tacSTART-Triage – Anwendung für zivile und militärische Einsatzkräfte
Eine prospektive Studie beim Weltwirtschaftsforum in Davos
verfasst von:
Dr. med. Robert Wunderlich, MD, MSc, Andrea Schirner, MD, Jessica Gerstner, MSc, Eric Stricker, MSc, Karsten Ladehof, MD, Sabine Hermann, MD, Benjamin Breckwoldt, MD, Alexander Münch, MD
Bei Massenanfällen von Verletzten (MANV) besteht oft ein Missverhältnis zwischen dem Behandlungsbedarf und den verfügbaren Ressourcen. Verschiedene Sichtungssysteme werden präklinisch verwendet, darunter der „tactical Simple Triage and Rapid
Treatment“(tacSTART)-Algorithmus, der speziell für Bedrohungslagen entwickelt wurde.
Ziel der Arbeit
Die Studie untersuchte, ob der tacSTART-Algorithmus von zivilen und militärischen Rettungskräften ohne vorherige Erfahrung mit Sichtungsalgorithmen wirksam genutzt werden kann. Das Weltwirtschaftsforum (WEF) 2020 bot ein optimales Umfeld für diese Untersuchung.
Material und Methoden
Die Studie wurde während des WEF in Davos durchgeführt und umfasste nichtärztliches und ärztliches Personal von zivilen und militärischen Rettungsdiensten. Die Teilnehmenden erhielten eine Einführung in den tacSTART-Algorithmus und führten insgesamt 2000 Vorsichtungen an Schauspielpatientinnen und -patienten sowie Patientenkarten durch. Ein Online-Fragebogen diente zur Datenerfassung, welche statistisch ausgewertet wurde.
Ergebnisse
Die Studienergebnisse zeigten, dass der tacSTART-Algorithmus eine hohe Übereinstimmung mit der wahren Vorsichtung erzielte (91,7 %). Es gab keine signifikanten Unterschiede zwischen zivilen und militärischen Rettungskräften. Die Selbsteinschätzung der Teilnehmenden und die Bewertung des Algorithmus waren positiv.
Diskussion
Die Studienergebnisse unterstützen die Effektivität des tacSTART-Algorithmus als Instrument zur Vorsichtung in MANV-Szenarien. Die Ergebnisse betonen seine Anwendbarkeit für verschiedene Fachkräftegruppen. Die Studie trägt dazu bei, das Verständnis für Sichtungsalgorithmen in Großschadenslagen zu erweitern und die Patientenversorgung zu verbessern.
Bei einer großen Anzahl von Verletzten besteht zu Beginn der Bewältigung oder auch längerfristig ein Missverhältnis zwischen dem Behandlungsbedarf und den vorhandenen Ressourcen [17]. Zur Unterstützung einer bestmöglichen Verteilung kommen auch präklinisch unterschiedliche Sichtungssysteme zum Einsatz [2, 4, 15]. Der „tacSTART“-Algorithmus ist ein neues Werkzeug für die Vorsichtung bei einem Massenanfall von Verletzten (MANV). Er wurde 2018 in Deutschland als Vorsichtungsalgorithmus für Bedrohungslagen als Teil der Einsatztaktik vorgestellt [19, 20]. Die zugehörige Checkliste, die als Taschenkarte verwendet werden kann, ist in Abb. 1 dargestellt. Es handelt sich hierbei um eine Anpassung des in Deutschland weit verbreiteten Vorsichtungsalgorithmus „modified Simple Triage and Rapid Treatment“ (mSTART; [14]) an Besonderheiten und Verletzungsmuster bei einem durch einen Terroranschlag verursachten MANV, der je nach Ereignis auch unterschiedliche Verteilungen der Verletzungsmuster und ihres Schweregrads hat [13]. Hierbei wurde vor allem ein Schwerpunkt auf die zügige Behandlung einer kritischen Blutung (<C>) gelegt, die mittlerweile auch in den gängigen Traumaalgorithmen der Notfallmedizin Eingang gefunden hat [18]. Weiterhin soll mit der Vorsichtung auch erst begonnen werden, wenn die Sicherheit gegeben ist, grundlegende Strukturen etabliert sind und eine erste Lagemeldung erfolgt ist.
