Analyse der Daten aus Software und Lagerungssensoren: eine Untersuchung auf der Intensivstation

Einleitung

Dekubitus ist ein unerwünschtes Ereignis, das Risikopatienten auf Intensivstationen treffen kann. Eine längere Immobilisation verlängert die Aufenthaltsdauer und erhöht die Behandlungskosten. Der regelmäßige Wechsel der Lagerung ist für die Dekubitusprophylaxe grundlegend. Sensoren des Internets der Dinge (IoT) ermöglichen es, die Lagerung des Patienten in Echtzeit zu erfassen, und erleichtern dem Pflegeteam individuell zugeschnittene Maßnahmen. Dieser Bericht stellt die Analyse der Daten vor, die über Überwachungssensoren bei der kontinuierlichen Begleitung von Patienten auf einer Intensivstation erhoben wurden. 

Ziele

Die vom Überwachungssystem erzeugten Berichte auszuwerten, die die Häufigkeit der Umlagerung sowie Dauer und Art der eingenommenen Position im Einzelnen ausweisen, um Verbesserungspotenziale in der Dekubitusprophylaxe zu erkennen. Geprüft werden soll der Einsatz von Lagerungssensoren bei kritisch kranken Patienten auf einer Intensivstation und dessen Wirkung auf die Dekubitusprophylaxe. Die Untersuchung betrachtet außerdem die Verweildauer in den verschiedenen Positionen, um den Einsatz der Krankenhausressourcen zu optimieren.

Methode

Durchgeführt wurde eine retrospektive Querschnittsstudie an einer Stichprobe von 10 Patienten, die zwischen dem 31.01.2023 und dem 17.03.2023 – insgesamt 45 Tage – auf der Intensivstation eines Krankenhauses der Maximalversorgung aufgenommen wurden. Die Teilnehmenden wurden mit Lagerungssensoren begleitet, die Veränderungen von Position, Bewegung und Neigungswinkel erfassten und so Phasen der Immobilität sowie Umlagerungen erkennbar machten. Das zuvor geschulte Pflegeteam nutzte die Sensordaten für gezielte Maßnahmen zur Umlagerung der Patienten, wo dies erforderlich war. Diese Auswertung wurde von der Ethikkommission der Einrichtung genehmigt.

Ergebnisse

Automatisierte Erfassung

Der Einsatz der Überwachungssensoren ermöglichte die automatisierte Erfassung der Patientenlagerung und lieferte Daten dazu, wie lange und wie häufig die Patienten in Rückenlage, Rechtsseitenlage und Linksseitenlage verblieben. Für einen der Patienten wurden im Überwachungszeitraum vom 31. Januar bis 27. Februar 2023 insgesamt 27 Tage, 7 Stunden und 7 Minuten ohne ausgesetzte Erinnerungen erfasst. Die Oberfläche des Systems war während des gesamten Überwachungszeitraums verfügbar und zeigte die Daten unterbrechungsfrei in Echtzeit an, sodass das Pflegeteam einen umfassenden und durchgängigen Überblick über den Zustand der Patienten hatte.

Gesamtzeit pro Position

Wie die folgende Grafik zeigt, war die Rückenlage mit 12 Tagen, 10 Stunden und 39 Minuten am häufigsten. Auf Linksseitenlage und Rechtsseitenlage entfielen 7 Tage, 5 Stunden und 54 Minuten beziehungsweise 7 Tage, 8 Stunden und 56 Minuten – ein Hinweis auf eine sachgerechte Umlagerungspraxis, die für die Dekubitusprophylaxe unerlässlich ist.

Pflegeplanung vs. Überwachung

Der Vergleich zwischen der vorgesehenen Verweildauer je Position und der vom Sensor tatsächlich gemessenen Zeit zeigte, dass die Rückenlage länger als vorgesehen eingenommen wurde. Bei Links- und Rechtsseitenlage lagen die gemessenen Zeiten nahe an den vorgesehenen, was für eine gute Protokolltreue spricht.

Das Pflegeteam bewertete die Technologie positiv im Hinblick auf ihren Beitrag zu Motivation, Orientierung und Engagement des Teams.

Fazit

Die Untersuchung zeigt das Potenzial von Lagerungssensoren für die Echtzeitanalyse der Patientenlagerung, die wesentlich zur Dekubitusprophylaxe in kritischen Versorgungsbereichen beiträgt. Diese Sensoren liefern automatisiert und über das Internet Daten zur Lagerung der Patienten und ermöglichen so ein dynamischeres, individuelleres Vorgehen. Das verbessert die Versorgungsqualität, entspricht den empfohlenen Praktiken, unterstreicht die Bedeutung einer regelmäßigen und überwachten Umlagerung und fördert eine Versorgungskultur, die Prävention und Patientensicherheit in den Mittelpunkt stellt. Der Einsatz dieser Technologie auf Intensivstationen ist eine wirksame und innovative Strategie: Sie unterstützt die Teams mit akustischen und visuellen Erinnerungen und ermöglicht frühzeitige, individuell zugeschnittene Maßnahmen, die einem Dekubitus vorbeugen können. Die Datenanalyse erlaubt es, die Umlagerungsprotokolle zu überprüfen und zu verbessern, und ist damit ein wertvolles Instrument, um den Einsatz der Krankenhausressourcen zu optimieren, die klinischen Ergebnisse zu verbessern sowie mögliche Prozessverbesserungen und Ansatzpunkte für gezielte Maßnahmenpläne zu erkennen. Die Einführung solcher technologischen Lösungen spiegelt einen breiteren Trend im Gesundheitswesen wider, Innovationen einzubinden, um komplexe klinische Herausforderungen zu bewältigen, und fördert ein sichereres, effizienteres und qualitativ hochwertigeres, patientenzentriertes Versorgungsumfeld.

Autoren

Bruno Shoiti Ullrich Rondem, Camila Rinco Alves Maia, Elaine Cristina Ferreira Ianni, Jessica Sayuri Kojima und Sirlene Maria de Melo