Neue Ansätze in der Notfallpsychischen Gesundheitspflege

Suizid ist ein ernstes globales Gesundheitsproblem, das jedes Jahr über 700.000 Todesfälle verursacht. Die Auswirkungen dieser Tragödien betreffen oft die Familien und Gemeinschaften derjenigen, die Suizid begehen. Ausserdem gibt es erhebliche wirtschaftliche Folgen, denn die Kosten im Zusammenhang mit Suizid und psychischer Gesundheitsversorgung übersteigen allein in den USA im Jahr 2013 90 Milliarden US-Dollar. Forschungen zeigen, dass viele Menschen, die durch Suizid sterben, kürzlich Kontakt mit Gesundheitsdienstleistern hatten. Tatsächlich haben etwa 77 % dieser Personen im Jahr vor ihrem Tod einen Hausarzt aufgesucht, und bis zu 20 % haben kurz davor eine Notaufnahme (ED) aufgesucht.

Notaufnahmen sind ein wichtiger Zugangspunkt für psychische Gesundheitsversorgung und bieten eine entscheidende Möglichkeit, Personen zu screenen, die möglicherweise suizidgefährdet sind. Allerdings stellt die Beurteilung und Betreuung der unterschiedlichen Gruppe von Personen mit suizidalen Gedanken und Verhaltensweisen eine erhebliche Herausforderung für das medizinische Personal dar, besonders in Notfällen.

Präsentationen von psychischen Krisen in Notaufnahmen machen nur einen kleinen, aber wachsenden Prozentsatz der Besuche aus. Dieser Anstieg belastet die ED zusätzlich, beeinträchtigt den Patientenfluss und macht es dem Personal schwer, angemessene Pflege zu bieten. Oft erfordern psychische Gesundheitspräsentationen mehr Zeit für die Beurteilung, und das Personal fühlt sich möglicherweise unvorbereitet, um mit diesen Situationen umzugehen. Zudem kann die Umgebung in der ED besonders unfreundlich für Personen sein, die mit psychischen Problemen kämpfen, da lange Wartezeiten, Lärm und fehlende Privatsphäre herrschen. Diese Faktoren können zu negativen Erfahrungen führen, die das Risiko von Selbstverletzungen bei bereits in Krisen befindlichen Personen erhöhen können.

Trotz des Schwerpunkts auf der effektiven Behandlung von Patienten mit Suizidgefahr in vielen nationalen und internationalen Strategien gibt es nur begrenzte Forschung zu Notfallversorgungsmodellen, die speziell für diese Patienten entwickelt wurden. Wenig ist darüber bekannt, wie der Patientenweg durch die ED verläuft oder wie die Interaktionen mit Gesundheitsfachleuten im Detail ablaufen. Bestehende Studien haben Inkonsistenzen in den Behandlungsrichtlinien und der Dienstleistungserbringung für psychische Gesundheitsversorgung in verschiedenen Regionen festgestellt. Das zeigt, dass weiterer Forschungsbedarf besteht, um die Patientenerfahrungen und Behandlungsergebnisse zu verbessern.

#Studienziele

Diese Studie hatte zum Ziel, eine neue Methode zu entwickeln, um zu bewerten, wie Patienten durch die Notaufnahme gelangen und Wege zur Verbesserung der Bereitstellung psychischer Gesundheitsversorgung zu identifizieren. Mithilfe statistischer und algorithmischer Ansätze aus der Netzwerkforschung und dem maschinellen Lernen analysierten wir Beobachtungsdaten, die aus einer Krankenhaus-ED gesammelt wurden. Unser Ziel war es, ein datengestütztes Modell zu erstellen, das die Interaktionen zwischen Patienten, Gesundheitsmitarbeitern und klinischen Systemen in Fällen mit vermutetem Suizidrisiko darstellt.

