Recently physician extenders (pediatric nurse practitioners, corpsmen) have been assuming
increased clinical responsibilities in primary health care delivery. To assure that
certain medical standards are being met, decision guides (clinical algorithms) offer
one acceptable mechanism. In developing a decision guide for meningitis in children,
193 cases were reviewed and statistically analyzed to determine optimal clinical discriminators
for this disease. A statistical technique was used to assign numerical weights to
various signs and symptoms so that the sum of the weights for present symptoms produces
a discriminant equation for the diagnosis of meningitis. Optimal clinical discriminators
as determined through the statistical techniques reveal a close association with presently
known signs and symptoms indicative of meningitis in children. The optimal clinical
discriminators were : nuchal rigidity, bulging fontanel, altered sensorium, seizure,
and fever plus Kernig/Brudzinski sign. It is reasoned that this statistical technique
has applicability for developing optimal clinical discriminators for diseases and
that this technique will also lead to the development of more reliable decision guides.
Seit einiger Zeit übernehmen die Arzthelfer (pädiatrische Krankenschwestern, Sanitäter)
immer mehr klinische Pflichten in der Patientenbetreuung. Um sicherzugehen, daß bestimmte
Anforderungsstandards erfüllt werden, hat man Verfahreinsanweisungen (klinische Algorithmen)
eingeführt. Als Pilot-Studie für die Entwicklung einer solchem Anleitung für die Meningitis
bei Kindern wurden 193 Fälle untersucht und statistisch analysiert, um optimale klinische
Diskriminanzkriterien für diese Krankheit festzulegen. Mittels eines statistischen
Verfahrens wurden den verschiedenen Zeichen und Symptomen numerische Gewichte so zugeordnet,
daß die Summe dieser Werte der vorhandenen Symptome eine diskriminierende Gleichung
für die Diagnose »Meningitis« darstellt. Die durch diese statistische Technik bestimmten
optimalen klinischen Kriterien zeigen enge Beziehungen zu den bekannten Zeichen und
Symptomen der Meningitis bei Kindern. Die optimalen klinischen Trennkriterien waren:
Nackensteifigkeit, hervortretende Fontanelle, Benommenheit, Krämpfe und Fieber sowie
das Zeichen von Kernig und Brudzinski. Die verwendete statistische Technik sollte
sich generell für die Entwicklung optimaler klinischer Kriterien anwenden lassen und
auch zur Bildung verläßlicher diagnostischer Anleitungen führen.
Key-Words
Decision Guides - Statistical Discriminators - Meningitis
Schlüssel-Wörter
Entscheidungshilfen - statistische Trennkriterien - Meningitis
