TY  - THES
A1  - Sobotta, Paula Noemi
T1  - Einfluss des Zeitpunktes der Diagnosestellung auf das Outcome von Patienten mit akutem Abdominalschmerz in der zentralen Notaufnahme : diagnostisches Potenzial eines Clinical Decision Support Systems
N2  - Einleitung: Die Zentrale Notaufnahme (ZNA) stellt eine Schnittstelle zwischen prä- und innerklinischer Versorgung dar. Das Spektrum der Krankheitsbilder erstreckt sich über jegliche Fachrichtungen und variiert von harmlosen Banalitäten bis zu akuten Notfällen. Eine sichere und suffiziente Primärversorgung ist die Basis eines qualitativ-hochwertigen Gesundheitssystems.2 Verspätete oder falsche Diagnosen in der ZNA sind mit 10-30 % keine Seltenheit.
 Dies ist nicht nur für den individuellen Patienten belastend, es bedeutet auch einen zusätzlichen Ressourcenverbrauch und eine finanzielle Belastung für das Gesundheitssystem. Clinical Decision Support Systems (CDSS) haben das Potenzial, sowohl professionelle Anwender als auch Laien bei ihrer Diagnosefindung zu unterstützen. Fragestellung: Ziel der Arbeit ist es herauszufinden, welchen Einfluss der Diagnosezeitpunkt auf das Outcome von Patienten mit Abdominalschmerzen in der ZNA hat und inwiefern ein CDSS das Potenzial hat, die genannten Punkte zu beeinflussen.
Methoden: Es handelte sich um eine prospektive, doppelt verblindete Beobachtungsstudie. Patienten, die sich mit Abdominalschmerzen in der Notaufnahme vorstellten, gaben ihre Symptome in die Ada-App ein. Sowohl die  Diagnosevorschläge der App als auch die Verdachtsdiagnosen des behandelnden Arztes wurden dokumentiert und verglichen. Weitere erhobene Parameter waren die Verwendung von apparativer Diagnostik, die vergangene Zeit bis zur endgültigen Diagnosestellung, das Auftreten von Komplikationen, die Komorbidität und Mortalität sowie die Länge des Krankenhausaufenthalts. Das Follow-Up erfolgte zu verschiedenen Zeitpunkten bis zu Tag 90. Für die Analyse wurden die 450 Patienten anhand des Zeitpunkts ihrer Diagnosestellung in Gruppen "früh" (Tag 0) und "spät" (Tag 1-24) eingeteilt.
Ergebnisse: Im Vergleich zur „frühen“ Gruppe, hatte die Gruppe der „spät“ diagnostizierten Patienten einen höheren Anteil von Männern (45.2% (n=168/372) versus 60.3 % (n=47/78); p=0.018), im Schnitt einen höheren Charlson Comorbidity Index (0.7 versus 1.1; p=0.045) und im Schnitt einen höheren RAI-C Score (8.06 versus 9.9; p<0.001) am Tag ihrer Vorstellung. Bei den „spät“ diagnostizierten blieben weniger Patienten komplikationsfrei (57.0 % 49 (n=212/372) versus 17.9% (n=14/78); p<0.001), es traten mehr Major-Komplikationen auf (8.9% (n=33/372) versus 17.9% (n=14/78); p=0.024), analog dazu war der Comprehensive Complication Index höher (13.1 versus 25.6; p<0.001) und sie verweilten länger im Krankenhaus (2.6 Tage versus 6.7 Tage; p<0.001). Zudem nahmen sie signifikant mehr apparative Diagnostik in Anspruch.
Die behandelnden Ärzte konnten in 82.6% der Fälle (n=372/450) am Tag der Vorstellung die korrekte Diagnose stellen. Die Ada-App konnte in insgesamt 52% der Fälle (n=234/450) die korrekte Diagnose unter ihren Diagnoseverschlägen nennen.
Schlussfolgerung: Multimorbide Patienten scheinen anfälliger zu sein für falsche und verspätete Diagnosen. Ein später Diagnosezeitpunkt korreliert mit der vermehrten Nutzung apparativer Diagnostik, einem komplikationsreicheren Verlauf, einer höheren Komorbidität und einem längeren Krankenhausaufenthalt.
