Schätzung des Patientenflusses auf der Intensivstation während COVID-19

Die COVID-19-Pandemie hat viele Herausforderungen mit sich gebracht, eine davon war die Notwendigkeit, genaue Daten über die Anzahl der Patienten auf Intensivstationen (ITS) zu haben. In Deutschland war es schwierig, diese Daten zu sammeln. Während einige Informationen wie die Anzahl der aktuellen Patienten auf der ITS bereitgestellt wurden, fehlten oft Aufzeichnungen über Neueinweisungen oder Entlassungen. Diese Arbeit untersucht eine Methode, um die Anzahl der Patienten, die in die ITS kommen und die sie verlassen, anhand der verfügbaren Belegungsdaten zu schätzen.

#Die Bedeutung genauer Daten

Genau Daten sind entscheidend, um die Schwere einer Gesundheitskrise zu verstehen. Die Pandemie hat Lücken in den Daten aufgezeigt, die die Bemühungen zur effektiven Verwaltung der Gesundheitsressourcen behindern könnten. In Deutschland hat das Robert Koch-Institut (RKI) Aktualisierungen zu den COVID-19-Daten bereitgestellt, aber wichtige Details, wie die Anzahl neuer ITS-Aufnahmen und Entlassungen, wurden nicht einbezogen. Ohne diese Informationen wird es schwierig, die tatsächlichen Auswirkungen des Virus auf das Gesundheitssystem zu beurteilen.

#Belegung der ITS und ihre Auswirkungen

Die Belegungsrate in den ITS ist ein wichtiger Indikator zur Bewertung der Kapazität des Gesundheitswesens während der Pandemie. Zu beobachten, wie viele Patienten aufgenommen und entlassen werden, kann den Gesundheitsbehörden helfen, Trends zu erkennen und notwendige Massnahmen zu ergreifen. Allerdings mussten die Forscher alternative Wege finden, um diese Zahlen basierend auf den Belegungsdaten zu schätzen, da Daten über ein- und austretende Patienten nicht immer verfügbar waren.

#Übersicht der Methodik

Die Forscher entwickelten ein statistisches Modell, um die Anzahl neuer und ausgehender Patienten in den ITS basierend auf Belegungsdaten zu schätzen. Sie verwendeten eine statistische Technik namens Skellam-Verteilung, die hilfreich ist, um die Differenz zwischen zwei unabhängigen Zählungen zu analysieren. In diesem Kontext half es, die Anzahl der Patienten, die in die ITS kamen, von denen, die entlassen oder verlegt wurden, zu trennen.

#Datensammlung

Für diese Analyse sammelten die Forscher Daten über COVID-19-Infektionen und die Belegung der ITS vom RKI. Sie konzentrierten sich auf den Zeitraum von Oktober bis November 2021, während einer vierten Infektionswelle in Deutschland. Die Gesamtinfektionsraten wurden für verschiedene Altersgruppen berechnet und auch ITS-Daten wurden gesammelt, wobei zwischen COVID-19-Patienten und Patienten mit anderen Erkrankungen unterschieden wurde.

#Schätzung von eingehenden und ausgehenden Patienten

Die Forscher definierten zwei wichtige Variablen: die Anzahl der eingehenden Patienten und die Anzahl der ausgehenden Patienten für jede ITS. Diese wurden als einem inhomogenen Poisson-Prozess folgend angenommen. Durch die Analyse der Veränderung in der Belegung konnten sie schätzen, wie viele Patienten in die ITS kamen und sie verliessen.

Das Modell berücksichtigte verschiedene Faktoren, einschliesslich der Infektionsraten nach Altersgruppe und Zeit, um die Patientenbewegungen vorherzusagen. Das war keine einfache Aufgabe, weil eine genaue Schätzung dieser Variablen sorgfältige statistische Überlegungen erforderte.

#Das Modell verstehen

Das statistische Modell basierte auf der Idee, dass die Anzahl neuer Aufnahmen und Entlassungen mit den Infektionsraten in der umliegenden Bevölkerung korreliert sein kann. Der Ansatz ermöglichte es den Forschern, komplexe Berechnungen zu vereinfachen, wodurch es leichter wurde, die Beziehung zwischen Infektionsraten und Patientenbewegungen zu interpretieren.

#Ergebnisse

Die Ergebnisse der Analyse deuteten darauf hin, dass das Risiko einer ITS-Aufnahme eng mit den Infektionsraten verbunden war, insbesondere bei bestimmten Altersgruppen. Die Ergebnisse zeigten, dass mit steigenden Infektionsraten auch die Anzahl der Patienten, die in die ITS kamen, anstieg. Das Modell offenbarte auch, dass die Anzahl der Entlassungen im Laufe der Woche variierte, wobei während der Wochentage mehr Patienten entlassen wurden als an den Wochenenden.

#Zeitliche und räumliche Effekte

Die Forscher untersuchten auch, wie sich die Patientenbewegung über die Zeit und in verschiedenen Regionen variierte. Sie fanden einen Trend, dass die eingehenden Patienten in bestimmten Wochen tendenziell anstiegen, was Schwankungen zeigte, die auf öffentliche Gesundheitsmassnahmen oder die Verbreitung des Virus zurückzuführen sein könnten. Darüber hinaus hatten bestimmte Gebiete, wie Sachsen und Nordrhein-Westfalen, höhere Raten an eingehenden Patienten, was auf regionale Unterschiede hinweist, wie das Virus das Gesundheitswesen beeinflusste.

#Validierung der Ergebnisse

Um die Genauigkeit ihrer Schätzungen sicherzustellen, führten die Forscher Simulationen durch, um ihr Modell mit realen Daten zu testen. Sie fanden heraus, dass ihre Methode die Anzahl der eingehenden und ausgehenden Patienten basierend auf den beobachteten Belegungsdaten erfolgreich schätzen konnte, was die Zuverlässigkeit des Modells bestätigte.

#Fazit

Diese Forschung hebt die Bedeutung statistischer Modellierung hervor, um die Dynamik von COVID-19 im Gesundheitswesen zu verstehen. Durch die Nutzung verfügbaren Daten zur ITS-Belegung konnten die Forscher die Anzahl der Patienten schätzen, die die ITS betreten und verlassen. Dieser Ansatz liefert wertvolle Einblicke, wie Infektionen die Patientenbewegungen beeinflussen, was den Gesundheitsbehörden helfen kann, informierte Entscheidungen während Gesundheitskrisen zu treffen.

Genau Schätzungen von Krankenhausaufenthalten sind entscheidend für die Verwaltung der Gesundheitsressourcen, besonders in Zeiten erhöhter Nachfrage. Die Ergebnisse dieser Studie unterstreichen die Notwendigkeit einer verbesserten Datensammlung und -verbreitung, um zukünftige Gesundheitsnotfälle besser zu bewältigen.

#Danksagungen

Die Forscher danken für die Unterstützung während der Studie und erkennen die Bedeutung der Zusammenarbeit bei der Bewältigung von Herausforderungen im Bereich der öffentlichen Gesundheit.

#Zusätzliche Informationen

Zusammenfassend hilft diese Analyse nicht nur, zu verstehen, wie die COVID-19-Pandemie den Patientenfluss auf der ITS beeinflusst hat, sondern betont auch die Rolle von Daten bei der Entscheidungsfindung im Bereich der öffentlichen Gesundheit. Zukünftige Untersuchungen könnten auf dieser Arbeit aufbauen, indem sie sich auf verschiedene Zeitrahmen konzentrieren oder andere Faktoren untersuchen, die die Patientenbewegung auf der ITS beeinflussen.