Am 01.12.2021 war mit 34 SARS-CoV-2-Intensivpatienten die lokale Höchstbelegung am UKA erreicht, weitere 26 Intensivbetten waren mit sonstigen Notfallpatienten belegt. Diese Maximalbelegung der Intensivstation am UKA zum 01.12.2021 mit 60 Patienten sowie die ersten 20 nachrückenden Patienten auf die Intensivstation stellten die Grundlage für die Simulationsstudie dar. Per Patient lagen dabei folgende Merkmale vor: Alter, SAPS-Score, TISS-Score, „length of stay“ auf der Intensivstation, Hauptdiagnose, Nebendiagnose sowie der Entlassgrund, i.e. entlassen oder verstorben.
Ziel der Simulationsstudie war die Quantifizierung der Letalität auf ICU für insgesamt 10 verschiedene Ex-post-Triage-Politiken (siehe Tab. 1). Unter anderem lag etwa ein lokales Ex-post-Triage-Konzept (UKA-Score, siehe ID 8 und ID 9 in Tab. 1 und Flowchart als elektronisches Zusatzmaterial) in Umsetzung von [2] seit der ersten Pandemiewelle aktualisiert vor [6]. Ex-post-Triage ist dabei definiert als die Triage von Bestands- sowie prospektiven Intensivpatienten bei vollständiger Auslastung der Intensivressourcen (siehe Box am Anfang des Beitrags).
Tab. 1 Beschreibung der 10 untersuchten Ex-post-Triage-Politiken Mithilfe einer Monte-Carlo-Simulationstechnik wurden 100 verschiedene Belegungen der ICU mit 60 Patienten sowie jeweils eine Warteschlange 10 nachrückender Patienten durch zufälliges Ziehen aus dem Datensatz mit Zurücklegen erzeugt. Unter der Annahme, dass aus praktischen Gründen eine Ex-post-Triage von maximal 6 Patienten (10 % der Bestandsbetten) durchführbar ist, wurden für jedes der 100 Szenarien die Letalitätsraten auf der Intensivstation per Triagepolitik berechnet. Die Verteilung der Letalitätsraten per Ex-post-Triage-Politik wurden in Boxplots visualisiert sowie Signifikanztests zum paarweisen Vergleich der Ex-post-Triage-Politiken durchgeführt.