#Patientenverläufe

Um die Patientenreisen zu verstehen, beobachteten und dokumentierten wir klinische Interaktionen von Personen mit suizidalen Gedanken oder Selbstverletzungsrisiko. Insgesamt untersuchten wir 43 Patienten und deren Interaktionen in der ED. Wir bauten ein Netzwerk der Patientenverläufe auf, das die möglichen Wege von der Vorstellung bis zur Entlassung visuell darstellt. Dieses Netzwerk zeigte eine Vielzahl erwarteter Übergänge basierend darauf, wie die ED funktioniert, was darauf hindeutet, dass wir eine gute Repräsentation der Patientenerfahrungen hatten.

In unseren Beobachtungen war der häufigste Weg, wie Patienten ankamen, per Krankenwagen oder Polizei. Wir stellten fest, dass die durchschnittliche Zeit, die Patienten in der ED verbrachten, etwa 1,5 Stunden betrug, während dieser Zeit hatten sie ungefähr fünf Interaktionen mit verschiedenen Arten von klinischem Personal.

#Interaktionsnetzwerke

Um zu verstehen, wie Informationen innerhalb der ED fliessen, konstruierten wir ein Interaktionsnetzwerk basierend auf den gesammelten Daten aus den Patientenverläufen. In diesem Netzwerk repräsentieren Knoten verschiedene Akteure wie Patienten, Pfleger und Ärzte. Die Verbindungen zwischen diesen Knoten zeigen, wie sie interagieren und Informationen über die Patientenversorgung austauschen.

Bei der Analyse des Netzwerks offenbarte es zwei Hauptgruppen: das Notarztteam und das Notfallpsychiatrie-Team. Diese Trennung stammt wahrscheinlich von der Art und Weise, wie diese Teams arbeiten und kommunizieren. Jedoch hängen effektive Patientenoutcomes stark von der Kommunikation zwischen diesen Gruppen ab.

Wir beobachteten, dass die psychiatrische Bezugspflegekraft (PLN) eine Schlüsselperson im Interaktionsnetzwerk war, die eine hohe Bedeutung für den Informationsfluss aufwies. Die PLN hatte mehr Verbindungen im Vergleich zu anderen Rollen, was darauf hinweist, dass sie eine entscheidende Rolle bei der Übermittlung von Informationen zwischen verschiedenen Gesundheitsdienstleistern spielte.

#Identifizierung von Schwachstellen

Die zentrale Rolle der PLN wirft auch Bedenken hinsichtlich potenzieller Schwachstellen im Netzwerk auf. Wenn die Funktion der PLN beeinträchtigt wäre, könnte dies die Kommunikation und Patientenversorgung in der ED negativ beeinflussen. Wir analysierten, ob die Bedeutung der PLN aufgrund der spezifischen Struktur unseres beobachteten Netzwerks entstand oder ob ähnliche Muster in zufälligen Netzwerken auftauchen könnten.

Durch die Analyse stellten wir fest, dass die Bedeutung der PLN in unserem tatsächlichen Netzwerk im Vergleich zu zufälligen Anordnungen signifikant höher war. Das bedeutet, dass die PLN einer höheren Nachfrage nach Informationsübertragung ausgesetzt ist, was Bedenken hinsichtlich der Zuverlässigkeit des Informationsflusses im System aufwirft.

Um dieses Risiko zu mindern, untersuchten wir Strategien zur Verbesserung der Kommunikation zwischen dem Notarztteam und dem Notfallpsychiatrie-Team. Durch das Hinzufügen von Verbindungen zwischen diesen Gruppen konnten wir zeigen, dass es möglich wäre, die effektive Kommunikation wiederherzustellen, selbst wenn die PLN nicht verfügbar wäre.

#Maschinelles Lernen bei Überweisungen

Wir schauten uns auch an, wie spezifische Interaktionen zwischen dem Personal die Entscheidungen über Patientenüberweisungen an das Notfallpsychiatrie-Team beeinflussen könnten. Durch den Aufbau eines Modells für maschinelles Lernen untersuchten wir Interaktionsmuster, die vorhersagen könnten, wann ein Patient zur psychiatrischen Versorgung überwiesen wird.

