{"id":{"repo_id":"fu-berlin","oai_identifier":"oai:refubium.fu-berlin.de:fub188/52012"},"canonical_url":"https://search.dev.ndltd.org/etd/fu-berlin/oai:refubium.fu-berlin.de:fub188/52012","repository":{"repo_id":"fu-berlin","name":"Freie Universität Berlin","base_url":"https://refubium.fu-berlin.de/oai/request"},"display":{"title":"Validierung eines Algorithmus für die initiale Zuweisung von Notfallpatienten mit Leitsymptom Schwindel zur Hals-Nasen-Ohrenheilkunde oder Neurologie","abstract":"Einleitung: Akuter Schwindel ist einer der häufigsten Gründe, dass Patienten eine Notaufnahme aufsuchen. Die Ursachen von Schwindel sind vielfältig und erfordern teilweise umfangreiche Diagnostik. Die verschiedenen ursächlichen Erkrankungen umfassen beispielsweise gutartigen Lagerungsschwindel bis lebensbedrohlichen Schlaganfall und werden von unterschiedlichen Fachdisziplinen behandelt. Verzögerte Zuordnungen zur entsprechenden Fachdisziplin können die Behandlungsqualität in der Notfallversorgung gefährden und knappe Ressourcen zusätzlich belasten. Für die intendierte initiale Zuordnung von Schwindelpatienten zur Fachdisziplin wurde daher ein Algorithmus etabliert und seine Anwendbarkeit und Verlässlichkeit überprüft. Methodik: Geschulte Pflegekräfte ordneten mit Hilfe des o.g. Algorithmus bereits in der Erstsichtung der Notaufnahme noch vor dem ärztlichen Erstkontakt die Patienten mit Leitsymptom Schwindel der Fachdisziplin Hals-Nasen-Ohrenheilkunde (HNO), Innere Medizin oder Neurologie zu. Die im Zeitraum 2018 bis 2019 erhobenen Daten analysierten wir retrospektiv. Zur Überprüfung des Algorithmus wurden dabei zwei Kohorten mit jeweils 500 Patienten vor und nach Etablierung des Algorithmus verglichen. In der Analyse berücksichtigten wir unter anderem Schwindelcharakteristika, Behandlungsdauer und finale Diagnosen. Zusätzlich wurden potenzielle Zusammenhänge zwischen den einzelnen untersuchten Merkmalen der Schwindelpatienten überprüft. Das Signifikanzniveau wurde bei p ≤ 0,05 festgelegt. Ergebnisse: Für die insgesamt 1 000 untersuchten Notfallpatienten mit dem Leitsymptom Schwindel konnte mithilfe des Algorithmus die initiale intendierte Zuordnung zur Fachdisziplin nicht verbessert werden (p = 0,507). Die meisten Patienten (67,5 %) wurden initial der Fachdisziplin Neurologie zugeordnet. Die häufigste Diagnose war bei jedem vierten Patienten (25,9 %) ein benigner paroxysmaler Lagerungsschwindel. Bei jedem fünften Patienten (22,0 %) blieb die Schwindelursache unklar. Jeder neunte Patient (11,3 %) bot eine transitorische ischämische Attacke oder einen Schlaganfall. Bei fast einem Drittel der Patienten (29,2 %) wurde der Algorithmus nicht wie intendiert angewendet. Schlussfolgerungen: Der Algorithmus für Notfallpatienten mit dem Leitsymptom Schwindel konnte im Rahmen der Erstsichtung durch Pflegekräfte vor dem ärztlichen Erstkontakt zu einem großen Anteil verlässlich eingesetzt werden. Insgesamt kam es durch die Anwendung des Algorithmus zu keiner Verbesserung der initial intendierten Zuordnung zur Fachdisziplin. Vor allem für die zeitkritischen Patienten mit Schlaganfall ergaben sich durch die Anwendung des Algorithmus im Sinne einer früheren Erkennung keine zeitlichen Behandlungsvor-, aber auch keine -nachteile. Die Warte- und Behandlungszeiten der verschiedenen Fachdisziplinen unterschieden sich vor und nach Etablierung des Algorithmus nicht signifikant.","abstract_html":"Einleitung: Akuter Schwindel ist einer der häufigsten Gründe, dass Patienten eine Notaufnahme aufsuchen. Die Ursachen von Schwindel sind vielfältig und erfordern teilweise umfangreiche Diagnostik. 