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25. Jahrestagung der deutschsprachigen Arbeitsgemeinschaft für Verbrennungsbehandlung (DAV 2007)

10.01. bis 13.01.2007, St. Anton am Arlberg

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Steigende Faktorenzahl verbessert positive Prädikitivität multifaktorieller Flüssigkeitsformeln zur Versorgung Schwerbrandverletzter

Meeting Abstract

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  • corresponding author M. Benicke - Klinik für Plastische Chirurgie, Köln Merheim
  • W. Perbix - Klinik für Plastische Chirurgie, Köln Merheim
  • R. Lefering - Institut für Forschung in der Operativen Medizin, Universität Witten/Herdecke
  • F. Knam - Klinik für Plastische Chirurgie, Köln Merheim
  • K. R. Ipaktchi - Department of Surgery, University of Michigan Mediacal School, Ann Arbor
  • A. Tannapfel - Institut für Pathologie, Ruhr-Universität Bochum
  • E. A. M. Neugebauer - Institut für Forschung in der Operativen Medizin, Universität Witten/Herdecke
  • G. Spilker - Klinik für Plastische Chirurgie, Köln Merheim

DAV 2007. 25. Jahrestagung der deutschsprachigen Arbeitsgemeinschaft für Verbrennungsbehandlung. St. Anton am Arlberg, 10.-13.01.2007. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2008. Doc07dav30

Die elektronische Version dieses Artikels ist vollständig und ist verfügbar unter: http://www.egms.de/de/meetings/dav2007/07dav30.shtml

Veröffentlicht: 25. Juni 2008

© 2008 Benicke et al.
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Gliederung

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Trotz der hohen Bedeutung intensivmedizinischen Monitorings schwerbrandverletzer Patienten basiert die initiale Flüssigkeitsgabe zur Prävention von Organversagen und Schock nach wie vor auf hinlänglich bekannten Formeln wie z.B. der Parkland-Baxter-Formel. Durch Monitoring von zentralvenösem Druck, arteriellem Mitteldruck, Urinausscheidung, Pulsfrequenz, Hämatokrit, pulmonärem Wedge-Druck oder Messung des intrathorakalen Volumens können ein davon abweichender vermehrter oder verminderter Bedarf kontinuierlich beobachtet werden, so dass Korrekturen jederzeit möglich sind.

Um diese Korrekturen möglichst gering zu halten, zeigen wir, wie anhand von multifaktoriellen Algorithmen der individuelle Bedarf präziser vorhergesagt werden kann, als mit bisher bekannten Formeln. Eine steigende Anzahl bekannter Einflussgrößen verbessert dabei die positive Prädiktivität der Algorithmen.

Wir erläutern die Aufstellung der Algorithmen und zeigen die positive Prädiktivität verschiedener Formeln im Vergleich.