Abb. 1
tacSTART – Checkliste
Vorsichtung nach Ladehof et al. [20]; Als weitere Notfallmaßnahmen mit höchster Priorität (bei Vorsichtungskategorie SK1) dann noch Antidot-Gabe erwägen, eventuell Thoraxdekompression/ Entlastungspunktion bei Spannungspneumothorax.
Da es bislang keine Überprüfung der Anwendbarkeit von tacSTART gab, zielte die vorliegende Studie darauf ab, diese Wissenslücke zu schließen. Weiterhin war der tacSTART-Algorithmus noch keiner inhaltlichen Evaluation unterzogen worden, diese war jedoch nicht Bestandteil der Studie. Durch die Erhebung der Sichtungsgüte bei medizinischen Einsatzkräften sollte die vorliegende Studie vor allem Erkenntnisse über die einfache Schulung und Anwendbarkeit liefern. Das Weltwirtschaftsforum (WEF) 2020 erschien als optimales Studiensetting, da hier zum einen Angehörige des Schweizer Militärs wie auch der zivilen Rettungsdienstorganisationen im sanitätsdienstlichen Einsatz sind, die bis dahin keine Vorsichtungsalgorithmen aus der „START-Familie“ nutzten. Das farbcodierte Patientenleitsystem Schweiz (PLS Schweiz) mit dem sogenannten „Swiss-Pre“-Vorsichtungsalgorithmus war zum Zeitpunkt der Studie zwar schon erstellt, jedoch noch nicht verteilt und beübt worden [1]. So konnten die Nutzbarkeit von tacSTART im Allgemeinen sowie auch die Unterschiede zwischen zivilen und militärischen medizinischen Einsatzkräften ohne Vorerfahrungen mit START betrachtet werden. Die Fragestellung der Studie war: Kann der tacSTART-Algorithmus als einfaches Vorsichtungsinstrument für die Bewältigung eines MANV in Bedrohungslagen von zivilen und militärischen Rettungskräften ohne diesbezügliche Vorkenntnisse eingesetzt werden?
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Studiendesign und Untersuchungsmethoden
Studienpopulation
Diese prospektive Querschnittsstudie wurde während des Weltwirtschaftsforums (WEF) vom 20. bis 24. Januar 2020 in Davos, Schweiz, durchgeführt. Die Studienpopulation bestand aus nichtärztlichen und ärztlichen Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern der Schweizer Rettungsdienste von militärischen (n = 24) und zivilen Organisationen (n = 16), die während des WEF den Sanitätsdienst durchführten, den Regelrettungsdienst in Davos übernommen hatten sowie für die Abarbeitung von möglichen lebensbedrohlichen Einsatzlagen bereitstanden. Die Teilnahme an der Studie war freiwillig und pseudonymisiert.
Durchführung der Studie
Die Studie bestand aus vier Teilen. Im ersten Teil, der dreißigminütigen Einführung, wurde den Teilnehmenden die Studie erläutert und eine kurze Präsentation über die tacSTART-Triage durchgeführt, um sie mit dem Algorithmus und der zugehörigen Checkliste (Abb. 1) vertraut zu machen.
Danach begannen die Teilnehmenden den zweiten Teil der Studie, indem sie mittels Scans eines QR-Codes mit ihren persönlichen Smartphones zu einem Online-Fragebogen geleitet wurden (siehe Zusatzmaterial an der digitalen Version des Artikels). Hier mussten sie zur Teilnahme den Studienbedingungen zustimmen und die Zustimmung zusammen mit ihren demografischen Daten eintragen. Im dritten Teil, dem Hauptteil, mussten die Teilnehmenden mithilfe des tacSTART-Algorithmus in einem Praxisparcours 50 Patientinnen und Patienten vorsichten. Dafür wurden die Teilnehmenden in Abständen von zwei Minuten in den Parcours eingeschleust und ihnen ein maximales Zeitfenster von 50 min für alle Vorsichtungen eingeräumt. Darüber hinaus wurde keine Zeitmessung im Sinne einer Performancekontrolle durchgeführt. Bei den Fällen handelte es sich um die Standardfallvignetten der dynamischen Patientensimulation des Bundesamts für Bevölkerungsschutz und Katastrophenhilfe (BBK), welche bereits durch dessen Experten in vorgegebene Referenzsichtungsgruppen eingeteilt sind. Diese Referenzgruppen sind auf den entsprechenden Karten codiert und nur den Studienleitern über einen eindeutigen Schlüssel bekannt. Hier wurden jeweils Fälle für die Schauspielpatientinnen und -patienten sowie für die Patientenkarten ausgewählt. Diese wurden entweder durch die 25 geschminkten Schauspielerinnen und Schauspieler dargestellt, oder direkt die entsprechenden 25 Patientenkarten verwendet. Auf den Patientenkarten sind eine Patientenbeschreibung, Verletzungen und Vitalparameter angegeben [5]. Das gewählte Simulationsszenario war eine Amokfahrt im Rahmen des WEF. Die verwendete prozentuale Verteilung der Sichtungskategorien bei einer Amokfahrt stammte aus einer Analyse der Verteilungen von Sichtungskategorien bei Terroranschlägen aller Art mit einem Massenanfall von Verletzten in Europa von 1985 bis 2017 von Juncken et al. [13]. Die prozentuale Verteilung wurde auf ganze Zahlen gerundet. So wurden 20 % (n = 10) vital bedrohte Patienten Sichtungskategorie SK I, 44 % (n = 22) schwer verletzte Patienten Sichtungskategorie SK II, 28 % (n = 14) leicht verletzte Patienten Sichtungskategorie SK III und 8 % (n = 4) Tote (EX) verwendet (Abb. 2).
