tacSTART-Algorithmus-Studie beim WWF in Davos

Bei Massenanfallen von Verletzten (MANV) besteht oft ein Missverhältnis zwischen dem Behandlungsbedarf und den verfügbaren Ressourcen. Verschiedene Sichtungssysteme werden präklinisch verwendet, darunter der „tactical Simple Triage and Rapid Treatment“(tacSTART)-Algorithmus, der speziell für Bedrohungslagen entwickelt wurde. Die vorliegende Studie der Arbeitsgruppe um Wunderlich et al. untersuchte, ob der tacSTART-Algorithmus von zivilen und militärischen Rettungskräften ohne vorherige Erfahrung mit Sichtungsalgorithmen wirksam genutzt werden kann. Das Weltwirtschaftsforum (WEF) 2020 bot ein optimales Umfeld für diese Untersuchung.

Wunderlich R, et al. tacSTART-Triage – Anwendung für zivile und militärische Einsatzkräfte. Eine prospektive Studie beim Weltwirtschaftsforum in Davos. Notfall Rettungsmed 2024 (https://link.springer.com/article/10.1007/s10049-024-01304-7)

(C) Publikation der Infografik mit Erlaubnis des Springer-Verlages

Material und Methoden: Die Studie wurde während des WEF in Davos durchgeführt und umfasste nichtärztliches und ärztliches Personal von zivilen und militärischen Rettungsdiensten. Die Teilnehmenden erhielten eine Einführung in den tacSTART-Algorithmus und führten insgesamt 2000 Vorsichtungen an Schauspielpatientinnen und -patienten sowie Patientenkarten durch. Ein Online-Fragebogen diente zur Datenerfassung, welche statistisch ausgewertet wurde.

Ergebnisse: Die Studienergebnisse zeigten, dass der tacSTART-Algorithmus eine hohe Übereinstimmung mit der wahren Vorsichtung erzielte (91,7%). Es gab keine signifikanten Unterschiede zwischen zivilen und militärischen Rettungskräften. Die Selbsteinschätzung der Teilnehmenden und die Bewertung des Algorithmus waren positiv.

Diskussion: Die Studienergebnisse unterstützen die Effektivität des tacSTARTAlgorithmus als Instrument zur Vorsichtung in MANV-Szenarien. Die Ergebnisse betonen seine Anwendbarkeit für verschiedene Fachkräftegruppen. Die Studie trägt dazu bei, das Verst.ndnis für Sichtungsalgorithmen in Großschadenslagen zu erweitern und die Patientenversorgung zu verbessern.

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