Die Ada-App ist den Ärzten zwar unterlegen, dennoch ist Potenzial vorhanden.
Für Ärzte kann die Ada-App eine Unterstützung im Rahmen der Diagnosefindung darstellen. Neben der Ressourcenentlastung kann sie vor Fehlannahmen und frühzeitigen Schlussfolgerungen schützen und auf weitere mögliche Differentialdiagnosen hinweisen. Die Ada-App stellt für Laien mit Sicherheit eine Weiterentwicklung gegenüber der simplen Symptomsuche über das Internet dar, dennoch sollten weitere Studien den Nutzen und die Sicherheit der App überprüfen.
N2  - Introduction: The emergency department (ED) represents an interface between preclinical and in-hospital care. The spectrum of diseases covers all medical specialties and ranges from minor issues to acute emergencies. A safe and sufficient primary care is the basis of a high-quality healthcare system. Delayed or incorrect diagnoses in the ED are not uncommon, with rates ranging from 10 % to 30 %.This not only burdens the individual patient, but also leads to additional resource consumption and financial strain on the healthcare system.
Clinical Decision Support Systems (CDSS) have the potential to support both professional users and laypersons in their diagnostic decision-making.
Objective: The aim of this dissertation was to determine the influence of the time of diagnosis on the outcome of patients with abdominal pain in the ED and to what extent a CDSS has the potential to influence these factors.
Methods: The present study was a prospective, double-blinded observational study. Patients presenting with abdominal pain in the ED entered their symptoms into the Ada-app. Both the app's diagnostic suggestions and the physician’s suspected diagnoses were recorded and compared. Other parameters of interest were the use of diagnostic equipment, time to final diagnosis, occurrence of complications, comorbidity and mortality, and length of hospital stay. Follow-up was conducted at different intervals up to day 90. For analysis, the 450 patients were divided into the two groups "early" (day 0) and "late" (day 1-24), depending on when the final diagnosis was made.
Results: Compared to the "early" group, the group of "late" diagnosed patients had a higher proportion of men (45. 2% (n=168/372) versus 60.3 % (n=47/78); p=0.018), on average a higher Charlson Comorbidity Index (0.7 versus 1.1, p=0.045); and on average a higher RAI-C score (8.06 versus 9.9; p<0.001) on the day of their presentation. Among the "late" diagnosed patients, fewer remained free of complications (57.0 % (n=212/372) versus 17.9 % (n=14/78); p<0.001), more major complications occurred (8.9% (n=33/372) versus 17.9 % (n=14/78); p=0.024), the Comprehensive Complication Index was also higher (13.1 versus 25.6; p<0.001), and the average length of hospital stay was longer (2.6 days versus 6.7 days; p<0.001). They also underwent significantly more diagnostic tests.
The treating physicians were able to make the correct diagnosis on the day of presentation in 82.6 % of cases (n=372/450). The Ada-app was able to provide the correct diagnosis among its diagnostic suggestions in a total of 52% of cases (n=234/450).
Conclusion: Multimorbid patients seem to be more susceptible to diagnostic errors. A later time of diagnosis is correlated with increased use of diagnostics, a higher rate of complication, higher comorbidity, and a longer hospital stay.
Although the Ada-app is clearly inferior to physicians concerning diagnostic accuracy, there is potential. For physicians, the Ada-app can provide support in the diagnostic process, for example by suggesting further possible differential diagnoses. In addition to resource relief, it can help to avoid misdiagnosis and premature conclusions. For laypeople, the Ada-app represents an improvement
compared to the simple symptom search on the Internet, nevertheless further studies should investigate the performance and safety of the app.
KW  - Diagnosezeitpunkt
KW  - Multimorbidität
KW  - Clinical Decision Support System
Y1  - 2024
UR  - http://publikationen.ub.uni-frankfurt.de/frontdoor/index/index/docId/86212
UR  - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hebis:30:3-862126
CY  - Frankfurt am Main
ER  -