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Deutscher Kongress für Orthopädie und Unfallchirurgie (DKOU 2018)

23.10. - 26.10.2018, Berlin

Am besten mit dem Hubschrauber ins ÜTZ? – Evaluation der Letalität in einem TNW in Abhängigkeit des Rettungsmittels

Meeting Abstract

  • presenting/speaker Antonio Ernstberger - Universitätsklinikum Regensburg, Klinik und Poliklinik für Unfallchirurgie, Regensburg, Germany
  • Florian Zeman - Universitätsklinikum Regensburg, Zentrum für klinische Studien (ZKS), Regensburg, Germany
  • Franz Hilber - Universitätsklinikum Regensburg, Klinik und Poliklinik für Unfallchirurgie, Regensburg, Germany
  • Katharina Angerpointner - Universitätsklinikum Regensburg, Klinik und Poliklinik für Unfallchirurgie, Regensburg, Germany
  • Maximilian Kerschbaum - Universitätsklinikum Regensburg, Klinik und Poliklinik für Unfallchirurgie, Regensburg, Germany
  • Michael Nerlich - Universitätsklinikum Regensburg, Klinik und Poliklinik für Unfallchirurgie, Regensburg, Germany

Deutscher Kongress für Orthopädie und Unfallchirurgie (DKOU 2018). Berlin, 23.-26.10.2018. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2018. DocAT20-1009

doi: 10.3205/18dkou360, urn:nbn:de:0183-18dkou3603

Veröffentlicht: 6. November 2018

© 2018 Ernstberger et al.
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Gliederung

Text

Fragestellung: Im Jahr 2004 wurden von Biewender et al. für den Großraum Dresden eine Abhängigkeit des Überlebens von schwerstverletzten Patienten vom Rettungsmittel und der Krankenhausversorgungsstufe nachgewiesen.

2006 wurde das erste Weißbuch publiziert. Durch die TraumaNetzwerk-Initiative sollte unabhängig von der Versorgungsstufe und des Rettungsmittels ein ähnliches Outcome in einem TNW generiert werden.

Mittlerweile wurde nachgewiesen, dass es insgesamt keinen Unterschied in der Gesamtletalität zwischen ÜTZ und RTZ in einem modernen TNW gibt, dass jedoch ab einem RISC2 von 13% ein gewisser Überlebensvorteil für Patienten in einem ÜTZ existent ist.

Wie stellt sich heute die Letalität in einem TraumaNetzwerk in Abhängigkeit der Transportart und der Versorgungsstufe dar?

Methodik: Prospektive Datenerfassung in einem TraumaNetzwerk mit 25 Kliniken über 24 Monate mit dem TraumaRegister QM Bogen.

ÜTZ n=2; RTZ n=9; LTZ n=14.

Einschlusskriterien: ISS≥16, Alter≥16, primäre Einlieferung vom Unfallort, keine Weiterverlegung innerhalb von 48h.

Gruppeneinteilung: ÜTZ-Luft (ÜL), ÜTZ-Boden (ÜB), RTZ-Luft (RL), RTZ-Boden (RB), LTZ-Boden (LB). Kein Patient wurde mit dem Hubschrauber in ein LTZ verbracht. Ausschlusskriterien: RISC2 nicht vorhanden (n=3), privater/unbekannter Transport (n=39).

Zur statistischen Analyse wurden der χ2-Test und der Kruskal-Wallis-Test sowie der T-Test verwandt. Das Signifikanzniveau wurde bei p<0,05 festgelegt.

Ergebnisse: 887 Patienten konnten eingeschlossen werden. Die univariate Analyse zeigte für das Alter und den ASA vergleichbare Ergebnisse der luft- und bodengebundenen Einlieferungen in ÜTZ/RTZ (ÜL/RL und ÜB/RB). Betrachtet man den GCS, den ISS, NISS und den RISC2, so zeigte sich (bis auf RISC2 ÜL/ÜB) ein kontinuierliches Decrescendo ÜL/ÜB/RL/RB/LB, welches eine Signifikanz aufwies. Äquivalent dazu verhielten sich der BE im Schockraum und der Prozentsatz der Patienten, welche intubiert auf die Intensivstation aufgenommen wurden (Tabelle 1 [Tab. 1]).

Bei der Analyse der Standardized Mortality Ratio (SMR) zeigte sich für die Gruppen ÜL und RL ein knapp nicht signifikanter Trend (p=0,058) (Tabelle 2 [Tab. 2]).

Schlussfolgerung: Die Analyse zeigt, dass die Verteilung der Patienten in dem betrachteten TraumaNetzwerk auf einem hohen Niveau war. Die am schwersten verletzten Patienten wurden in die Kliniken der höchsten Versorgungsstufe verbracht. Dennoch zeigte sich eine, das Signifikanzniveau nahezu erreichende, höhere SMR bei den Patienten, welche primär luftgebunden in die RTZ's verbracht wurden. Der mittlere RISC2 liegt hierbei mit 15,3 über dem – in Vorstudien nachgewiesenen – Cut-off von 13%.

Aktuell fehlt eine Abschätzung des RISC2 oder ähnlicher Scoring-Systeme in der Präklinik.

Ggf. könnte durch eine noch dezidiertere Verteilung der Patienten – „getting the right care for the right patient in the right time“ - eine noch bessere Überlebenswahrscheinlichkeit generiert werden.