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Zur Überprüfung des Algorithmus wurden dabei zwei Kohorten mit jeweils 500 Patienten vor und nach Etablierung des Algorithmus verglichen. In der Analyse berücksichtigten wir unter anderem Schwindelcharakteristika, Behandlungsdauer und finale Diagnosen. Zusätzlich wurden potenzielle Zusammenhänge zwischen den einzelnen untersuchten Merkmalen der Schwindelpatienten überprüft. Das Signifikanzniveau wurde bei p ≤ 0,05 festgelegt. Ergebnisse: Für die insgesamt 1 000 untersuchten Notfallpatienten mit dem Leitsymptom Schwindel konnte mithilfe des Algorithmus die initiale intendierte Zuordnung zur Fachdisziplin nicht verbessert werden (p = 0,507). Die meisten Patienten (67,5 %) wurden initial der Fachdisziplin Neurologie zugeordnet. Die häufigste Diagnose war bei jedem vierten Patienten (25,9 %) ein benigner paroxysmaler Lagerungsschwindel. Bei jedem fünften Patienten (22,0 %) blieb die Schwindelursache unklar. Jeder neunte Patient (11,3 %) bot eine transitorische ischämische Attacke oder einen Schlaganfall. Bei fast einem Drittel der Patienten (29,2 %) wurde der Algorithmus nicht wie intendiert angewendet. Schlussfolgerungen: Der Algorithmus für Notfallpatienten mit dem Leitsymptom Schwindel konnte im Rahmen der Erstsichtung durch Pflegekräfte vor dem ärztlichen Erstkontakt zu einem großen Anteil verlässlich eingesetzt werden. Insgesamt kam es durch die Anwendung des Algorithmus zu keiner Verbesserung der initial intendierten Zuordnung zur Fachdisziplin. Vor allem für die zeitkritischen Patienten mit Schlaganfall ergaben sich durch die Anwendung des Algorithmus im Sinne einer früheren Erkennung keine zeitlichen Behandlungsvor-, aber auch keine -nachteile. Die Warte- und Behandlungszeiten der verschiedenen Fachdisziplinen unterschieden sich vor und nach Etablierung des Algorithmus nicht signifikant.","Objective: Acute dizziness is one of the most common reasons which leads patients to go to the emergency department. The causes of dizziness are versatile and often require extensive diagnostic evaluation. The underlying conditions range from benign paroxysmal positional vertigo to life-threatening stroke and are managed by different medical specialties. Delayed assignments to the appropriate discipline may compromise the quality of emergency care and further strain limited resources. To ensure the intended initial assignment of patients with dizziness to the appropriate specialty an algorithm was established. In this dissertation, the applicability and reliability of this algorithm were evaluated. Methods: Specially trained nursing staff utilized the algorithm during triage in the emergency department, assigning patients with the chief complaint of dizziness to the medical specialties of Otorhinolaryngology (ENT), Internal Medicine, or Neurology prior to any physician consultation. Data collected between 2018 and 2019 was retrospectively analyzed. To evaluate the algorithm, two cohorts of 500 patients with the chief complaint of acute dizziness -before and after the establishment of the algorithm- were compared. The analysis considered characteristics of dizziness, treatment duration and final diagnoses. Potential associations between specific characteristics of the patients presenting with dizziness were examined as well. The significance level was set at p ≤ 0,05. Results: Among the 1000 emergency patients with the chief complaint dizziness, the algorithm did not improve the intended initial allocation to specialties (p = 0,507). Most patients (67,5%) were initially assigned to neurology. Benign paroxysmal positional vertigo was the most common diagnosis, observed in 25,9 % of patients. For 22,0%, no specific cause for the occur of dizziness could be identified. Transient ischemic attack or stroke occurred in 11,3 % of cases. In 29,2 % of cases the algorithm was not applied as intended. Conclusions: While the algorithm for emergency patients presenting with the chief complaint dizziness could be reliably applied by nursing staff during triage in most cases, it’s incorrect application in about one third of cased indicates a need for further training. Overall, the application of the algorithm did not improve the intended initial allocation to the specialties. For time-critical patients with stroke, no timing advantages- or disadvantages were observed through the algorithm’s application. The waiting and treatment duration remained unchanged before and after its introduction."]