorithmen entwickelt, die jeweils von einem Eskalationsprotokoll begleitet werden, das vorschreibt, wie häufig die Patienten überwacht werden sollten und welche Maßnahmen zu ergreifen sind. Unter diesen Algorithmen ist der National Early Warning Score (NEWS) der am weitesten verbreitete. Er wurde 2012 vom Royal College of Physicians im Vereinigten Königreich entwickelt und standardisiert die Aufzeichnung von sieben wichtigen Vitalparametern: Atemfrequenz, Herzfrequenz, systolischer Blutdruck, Sauerstoffsättigung, Temperatur und die Skala Alert-Verbal-Pain-Unresponsive (AVPU) für den Bewusstseinszustand. Jeder Parameter wird auf der Grundlage seiner Abweichung vom Normalbereich mit Werten zwischen 0 und 3 bewertet, wobei höhere Werte ein dringlicheres Risiko anzeigen. Ein niedriger NEWS-Wert kann darauf hinweisen, dass eine regelmäßige Überwachung ausreichend ist, während ein höherer Wert ein schnelles Eingreifen auslösen kann, z. B. das Rufen eines Einsatzteams. Seit ihrer Einführung wurden die NEWS validiert und weltweit in allen Gesundheitssystemen eingeführt, was zu besseren Ergebnissen bei der Erkennung von und Reaktion auf eine Verschlechterung des Zustands von Patienten geführt hat.

Traditionell verlassen sich Krankenhäuser auf Beobachtungslisten, in denen die Vitalparameter regelmäßig manuell aufgezeichnet werden, um das Personal auf mögliche Verschlechterungen aufmerksam zu machen. Diese Diagramme werden oft nach den subjektiven Präferenzen des medizinischen Personals in den einzelnen Einrichtungen erstellt, was zu einem Mangel an Standardisierung führt. Um dieses Problem zu beheben, wurden, wie bereits erwähnt, weltweit standardisierte EWS-Systeme wie NEWS eingeführt, die Krankenschwestern und Ärzten dabei helfen, die Vitalparameter auf objektivere Weise zu interpretieren. Diese Systeme haben eine gemeinsame Sprache für Gesundheitsteams geschaffen, die sicherstellt, dass eine Verschlechterung des Zustands eines Patienten sofort erkannt und entsprechend eskaliert wird. Beobachtungssysteme lassen sich in der Regel in drei Kategorien einteilen:

1. Ein- und Mehrparametersysteme: Diese vergleichen die Vitalparameter mit vorgegebenen Schwellenwerten, um festzustellen, ob ein Parameter kritische Werte erreicht hat.
2. Aggregierte gewichtete Scoring-Systeme: Diese weisen den einzelnen Vitalparametern Punkte zu, je nachdem, wie stark sie vom Normalbereich abweichen.
3. Kombinierte Systeme: Diese Systeme integrieren sowohl aggregierte Scores als auch Kriterien für einzelne oder mehrere Parameter, um die Entscheidungsfindung zu verbessern.

Diese manuellen Aufzeichnungsmethoden sind zwar nützlich, führen jedoch häufig zu Fehlberechnungen, Verzögerungen bei der Dokumentation und einer uneinheitlichen Einhaltung der Eskalationsprotokolle. Der manuelle Prozess der Aufzeichnung auf einem Standardpapier-NEWS-Diagramm, wie in Abbildung 2 zu sehen, ist ein vierstufiger Prozess:

1. Erfassen jedes der beobachteten Werte, die für die NEWS-Bewertung verwendet werden
2. Eintragen jedes Wertes in den auf der Karte angegebenen Wertebereich
3. Ablesen, um den Risikowert für jede Beobachtung zu bestimmen
4. Aufsummieren jedes Beobachtungs-Risikowertes, um eine Gesamt-NEWS aufzuzeichnen.

Jeder Schritt in diesem Prozess ist anfällig für menschliche Fehler, die zu einer falschen NEWS-Aufzeichnung führen können. Diese Unzulänglichkeiten könnten sich negativ auf die Patientenergebnisse auswirken. Um diese Unzulänglichkeiten zu beheben, werden zunehmend digitale FWS-Systeme eingesetzt, die den Berechnungsprozess anhand von Echtzeitdaten automatisieren, die vom Personal eingegeben werden. Diese Systeme zeigen die Informationen auf bettseitigen Monitoren, mobilen Geräten oder Dashboards auf der Pflegestation an und ermöglichen es den Klinikern, die Akuität des Patienten schnell zu beurteilen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Digitalisierung des FWS: Ein zweistufiger Prozess:

1. Digitale Spot-Aggregation: Zunächst wurden die manuellen Stichproben digitalisiert, so dass die Mitarbeiter die Vitaldaten mit mobilen Geräten erfassen und das System die NEWS-Werte automatisch berechnen konnte. Dies ermöglichte einen konsistenteren und rationalisierten Datenerfassungsprozess, der sowohl die Genauigkeit als auch die Geschwindigkeit verbesserte.
2. Kontinuierliche Datenüberwachung: Darauf aufbauend wurde die kontinuierliche Überwachung durch den Einsatz von Wearables und Sensoren als Methode zur frühzeitigen Erkennung abnormaler Zeichen bei Patienten auf allgemeinen Stationen vorgeschlagen, mit dem Ziel, die herkömmlichen intermittierenden Messungen zu ersetzen. Die kontinuierliche Überwachung ermöglicht es dem Gesundheitspersonal, subtile Trends bei den Vitalparametern zu erkennen, die sonst bei regelmäßigen Kontrollen übersehen werden könnten. In bestimmten Fällen können beispielsweise Trends bei den nächtlichen Atem- und Herzfrequenzen eine Verschlechterung früher anzeigen als punktuelle Messungen. Bei solchen automatisierten Systemen ist das Pflegepersonal jedoch nicht in der Lage, abnormale Vitalzeichen wie üblich zu validieren, was zu einer Zunahme von Fehlalarmen führen kann, die in Wirklichkeit keine Maßnahmen erfordern. Es werden zunehmend Algorithmen entwickelt, um solche Probleme zu lösen und die Sensitivität und Spezifität solcher Alarmsysteme für die Erkennung einer Verschlechterung des Zustands von Patienten mit NEWS zu verbessern.