Die Schauspielpatientinnen und -patienten waren abwechselnd mit den Patientenkarten angeordnet, in einer vorhergehenden Studie war gezeigt worden, dass die Sichtungsgüte bei der Nutzung von Schauspielpatientinnen und -patienten sowie Patientenvignetten auf Papier keinen signifikanten Unterschied zeigte [23]. Die Vorsichtungsergebnisse wurden ebenfalls im Online-Fragebogen vermerkt. Abschließend sollten die Teilnehmenden im vierten Teil ihre Sichtungsgüte und ihren persönlichen Lernerfolg durch die Simulation einschätzen und die Realitätsnähe der Simulation beurteilen.
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Fragebogendesign
Der Online-Fragebogen wurde mit dem Fragebogentool SurveyMonkey® (SurveyMonkey Inc., San Mateo, CA, USA) erstellt. Er war durch Scannen des dazugehörigen QR-Codes für die Teilnehmenden abrufbar. Auf der ersten Seite wurde die Zielsetzung verdeutlicht sowie die Freiwilligkeit mit der Möglichkeit zum jederzeitigen Abbruch erläutert und die Zustimmung zur Studienteilnahme mit Beginn des Fragebogens erklärt. Da die Reihenfolge der Teilnehmenden willkürlich sein sollte, wurden von 1 bis 40 nummerierte Lose verteilt, die aufeinanderfolgend beginnen konnten. Die Angabe der Losnummer war somit Frage 1, es folgten Geschlecht (Frage 2), Alter (Frage 3), Zugehörigkeit zu zivilen oder militärischen Organisationen (Frage 4), Berufserfahrung in Jahren (Frage 5), Zuordnung zu nichtärztlichem und ärztlichem Personal (Frage 6) und Vorerfahrung mit Sichtungsübungen (Frage 7). Im nächsten (Haupt‑)Teil wurden in den Fragen 8–57 die Patienten von 1 bis 50 nummeriert aufgeführt und jeweils die Sichtungskategorien „Rot“, „Gelb“, „Grün“ und „Schwarz“ abgefragt, die nach Begutachtung der Patienten ausgewählt werden konnten.
Im abschließenden Teil des Fragebogens, der nach dem Sichtungsparcours ausgefüllt wurde, konnten die Teilnehmenden die Anzahl schätzen, wie viele der 25 Schauspielpatientinnen und -patienten (Frage 58) und wie viele der 25 dynamischen Patientenkarten (Frage 59) sie richtig triagiert hatten. Weiterhin konnten die Teilnehmenden das eingesetzte Instrument (Frage 60–66) mit Schweizer Schulnoten (6 = sehr gut bis 1 = schlecht) bewerten. Es wurde erfasst, wie realistisch die Patientenkarten (Frage 60) bzw. die Schauspielpatientinnen und -patienten (Frage 61) die Verletzten dargestellt haben, wie sicher der Algorithmus bei Schauspielpatientinnen und -patienten (Frage 62) sowie Patientenkarten (Frage 63) angewandt werden konnte, wie sicher der Algorithmus nach Sichtung der Schauspielpatientinnen und -patienten (Frage 64) sowie der Patientenkarten (Frage 65) jetzt in Realität angewandt werden kann und ob das Training insgesamt sinnvoll war (Frage 66). Kommentare konnten im Freitext (Freitext 67) hinterlassen werden.