},{"key":"dc:title","label":"Title","values":["Validierung eines Algorithmus für die initiale Zuweisung von Notfallpatienten mit Leitsymptom Schwindel zur Hals-Nasen-Ohrenheilkunde oder Neurologie"]}]}],"canonical_facts":{"dc:creator":["Wolfowski, Alina"],"dc:date.issued":["2026"],"dc:description.abstract":["Einleitung: Akuter Schwindel ist einer der häufigsten Gründe, dass Patienten eine Notaufnahme aufsuchen. Die Ursachen von Schwindel sind vielfältig und erfordern teilweise umfangreiche Diagnostik. Die verschiedenen ursächlichen Erkrankungen umfassen beispielsweise gutartigen Lagerungsschwindel bis lebensbedrohlichen Schlaganfall und werden von unterschiedlichen Fachdisziplinen behandelt. Verzögerte Zuordnungen zur entsprechenden Fachdisziplin können die Behandlungsqualität in der Notfallversorgung gefährden und knappe Ressourcen zusätzlich belasten. 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Ergebnisse: Für die insgesamt 1 000 untersuchten Notfallpatienten mit dem Leitsymptom Schwindel konnte mithilfe des Algorithmus die initiale intendierte Zuordnung zur Fachdisziplin nicht verbessert werden (p = 0,507). Die meisten Patienten (67,5 %) wurden initial der Fachdisziplin Neurologie zugeordnet. Die häufigste Diagnose war bei jedem vierten Patienten (25,9 %) ein benigner paroxysmaler Lagerungsschwindel. Bei jedem fünften Patienten (22,0 %) blieb die Schwindelursache unklar. Jeder neunte Patient (11,3 %) bot eine transitorische ischämische Attacke oder einen Schlaganfall. Bei fast einem Drittel der Patienten (29,2 %) wurde der Algorithmus nicht wie intendiert angewendet. Schlussfolgerungen: Der Algorithmus für Notfallpatienten mit dem Leitsymptom Schwindel konnte im Rahmen der Erstsichtung durch Pflegekräfte vor dem ärztlichen Erstkontakt zu einem großen Anteil verlässlich eingesetzt werden. Insgesamt kam es durch die Anwendung des Algorithmus zu keiner Verbesserung der initial intendierten Zuordnung zur Fachdisziplin. Vor allem für die zeitkritischen Patienten mit Schlaganfall ergaben sich durch die Anwendung des Algorithmus im Sinne einer früheren Erkennung keine zeitlichen Behandlungsvor-, aber auch keine -nachteile. Die Warte- und Behandlungszeiten der verschiedenen Fachdisziplinen unterschieden sich vor und nach Etablierung des Algorithmus nicht signifikant.","Objective: Acute dizziness is one of the most common reasons which leads patients to go to the emergency department. The causes of dizziness are versatile and often require extensive diagnostic evaluation. The underlying conditions range from benign paroxysmal positional vertigo to life-threatening stroke and are managed by different medical specialties. Delayed assignments to the appropriate discipline may compromise the quality of emergency care and further strain limited resources. To ensure the intended initial assignment of patients with dizziness to the appropriate specialty an algorithm was established. In this dissertation, the applicability and reliability of this algorithm were evaluated. Methods: Specially trained nursing staff utilized the algorithm during triage in the emergency department, assigning patients with the chief complaint of dizziness to the medical specialties of Otorhinolaryngology (ENT), Internal Medicine, or Neurology prior to any physician consultation. Data collected between 2018 and 2019 was retrospectively analyzed. To evaluate the algorithm, two cohorts of 500 patients with the chief complaint of acute dizziness -before and after the establishment of the algorithm- were compared. The analysis considered characteristics of dizziness, treatment duration and final diagnoses. Potential associations between specific characteristics of the patients presenting with dizziness were examined as well. 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