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DOI: 10.1055/s-0040-1711980
Die Rolle der strukturierten Befunderhebung in der Diagnostik und Therapieplanung schlafbezogener Atmungsstörungen
Einleitung In der Diagnostik schlafbezogener Atemstörungen ist die ausführliche Anamnese und Befunderhebung der Anatomie der Kopf-Hals-Region für die Einleitung einer adäquaten Diagnostik und Therapie unabdingbar. Schlafmedizinische Anamnese und Befundung haben sich in der Vergangenheit in ihrer Durchführung und Dokumentation als äußert zeitaufwändig herausgestellt. Die Verwendung einer strukturierten Befunderfassung (SR) von diagnostischen und therapeutischen Maßnahmen erhöht in vielen Bereichen nachweislich die Befundqualität und die zeitliche Effizienz. Ziel der vorliegenden Studie ist es, die Befundqualität von Freitextbefunden (FTR) und SR im Hinblick auf Vollständigkeit, Effizienz und Benutzerzufriedenheit zu vergleichen.
Material und Methoden: SR wurde bei schlafmedizinischen Patienten zur Erhebung von Anamnese, klinischer und technischer Untersuchungsbefunde sowie zur Erstellung korrespondierender Arztbriefe durch Assistenzärzte in fortgeschrittener Weiterbildung benutzt. Korrespondierende FTR und SR wurden anschließend bezüglich Befundqualität und Zeitaufwand ausgewertet. Ferner erfolgte eine Evaluation der Benutzerzufriedenheit mittels eines Fragenbogens mit visueller Analogskala (VAS).
Ergebnisse Die SR zeigten eine signifikant höhere Befundvollständigkeit in allen Teilaspekten (92,8 % vs. 52,6 %, p<0,001). Die benötigte Zeit bei SR war dabei signifikant geringer als bei FTR (10,2 min vs. 16,8 min, p<0,001) und die Benutzerzufriedenheit signifikant höher (VAS 8,3 vs. 2,2, p< 0,01).
Schlussfolgerung SR in der somnologischen Sprechstunde liefert im klinischen Alltag eine überlegene Befundqualität, eine höhere zeitliche Effizienz und eine gesteigerte Benutzerzufriedenheit. Aufgrund dessen sollte SR in der schlafmedizinischen Befunderstellung empfohlen werden
Poster-PDF A-1224.PDF
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Smart Reporting GmbH, München
Publikationsverlauf
Artikel online veröffentlicht:
10. Juni 2020
© 2020. The Author(s). This is an open access article published by Thieme under the terms of the Creative Commons Attribution-NonDerivative-NonCommercial-License, permitting copying and reproduction so long as the original work is given appropriate credit. Contents may not be used for commercial purposes, or adapted, remixed, transformed or built upon. (https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/).
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