Der Unfallchirurg

, Volume 112, Issue 1, pp 23–32 | Cite as

Validierung der Vorsichtung nach dem mSTaRT-Algorithmus

Pilotstudie zur Entwicklung einer multizentrischen Evaluation
  • A.O. Paul
  • M.V. Kay
  • T. Huppertz
  • F. Mair
  • Y. Dierking
  • P. Hornburger
  • W. Mutschler
  • K.-G. Kanz
Originalien

Zusammenfassung

Einführung

Bei einem Massenanfall von Verletzten ist eine Sichtung aller Patienten durch den leitenden Notarzt in einem medizinisch sinnvollen Zeitrahmen in der Regel nicht durchführbar. Um die initiale Sortierung der Verletzten an die ersteintreffenden Rettungskräfte delegieren zu können, sind deshalb entsprechende Algorithmen notwendig. Die Sicherheit und Genauigkeit derartiger Konzepte sind jedoch nicht ausreichend validiert.

Material und Methoden

Einsatzkräfte des Rettungsdienstes führten am Unfallort prospektiv bei unfallverletzten Patienten eine Sortierung entsprechend mSTaRT (“modified simple triage and rapid treatment”) durch, in die Kategorien Rot, Gelb oder Grün (lebensbedrohlich, schwer oder leicht verletzt). Nach Aufnahme in die Notfallaufnahme bzw. in den Schockraum erfolgte eine Einteilung in Rot (kritisch verletzt), Gelb (stationär zu behandeln) und Grün (ambulant behandelbar). Als Hauptendpunkt wurden die Übereinstimmung der präklinischen und klinischen Kategorisierungen sowie die Rate an Über- bzw. Untertriage ausgewertet.

Ergebnisse

Es konnten 151 unfallverletzte Patienten in die Pilotstudie eingeschlossen werden. Nach mSTaRT wurden 62,3% der Patienten korrekt kategorisiert, 27,1% unter- und 10,6% überbewertet. In Bezug auf eine Übertriage von kritisch verletzten Patienten zeigte sich, dass diese im Vergleich zu nichtkritisch verletzten Patienten mit einer 17,3fach höheren Wahrscheinlichkeit als Rot kategorisiert wurden („positive likelihood ratio“ LR+ 17,3; 95% KI 3,8–795). Die Anwendung des Algorithmus führte allerdings bei jedem zweiten kritisch verletzten Patienten zu einer Untertriage. In diesen Fällen bestanden klinisch relevante Schädelblutungen und -frakturen, die wegen der initial fehlenden Symptomatik durch den Algorithmus nicht erkannt werden konnten. Kritisch verletzte Patienten wurden deshalb im Vergleich zu nichtkritsch verletzten Patienten mit einer 0,51fach geringeren Wahrscheinlichkeit als Gelb eingestuft („negative likelihood ratio” LR- 0,51; 95% KI 0,22–0,83).

Schlussfolgerung

Die Ergebnisse der Pilotstudie zeigen, dass bei Anwendung des mSTaRT-Algorithmus nur mit einer geringen Übertriage zu rechnen ist. Lebensbedrohlich bzw. kritisch verletzte Patienten werden gegenüber nichtkritisch verletzten Patienten mit hoher Wahrscheinlichkeit als Rot kategorisiert. Patienten mit Schädel-Hirn-Trauma können durch den Algorithmus jedoch nicht eindeutig erfasst werden und müssen deshalb zur Vermeidung einer Untertriage weiteren Nachsichtungen zugeführt werden.

Schlüsselwörter

Massenanfall von Verletzten Triage Sichtung Leitender Notarzt Algorithmus 

Validation of the prehospital mSTaRT triage algorithm

A pilot study for the development of a multicenter evaluation

Abstract

Introduction

Successful management of a mass casualty incident requires integrated operating procedures. A common division of victims into descriptive needs-based groups and the corresponding decision processes is the key to ensuring a successful operational response. The mSTaRT (“modified simple triage and rapid treatment”) algorithm should enable emergency medical technicians to conduct triage, perform appropriate medical interventions, and coordinate transportation to adequate care facilities. The aim of this study was to design a concept to validate the mSTaRT algorithm.

Methods

Standardized evaluation sheets were distributed to emergency medical services (EMS) staff to prospectively classify trauma patients according to the mSTaRT algorithm: red (immediate: critically injured patients who can be helped by immediate transport), yellow (urgent: severely injured patients whose transport can be delayed), or green (delayed: patients with minor injuries who need help less urgently). The patients were then reevaluated in the emergency department, and the results were compared. The main points of the comparison were consistency of triage category and rates of overtriage and undertriage.

Results

The study included 151 trauma patients. Of these, 62.3% were triaged correctly, 10.6% were overtriaged (2.6% critical overtriage), and 27.1% were undertriaged (4.0% critical undertriage). In the critically injured (immediate) category, the positive likelihood ratio (LR+) was 17.3 (95% CI 3.8–795), and the negative likelihood ratio (LR-) was 0.51 (95% CI 0.22–0.83). The probability of identifying a critically injured (immediate) patient was 17.3 times higher than the probability of identifying a severely (urgent) or minor (delayed) injured patient as immediate. Therefore, the rate of overtriage was very low. But every second patient who should have been classified as immediate was undertriaged by the EMS personnel. This undertriage was due to patients’ suffering from head trauma, a well-known problem in the clinical context but a new problem in the triage context.

Conclusion

The results of our pilot study show that by using mSTaRT, patients designated as yellow (urgent) and green (delayed) will be accurately distinguished from red (immediate) patients; therefore, only a small number of patients will be overtriaged as red. However, some patients with severe head injury may not be initially assigned to the red category as required, resulting in undertriage. Consequently, modification of the mSTaRT procedures should be considered. A further identifier in the algorithm or checkpoint in the process should act as a safety net for catching severe head injury. A larger data set is required to further validate the mSTaRT algorithm. This will be acquired by means of a multicenter study.

Keywords

Mass casualty incident Triage Operations research Chief emergency physician Algorithm 

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Copyright information

© Springer Medizin Verlag 2008

Authors and Affiliations

  • A.O. Paul
    • 1
  • M.V. Kay
    • 2
  • T. Huppertz
    • 3
  • F. Mair
    • 1
  • Y. Dierking
    • 1
  • P. Hornburger
    • 3
  • W. Mutschler
    • 1
  • K.-G. Kanz
    • 1
  1. 1.Chirurgische Klinik und PoliklinikCampus Innenstadt, Klinikum der Universität MünchenMünchenDeutschland
  2. 2.Plansafe GmbHStarnbergDeutschland
  3. 3.Berufsfeuerwehr MünchenMünchenDeutschland

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