Datenauswertung
Die in SurveyMonkey® gesammelten Daten wurden in GraphPad Prism 9.4.1 (GraphPad Software Inc., La Jolla, Kalifornien, USA) übertragen und analysiert. Das individuelle Sichtungsergebnis wurde für jeden Test mit der durch die Sichtung mittels tacSTART vorgegebenen Modelllösung verglichen und dichotomisch als korrekte oder falsche Algorithmusnutzung codiert. Ein Gesamtprozentsatz für die korrekte Nutzung des Algorithmus wurde sowohl für die Schauspielpatientinnen und -patienten als auch für die Patientenkarten berechnet, ebenso wie das Gesamtergebnis. Um Unterschiede zwischen zivilen und militärischen Teilnehmenden beziehungsweise zwischen denen mit und ohne vorherige Sichtungserfahrung zu bestimmen, wurde der Mann-Whitney-U-Test verwendet. Zusätzlich wurden Alter und Jahre an Berufserfahrung als Kovariablen in weiteren Analysen einbezogen, und Korrelationen wurden zwischen Alter und Jahren an Berufserfahrung mit den primären Ergebnismessungen unter Verwendung von Kendalls Tau berechnet. Aufgrund der begrenzten Stichprobengröße war keine Subgruppenanalyse für ärztliches vs. nichtärztliches Personal oder männliche versus weibliche Teilnehmende möglich.
Ergebnisse
Demografie
An der Studie nahmen 27,5 % (n = 11) weibliche und 72,5 % (n = 29) männliche Rettungskräfte teil. Davon waren 17,5 % (n = 7) ärztliches und 82,5 % (n = 33) nichtärztliches Personal sowie 40 % (n = 16) zivile und 60 % (n = 24) militärische Rettungskräfte (Abb. 3).
Abb. 3
Übersicht über Beruf, Geschlecht und Sichtungserfahrung des Studienkollektivs
×
Beachtenswert ist, dass sich die Vergleichsgruppen in Bezug auf Alter und Jahre der Berufserfahrung signifikant unterschieden (Tab. 1), wobei zivile Rettungskräfte mehr Berufserfahrung hatten (p < 0,05) und älter waren als die militärischen (p < 0,05).
Tab. 1
Mediane der Berufserfahrung und Alter der Studienteilnehmer
Zivil
Militärisch
Gesamt
Berufserfahrung (in Jahren)
8,1
3,1
5,1
Alter (in Jahren)
33,9
25,7
29,0
Vorsichtungen
Insgesamt wurden 2000 Vorsichtungsvorgänge mit den insgesamt 25 Schauspielpatientinnen und -patienten und 25 Patientenkarten durchgeführt. Davon waren gruppenübergreifend im Median 91,7 % (n = 45,8) Vorsichtungen korrekt (Abb. 4a). Übertriage erfolgte bei 7,0 % (n = 3,5) und Untertriage bei 1,3 % (n = 0,7; Abb. 4b).
Abb. 4
Vorsichtungsergebnisse Gesamtkohorte. a Gruppiert nach Sichtungskategorie, b gruppiert nach Übertriage, korrekter Vorsichtung und Untertriage
×
Der Algorithmus zeigte in der Gesamtkohorte jeweils eine Sensitivität von 0,9 in SK I, 0,88 in SK II, 0,96 in SK III, 0,97 in EX und eine Spezifität von 0,77 in SK I, 0,35 in SK II, 0,63 in SK III und 0,92 in EX (Abb. 5).
Abb. 5
Sensitivität und Spezifität der Vorsichtungsergebnisse der Gesamtkohorte
×
In der Analyse nach Gruppenzugehörigkeit (Abb. 6) waren es bei den zivilen Rettungskräften 93,1 % (n = 46,6) korrekte Vorsichtungen und bei den militärischen 90,7 % (n = 45,3), dieser Unterschied war nicht signifikant mit p > 0,05. Es gab ebenso keinen signifikanten Unterschied in der Anwendung des Algorithmus bei der Vorsichtung von simulierten Patienten im Vergleich zur Vorsichtung der Patientenkarten mit p > 0,05.
