Erhöhte Befundvollständigkeit und gesteigerte Zuweiserzufriedenheit bei strukturierter neurootologischer Befunderhebung in der interdisziplinären Schwindelabklärung

Author:

Lasrich M.,Helling K.,Strieth S.,Bahr-Hamm K.,Vogt T. J.,Fröhlich L.,Send T.,Hill K.,Nitsch L.,Rader T.,Bärhold F.,Becker S.,Ernst B. P.

Abstract

Zusammenfassung Hintergrund Befundberichte neurootologischer Funktionsdiagnostik im Rahmen der interdisziplinären Schwindelabklärung werden meist als Freitextbefunde („free text reports“, FTR) formuliert. Diese unterliegen häufig einer großen Variabilität, sodass hier Informationsverluste möglich sind. Ziel der vorliegenden Studie war es, die Befundvollständigkeit strukturierter Befunde („structured reports“, SR) und die Zuweiserzufriedenheit im Rahmen der neurootologischen Funktionsdiagnostik zu evaluieren. Material und Methoden Retrospektiv wurden konsiliarisch durchgeführte neurootologische Funktionsdiagnostiken (n = 88) ausgewertet. Anhand der vorliegenden Rohdaten erfolgte mittels einer spezifischen Befunderhebungsmaske für neurootologische Funktionsdiagnostik die Erstellung korrespondierender SR zu den FTR aus der klinischen Routine. FTR und SR wurden auf Vollständigkeit und die Zufriedenheit der zuweisenden Ärzte (n = 8) mittels eines Fragebogens mit visueller Analogskala (VAS) untersucht. Ergebnisse Im Vergleich zu den FTR zeigten die SR eine signifikant erhöhte Gesamtvollständigkeit (73,7 vs. 51,7 %; p < 0,001), insbesondere in Bezug auf die Anamnese (92,5 vs. 66,7 %; p < 0,001), Beschreibung von Vorbefunden (87,5 vs. 38 %; p < 0,001) und die neurootologische (33,5 vs. 26,7 %; p < 0,001) und audiometrische Funktionsdiagnostik (58 vs. 32,3 %; p < 0,001). Zudem zeigte sich mittels SR eine deutlich gesteigerte Zuweiserzufriedenheit (VAS 8,8 vs. 4,9; p < 0,001). Schlussfolgerung Neurootologische SR ermöglichen eine deutlich gesteigerte Vollständigkeit der Befunde bei höherer Zufriedenheit der Zuweiser im Kontext der interdisziplinären Schwindelabklärung. Darüber hinaus eignen sich SR ideal zur wissenschaftlichen Datenanalyse, insbesondere im Rahmen von Big-Data-Analysen.

Funder

Universitätsklinikum Frankfurt

Publisher

Springer Science and Business Media LLC

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