Bettenkapazitätssteuerung in Zeiten der COVID-19-Pandemie

Abstract

Zusammenfassung Hintergrund Die COVID-19-Pandemie zeichnet sich durch einen sich langsam aufbauenden Bedarf von Ressourcen des Gesundheitswesens mit lokalen Hotspots aus und erzeugt dadurch enorme Probleme. Für die Krankenhäuser liegt eine der größten Herausforderungen in der Vorhaltung von Bettenkapazitäten, insbesondere da der Bedarf schwer vorherzusehen ist. Fragestellung Um den Entscheidungsträgern eine Hilfestellung zu geben, wurden mehrere simulationsbasierte Prognosen für die benötigte Bettenkapazität am Universitätsklinikum Augsburg durchgeführt, um bei variablen Pandemieverläufen die benötigten Bettenkapazitäten abschätzen zu können. Methode Als Input dienen aktuelle Erkenntnisse über den Verlauf der Ausbreitung, insbesondere die Wachstumsrate an kumulierten Neuinfektionen pro Tag. Zur Abbildung von Unsicherheit werden mittels Verteilungsfunktionen, basierend auf Realdaten der Wachstumsrate, die Verweildauer sowie der Anteil der hospitalisierten COVID-19-Patienten im Einzugsgebiet modelliert. Im Anschluss erfolgt eine Monte-Carlo-Simulation, die eine Abschätzung der benötigten Bettenkapazitäten für mehrere Tage in der Zukunft erlaubt. Ergebnisse Mithilfe von mehreren simulationsbasierten Kapazitätsprognosen im Zeitraum vom 28.03.2020 bis zum 08.06.2020 konnte die benötigte Intensiv- und Normalbettenkapazität am Universitätsklinikum Augsburg sowie im Rettungsdienstbereich Augsburg mit einer hohen Zuverlässigkeit prognostiziert werden. Schlussfolgerung Mithilfe des entwickelten Simulationsmodells zur Abschätzung der benötigten Bettenkapazität kann den Kliniken und dem Katastrophenschutz eine Hilfestellung zur Abschätzung der kurzfristigen Entwicklung des Kapazitätsbedarfs für Verdachtsfälle sowie bestätigte COVID-19-Patienten gegeben werden. Der operative Einsatz der Methode am Universitätsklinikum Augsburg zeigte verlässliche Ergebnisse.