Abb. 6
Vorsichtungsergebnisse nach Gruppenzugehörigkeit. a Vorsichtungsergebnisse nach Gruppenzugehörigkeit innerhalb der Sichtungskategorien, b Korrektheit der Vorsichtungsergebnisse der Gesamtpatienten nach Gruppenzugehörigkeit, c Korrektheit der Vorsichtungsergebnisse der Schauspielpatienten nach Gruppenzugehörigkeit, d Korrektheit der Vorsichtungsergebnisse der Patientenkarten nach Gruppenzugehörigkeit
×
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Auch der Unterschied zwischen den Vorsichtungsergebnissen der Teilnehmenden, die bereits an anderen Sichtungsübungen teilgenommen hatten, und denen, die bisher nicht an Sichtungsübungen teilgenommen hatten (Abb. 7). war mit p > 0,05 nicht signifikant. Dies traf auf die Ergebnisse für die Schauspielpatientinnen und -patienten sowie die Patientenkarten gleichermaßen zu.
Abb. 7
Vorsichtungsergebnisse nach Erfahrung mit Sichtungsübungen. a Vorsichtungsergebnisse nach Erfahrung mit Sichtungsübungen innerhalb der Sichtungkategorien, b Korrektheit der Vorsichtungsergebnisse der Gesamtpatienten nach Erfahrung mit Sichtungsübungen, c Korrektheit der Vorsichtungsergebnisse der Schauspielpatienten nach Erfahrung mit Sichtungsübungen, d Korrektheit der Vorsichtungsergebnisse der Patientenkarten nach Erfahrung mit Sichtungsübungen
×
Selbsteinschätzung und Nutzen
Bei der Selbsteinschätzung der richtig vorgesichteten Schauspielpatientinnen und -patienten schätzten sich zivile und militärische Rettungskräfte zusammen mit 92,0 % (n = 23) und bei den Patientenkarten mit 91,3 % (n = 22,8) ein. Der Realismus wurde mit den Durchschnittsschulnoten 4,4 für die Patientenkarten und 5,5 für die Schauspielpatientinnen und -patienten als befriedigend bis gut bewertet. Auch die Sicherheit in der Anwendung im praktischen Einsatz und weiteren Simulationen wurde mit Noten von 4,7 bis 5,4 als gut befunden. Dass dieses Training mit Simulation sinnvoll war, wurde insgesamt ebenfalls mit der Note 5,4 als gut befunden.
Diskussion
Die vorliegende Studie stellt einen wichtigen Beitrag zur Beurteilung der Anwendbarkeit des tacSTART-Algorithmus zur Vorsichtung bei einem Massenanfall von Verletzten (MANV) in Bedrohungslagen dar. Die Ergebnisse dieser Studie liefern Erkenntnisse darüber, inwieweit der vorliegende Algorithmus als Weiterentwicklung des 1983 begonnen START-Algorithmus [3] von medizinischen Einsatzkräften ohne spezifische Vorkenntnisse effektiv eingesetzt werden und als Ergänzung zu den zahlreichen bekannten Algorithmen gelten kann [24].
Der zentrale Bereich dieser Studie betrifft die Vorsichtungsgüte des „tacSTART“-Algorithmus. Die Übereinstimmung von etwa 91,7 % mit dem richtigen Ergebnis verdeutlicht, dass der Algorithmus gruppenübergreifend eine gute Leistung erzielte. Dieses Ergebnis unterstützt die Annahme, dass der Algorithmus eine vielversprechende Lösung für die rasche und effiziente Vorsichtung von Verletzten in MANV-Szenarien unter Bedrohungslagen darstellt, auch wenn die Rettungskräfte den Algorithmus erst kurzfristig vor dem Einsatz kennengelernt haben.
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Der getestete Algorithmus erzielt also eine hohe Ergebnisqualität bei sehr geringem Schulungsaufwand.