Wir fanden heraus, dass Interaktionen mit erfahrenen Mitarbeitern vorhersagender für eine Überweisung waren als solche mit weniger erfahrenem Personal. Insbesondere waren Interaktionen zwischen Registratoren und Patientenakten oder Beratern und Patienten signifikante Indikatoren dafür, wann eine Überweisung stattfinden würde.

Diese Analyse gab Einblick, wie Kommunikation und Zusammenarbeit innerhalb der ED Entscheidungen beeinflussen und letztendlich die Behandlungspfade der Patienten betreffen können.

#Diskussion der Ergebnisse

Diese Studie hat eine neue Methode zur Bewertung der psychiatrischen Versorgung in Notfallsituationen vorgestellt, die sich auf Personen mit Suizid- oder Selbstverletzungsrisiko konzentriert. Die in einer tertiären Krankenhaus-ED gesammelten Daten ermöglichten es uns, Modelle zu erstellen, die Patientenverläufe und klinische Interaktionen veranschaulichen.

Unsere Ergebnisse betonen die entscheidende Rolle der PLN im Informationsaustausch innerhalb des klinischen Interaktionsnetzwerks. Die starke Abhängigkeit von dieser Rolle weist jedoch auch auf potenzielle Risiken hin, wenn die PLN nicht verfügbar ist. Die Behebung dieser Schwachstellen durch die Förderung einer besseren Kommunikation zwischen medizinischen und psychiatrischen Teams könnte dazu beitragen, die Patientenversorgung in der ED zu verbessern.

Darüber hinaus hebt unsere Studie die Bedeutung der Anwendung von Techniken des maschinellen Lernens hervor, um Muster zu entdecken, die klinische Entscheidungsfindung beeinflussen. Das Verständnis dieser Muster kann helfen, bessere Strategien für Patientenüberweisungen zu etablieren und die Behandlungspfade zu verbessern.

#Implikationen für zukünftige Forschung

Der quantitative Rahmen, der in dieser Studie entwickelt wurde, hat erhebliches Potenzial für zukünftige Forschungen im Bereich der Notfallpsychischen Gesundheitsversorgung. Durch die Validierung der Ergebnisse in gemischten Methoden-Studien, die sowohl Interviews als auch Netzwerkanalysen einbeziehen, können wir ein umfassenderes Verständnis dafür gewinnen, wie die Versorgung bereitgestellt wird.

Die Forschung sollte die unterschiedlichen Betriebsmodelle in verschiedenen Krankenhäusern berücksichtigen, um zu sehen, wie unser Netzwerkmodell breit angewendet werden kann. Die Verbesserung der Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen verschiedenen klinischen Mitarbeitern bleibt entscheidend für die Schaffung eines ganzheitlichen Ansatzes zur psychischen Gesundheitsversorgung.

Zusätzlich wird eine Erweiterung der Stichprobengrösse in zukünftigen Studien genauere Darstellungen von Patientenwegen liefern. Die Analyse von Patientenerfahrungen und klinischen Wegen kann zu effektiveren Behandlungsplänen und besseren Ergebnissen für Personen mit Selbstverletzungsrisiko führen.

#Fazit

Zusammenfassend hat diese Studie einen neuen und nützlichen Rahmen entwickelt, um Patientenverläufe in einer Notaufnahme abzubilden und zu bewerten. Die aus unserer Forschung gewonnenen Erkenntnisse bilden eine Grundlage für die Verbesserung der Bereitstellung psychischer Gesundheitsversorgung, insbesondere für Personen, die einem Risiko für Suizid oder Selbstverletzung ausgesetzt sind. Obwohl wir uns auf diese spezifische Population konzentriert haben, kann der Anwendungsbereich unseres Rahmens auf andere medizinische Fachrichtungen und Einrichtungen ausgeweitet werden, was letztendlich die Gesundheitsdienstleistung im grösseren Massstab verbessert.