dc.contributor.author
Krebes, Sebastian
dc.date.accessioned
2018-06-08T01:34:03Z
dc.date.available
2012-11-14T09:53:29.894Z
dc.identifier.uri
https://refubium.fu-berlin.de/handle/fub188/13539
dc.identifier.uri
http://dx.doi.org/10.17169/refubium-17737
dc.description.abstract
Hintergrund: Kürzlich etablierte Innovationen, wie CT-Installationen in
geeigneten Rettungsmitteln, versprechen eine vollwertige prähospitale
Diagnostik des Schlaganfalls und führen idealerweise zu einer beschleunigten,
spezifischen Behandlung. Diese neuen effizienten, aber auch teuren mobilen
Techniken, machen es erforderlich, eine effektive Vorauswahl der Patienten mit
Schlaganfallverdacht bei Alarmierung durchzuführen. Methodik: Es wurden
Informationen von Anrufern aus Notfallgesprächen von 117 Schlaganfall/TIA-
Patienten, anderen neurologischen Erkrankungen (N=39) und nicht neurologischen
Erkrankungen (N=51) durch zwei voneinander unabhängigen Personen mit Hilfe
eines systematisierten Protokolls ausgewertet. Mit Hilfe der Ergebnisse
entstand ein neuer Schlaganfall-Identifizierungs-Algorithmus, der nach
Schulung der Disponenten der Berliner Feuerwehr, in die Notrufverarbeitung
integriert wurde. In der Zeit vom 15.10.2010-16.12.2010 wurden die
Sensitivität (Erkennungsrate) und der positive Vorhersagewert (Trefferrate)
des Abfragealgorithmus anhand der in die drei Charité-Krankenhäuser
eingelieferten Patienten ermittelt. Ergebnisse: Sprachprobleme (33%),
einseitige Symptomatik (22%) sowie die Er-wähnung eines Schlaganfalls (47%)
sind typische Informationen bei tatsächlich vorliegendem Schlaganfall,
wohingegen sie bei nicht neurologischen Fällen selten auftreten (alle <10%).
Epileptische Symptome finden sich häufig bei anderen neurologischen
Erkrankungen, allerdings nicht beim Schlaganfall (3%). Schmerzen (26%) und
Atemnot (31%) wurden oft in nicht neurologischen Fällen genannt (6% und 7 %
bei Schlaganfall). Innerhalb des Überprüfungszeitraumes wurden 5.774 Patienten
in die drei Charité-Krankenhäuser eingeliefert. Von diesen hatten 222
Patienten die Diagnose Schlag-anfall. Die Sensitivität der
Schlaganfallerkennung lag in dieser Gruppe bei 53.3% und der positive
Vorhersagewert für Schlaganfall und TIA bei 59.1%. Von allen 275 Patienten die
von den Disponenten als Schlaganfall eingeschätzt und in die Charité
eingeliefert wurden, hatten 216 (78.5%) eine neurologische Erkrankung.
Bewertung: Mehr als die Hälfte aller Schlaganfallpatienten wurden bereits bei
der Notrufabfrage in kurzer Zeit richtig identifiziert. Die meisten fälschlich
als Schlaganfall deklarierten Patienten hatten andere neurologische
Erkrankungen.
de
dc.description.abstract
Background and purpose: Recent innovations such as CT-installation in
ambulances may lead to earlier start of stroke specific treatments. However,
such technically complex mobile facilities require effective methods of
correctly identifying patients before deployment. We aimed to develop and
validate a new dispatcher identification algorithm for stroke emergencies
(DIASE). Methods: DIASE was informed by systematic qualitative analysis of the
content of emergency calls to ambulance dispatchers for patients with stroke
or TIA (N=117), other neurological (N=39) and non-neurological (N=51) diseases
(Part A). After training of dispatchers, sensitivity and predictive values
were determined prospectively in patients admitted to Charité hospitals by
using the discharge diagnosis as reference standard (Part B). Results: Part A:
Dysphasic/dysarthric symptoms (33%), unilateral symptoms (22%) and explicitly
stated suspicion of stroke (47%) were typically identified in stroke patients
but infrequently in non-stroke cases (all < 10%). Convulsive symptoms (41%)
were frequent in other neurological diseases but not strokes (3%). Pain (26%)
and breathlessness (31%) were often expressed in non-neurological emergencies
(6% and 7% in strokes). Part B: Between Oct 15 and Dec 16, 2010, 5,774
patients were admitted via ambulance with 246 coded with final stroke
diagnoses. Sensitivity of DIASE for detecting stroke was 53.3% and positive
predictive value was 47.8% for stroke and 59.1% for stroke and TIA. Of all 275
patients with stroke dispatcher code, 215 (78.5%) were confirmed with
neurological diagnosis. Conclusions: Using DIASE, more than half of all
strokes admitted via ambulance were correctly identified by dispatchers. Most
false positive stroke codes had other neurological diagnoses.
en
dc.rights.uri
http://www.fu-berlin.de/sites/refubium/rechtliches/Nutzungsbedingungen
dc.subject
Diagnostic Accuracy
dc.subject.ddc
600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften::610 Medizin und Gesundheit
dc.title
Entwicklung und Bewertung eines Schlaganfall-Identifizierungs-Abfrage-
Algorithmus auf Disponentenebene
dc.contributor.firstReferee
Prof. Dr. med. H. Audebert
dc.contributor.furtherReferee
Priv.-Doz. Dr. O. Singer
dc.contributor.furtherReferee
Priv.-Doz. Dr. G. Thomalla
dc.date.accepted
2012-11-30
dc.identifier.urn
urn:nbn:de:kobv:188-fudissthesis000000038946-7
dc.title.translated
Development and validation of a dispatcher identification algorithm for stroke
emergencies (DIASE)
en
refubium.affiliation
Charité - Universitätsmedizin Berlin
de
refubium.mycore.fudocsId
FUDISS_thesis_000000038946
refubium.mycore.derivateId
FUDISS_derivate_000000011946
dcterms.accessRights.dnb
free
dcterms.accessRights.openaire
open access