Über- und Untertriage bei der Anwendung von Sichtungsalgorithmen sollten in jedem Fall vermieden werden, da diese dazu führen, dass Patientinnen und Patienten nicht die notwendigen Behandlungsressourcen zugeordnet bekommen, die aufgrund ihrer Behandlungsdringlichkeit notwendig sind [11]. Bei Untertriage bekommen die schwerer verletzten Patienten nicht die benötigten Ressourcen und sind damit einem höheren Mortalitätsrisiko ausgesetzt [16]. Bei Übertriage werden diese Ressourcen an die nicht so dringlichen Patienten vergeudet, was bei Terror-MANV zu einer Mortalitätssteigerung von ca. 0,5 % pro Prozent Übertriage führen kann [10]. In unserer Studie bestand für 7 % der Vorsichtungen eine Übertriage und 1,4 % der Sichtungen eine Untertriage. Dieses Ergebnis ist im Vergleich zu anderen präklinischen Sichtungsalgorithmen mit einer Übertriage von bis zu 50 % [12] ein sehr gutes Ergebnis.
Im Vergleich zu den von Heller et al. [12] getesteten gängigen Algorithmen ist das Ergebnis der tacSTART-Vorsichtung bei der Spezifität und Sensitivität der SK-I-Patienten mit den am häufigsten verwendeten Algorithmen modified Simple Triage and Rapid Treatment (mSTART), Simple Triage and Rapid Treatment (START) und Primäres Ranking zur Initialen Orientierung im Rettungsdienst (PRIOR) vergleichbar. In SK II ist die Sensitivität von tacSTART höher als bei den anderen und die Spezifität geringer. Bei SK III ist die Sensitivität von tacSTART höher als bei den anderen und die Spezifität identisch wie bei mSTART und START sowie geringer als bei PRIOR.
Dies bedeutet zusammenfassend, dass die Verwendung des tacSTART-Algorithmus auch im Vergleich zu den anderen Vorsichtungsalgorithmen in den meisten Fällen zu einer korrekten Triage führte, jedoch insbesondere bei der Sichtungskategorie SK II geringer diskriminieren kann.
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Zivile Rettungskräfte wiesen beim Gesamtergebnis mit 93,1 % eine nicht signifikant bessere Übereinstimmung mit der Referenz auf als militärische Rettungskräfte mit 90,7 %.
Dies ist am ehesten mit den signifikanten Unterschieden im Alter und vor allem der Berufserfahrung zu erklären, hier waren die zivilen Rettungskräfte deutlich erfahrener. Es ist anzunehmen, dass sie dadurch eher mit der Nutzung von Algorithmen wie dem „xABCDE-Schema“ aus dem Prehospital Trauma Life Support (PHTLS), welches tacSTART ähnlich ist, vertraut sind und so etwas bessere Ergebnisse erzielen konnten.
Vergleiche mit früheren Studien verdeutlichen, dass die Ergebnisse der vorliegenden Untersuchung anderen Algorithmen ähnlich sind oder diese übertreffen. Eine Studie aus Schwandorf mit 900 Vorsichtungen bei 51 teilnehmenden Rettungskräften kam auf 84 % korrekte Vorsichtungen mit dem Amberg-Schwandorf-Algorithmus für die Vorsichtung (ASAV; [8, 9]) nach erstem Training. Ebenso ein Training mit dem SALT(Sort, Assess, Lifesaving Interventions, Treatment/Transport)-Algorithmus, bei dem Rettungsdienstauszubildende nach einem 30-minütigen Training 87 % korrekte Ergebnisse erzielten [21], und in einer weiteren SALT-Algorithmus-Studie, bei der Rettungsdienstauszubildende 82 % korrekte Vorsichtungen nach 30 min Training erreicht hatten [6]. Diese Übereinstimmung der Ergebnisse stärkt die Aussagekraft der vorliegenden Studie und unterstreicht die Nützlichkeit des „tacSTART“-Algorithmus als schnell anwendbares Instrument zur Vorsichtung in MANV-Szenarien. Beide Studien zeigen jedoch auch die Notwendigkeit der Übung und Wiederholung und erneuter Auffrischung des Wissens, dies sollte auch bei der Nutzung von tacSTART bedacht werden [8, 21]. Die nichtsignifikanten Unterschiede bei der Sichtung der Patientenkarten und Schauspielpatienten und -patientinnen zeigen, dass die Erkenntnisse von Risavi et al. [23] auch für das Training von tacSTART zutreffen und hier die Nutzung beider Sichtungsmodelle verwendet werden kann. Allein die bessere Benotung des Sichtungsmodells der Schauspielpatientinnen und -patienten im Verhältnis zu den Patientenkarten würde eher für die Nutzung von Schauspielpatientinnen und -patienten sprechen, was jedoch höhere Kosten und einen viel größeren Personal- und Vorbereitungsaufwand bedeutet. Der sehr positiv bewertete Lerneffekt der Studie zeigt, dass sich der Aufwand, zu üben und dies wissenschaftlich auszuwerten, immer lohnt.
