Zusammenfassung
Ziel der Studie In den letzten Jahren ist eine zunehmende Anzahl von Notfallaufnahmen zu beobachten.
Unklar ist, ob neben einer Leistungsverlagerung vom ambulanten in den stationären
Sektor auch andere Ursachen, wie sich verändernde Umweltfaktoren, relevant sind. Ziel
der Arbeit war, Zusammenhänge der Anzahl kardiovaskulärer und respiratorischer Notfallaufnahmen
mit Umweltvariablen zu untersuchen.
Methodik Hochkorrelierte Umweltdaten wurden in eine Faktorenanalyse einbezogen. Durch Kreuzkorrelationsfunktionen
wurden die Umweltvariablen mit Zeitverzögerungen, die die höchste Korrelation mit
der Anzahl der Notfallaufnahmen zeigten, in Modellanalysen u. a. zusammen mit Wochentag
und Interaktionen berücksichtigt.
Ergebnisse Das finale Regressionsmodell erklärte 47% der Variation der respiratorischen Notfallaufnahmen,
die Haupteffekte mit den höchsten Notfallaufnahmen am Montag zeigten (B=10,69; p<0,001).
Für die Jahreszeit zeigten sich signifikante Einflüsse mit höchsten Notfallaufnahmen
im Herbst. Die Daten zeigten keine direkten Zusammenhänge zwischen Umweltvariablen
und Anzahl der respiratorischen Notfallaufnahmen. Ergebnisse der kardiovaskulären
Analysen waren weniger aussagekräftig (R2=0,20). Ein signifikanter Zusammenhang zwischen Wochentag und Anzahl kardiovaskulärer
Notfallaufnahmen wurde identifiziert (p<0,001).
Schlussfolgerung Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass der Wochentag den größten Einfluss auf kardiovaskuläre
und respiratorische Notfallaufnahmen in Hamburg hat. Künftig sollen Umweltdaten auf
Mikroebene erhoben und für weitere Analysen genutzt werden, um eine höhere Modellgüte
und bessere Interpretierbarkeit zu erreichen.
Abstract
Aim There has been an increasing number of emergency department (ED) visits recently.
It is unclear whether, in addition to a shift in services from the outpatient to the
inpatient sector, other causes, (e. g. environmental factors), play a role. The aim
was to investigate associations between the number of cardiovascular and respiratory
ED visits and environmental variables.
Methods Highly correlated environmental data were subjected to a principal component analysis.
By using cross-correlation functions, environmental variables with time lags that
showed the highest correlation with the number of ED visits were taken into consideration
in the UNIANOVA analysis model, together with, among others, the day of the week and
interaction terms.
Results The final regression model explained 47% of the variation in respiratory ED visits
demonstrating main effects for Mondays (B=10.69; p<0.001). Season showed significant
effects with highest ED visits in autumn. No direct associations between environmental
variables and number of respiratory ED visits were found. The results for the cardiovascular
outcome were less expressive (R2=0.20). Again, the day of the week had the main effect on cardiovascular ED visits
(p<0.001).
Conclusions The results suggest that weekdays had the main effect on ED visits. In future, we
will collect and analyze environmental data at the micro level to achieve a higher
model quality and better interpretability.
Schlüsselwörter
Zeitliche Analysen - Respiratorische und kardiovaskuläre Notfallaufnahmen - Zeitliche
Risikofaktoren - Umweltrisikofaktoren - Hauptkomponentenanalyse
Key words
Temporal analyses - respiratory and cardiovascular emergency department visits - temporal
risk factors - environmental risk factors - categorical principal components analysis