Limitationen
Die begrenzte Stichprobengröße schränkt die Generalisierbarkeit der Ergebnisse ein. Zudem wurde die konkrete Anzahl der zuvor durchgeführten Vorsichtungsübungen nicht abgefragt und somit nicht berücksichtigt. Die direkte Übertragbarkeit auf einen Realeinsatz ist aufgrund der Übungskünstlichkeit immer eingeschränkt [7], da zum Beispiel pathologische Vitalparameter und deren Erhebung an Schauspielerinnen und Schauspielern nur schwer darzustellen sind. In einer Studie von Neidel et al. wurde die eingeschränkte diagnostische Güte der Palpation des Radialispulses beim mSTART-Algorithmus festgestellt [22], bei dem sehr verwandten tacSTART-Algorithmus könnte dies ebenso zutreffen.
Zusammenfassung
Die vorliegende Studie untersucht die Anwendbarkeit des tacSTART-Algorithmus bei zivilen und militärischen Rettungskräften, unabhängig von deren Erfahrung mit Sichtungsalgorithmen. Die Ergebnisse dieser Studie legen nahe, dass der „tacSTART“-Algorithmus ein vielversprechendes Instrument für die Vorsichtung in MANV-Szenarien in Bedrohungslagen darstellt. Das gleiche Ergebnis bei den zivilen und militärischen Rettungskräften betont die Generalisierbarkeit des Vorsichtungsalgorithmus für verschiedene Fachkräftegruppen. Die vorliegende Studie trägt zur Erweiterung unseres Verständnisses über die Anwendbarkeit und Effektivität von Vorsichtungsalgorithmen in Großschadenslagen bei und legt den Grundstein für zukünftige Forschungsarbeiten zur weiteren Verbesserung der Patientenversorgung und der Effizienz des Ressourceneinsatzes in MANV-Szenarien.
Fazit für die Praxis
Der tacSTART-Algorithmus stellt ein einfaches Vorsichtungsinstrument dar, welches gleichermaßen von zivilen wie auch militärischen Rettungskräften eingesetzt werden kann.
tacSTART kann einfach geschult werden und erzielt zusammen mit der Nutzung einer mit diesem Algorithmus bedruckten Taschenkarte sehr gute Vorsichtungsergebnisse.
Danksagung
Vielen Dank an Armin Hess (DRK-Landesschule Baden-Württemberg, Pfalzgrafenweiler, Deutschland), Dominik Schier und Helge Junge (Kantonsspital Graubünden, Schweiz) für die Unterstützung beim aufwendigen Aufbau des Testparcours, Schminken der Schauspielpatientinnen und -patienten sowie der Datenerhebung. Vielen Dank an die Schweizer Sanitätssoldatinnen und -soldaten für die Verletztendarstellung.
Einhaltung ethischer Richtlinien
Interessenkonflikt
R. Wunderlich, A. Schirner, J. Gerstner, E. Stricker, K. Ladehof, S. Hermann, B. Breckwoldt und A. Münch geben an, dass kein Interessenkonflikt besteht.
Alle beschriebenen Untersuchungen wurden im Einklang mit nationalem Recht sowie gemäß der Deklaration von Helsinki von 1975 (in der aktuellen, überarbeiteten Fassung) durchgeführt. Das Studienprotokoll wurde von der Ethik-Kommission Tübingen unter der Projektnummer 010/2020BO2 genehmigt. Die Teilnehmenden wurden im Vorfeld darüber informiert, dass sie mit der Teilnahme an der Umfrage einer Veröffentlichung der Ergebnisse uneingeschränkt zustimmen. Alle Teilnehmenden gaben mit dem Start des Fragebogens ihr Einverständnis an der Studienteilnahme.
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tacSTART-Triage – Anwendung für zivile und militärische Einsatzkräfte Eine prospektive Studie beim Weltwirtschaftsforum in Davos
verfasst von
Dr. med. Robert Wunderlich, MD, MSc Andrea Schirner, MD Jessica Gerstner, MSc Eric Stricker, MSc Karsten Ladehof, MD Sabine Hermann, MD Benjamin Breckwoldt, MD Alexander Münch, MD
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