Musik als Interventionspflege im Krankenwagen

Außerklinische Notdienste sind gekennzeichnet durch die Bereitstellung dringender medizinischer Versorgung für Patienten in kritischen Gesundheitszuständen an dem Ort, an dem das Ereignis eintritt. Diese Tatsache bedeutet, dass die Advanced Life Support (ALS)-Ambulanzen dann präsent sind, wenn der Patient einen höheren Grad an Stress aufweist und daher größere Veränderungen auf der physiologischen Ebene festgestellt werden können. Dies schlägt sich in Veränderungen der Vitalfunktionen nieder, die die pathophysiologischen Effekte verstärken können, da der Patient in eine lebensfeindliche und ungewohnte Umgebung gebracht wird, wie z. B. die Krankenwagenkabine, umgeben von Geräuschen, die von den elektromedizinischen Geräten und den Umständen des Transports erzeugt werden selbst (Sirenen, Schlaglöcher, Bremsschwellen, …).

In einer Kabine mit diesen Eigenschaften kann sich der Patient klaustrophobisch fühlen, ein Effekt, der durch die Bewegungseinschränkung verstärkt werden kann, die durch die Verankerung der Sicherheitsgurte an der Trage und den Mangel an familiärer Unterstützung entsteht.

Die Implementierung von ALS ist relativ jung, daher war die Forschung in diesem aufstrebenden Bereich in der wissenschaftlichen Produktion in der Disziplin der Notfälle im Vergleich zu anderen Fachgebieten in Spanien rar. Es wurden Daten in Bezug auf demografische Daten (Alter und Geschlecht), medizinische Diagnose, systolische Daten gesammelt und diastolischer Blutdruck (SBP und DBP), Herzfrequenz (HR), Atemfrequenz (RR), Sauerstoffpartialsättigung (SpO2), Kohlendioxidkonzentration am Ende der Ausatmung (EtCO2), Schmerzwahrnehmung durch die visuelle Analogskala (VAS), der bispektrale Index (BIS) und die Temperatur (T) alle 15 Minuten während des Transfers.

Es wurden auch Daten zu verabreichten Arzneimitteln gesammelt, gruppiert in: Antiarrhythmika, Antiemetika und Opioide. Um die Erhebung und Aufzeichnung von Daten zu erleichtern, wurde der Pflegebericht des Management of Emergencies and Medical Transport (GUETS) von Castilla La Mancha verwendet, dem routinemäßig die Parameter hinzugefügt werden, die normalerweise nicht erhoben werden, wie BIS und EtCO2 . Für die Messung der Vitalparameter wurde ein manueller Defibrillator der Marke Zoll® E-Serie verwendet. Die Temperatur wurde mit einem Sure Temp® PLUS-Thermometer der Marke WelchAllyn aufgezeichnet, die Umgebungstemperatur wurde aus Komfortgründen bei etwa 22–23 °C gehalten. Hypnose- und Schmerzpegeldaten wurden mit dem BIS VISTA™-Überwachungssystem erhalten.

Als Musiksystem wurde ein dynamischer Mini-Lautsprecher von BTS, Modell MS109, verwendet. Die Dezibel wurden während des Transfers in der Passagierkabine gemessen und lagen in einem Bereich von 48,6 - 59,5 dB, wobei beim Überfahren einer Geschwindigkeitsschwelle maximal 73,1 dB und beim Einschalten der Sirenen maximal 77,7 dB erreicht wurden. Folglich wurde die Lautstärke zwischen 65 und 70 dB eingestellt, um die üblichen Geräusche der Kabine zu überdecken.

Die qualitativen Variablen wurden unter Verwendung von Zahlen und Prozentsätzen zusammengefasst. Der Mittelwert und die Standardabweichung wurden verwendet, um die quantitativen Variablen zusammenzufassen. Der Kolmogorov-Smirnov-Test wurde verwendet, um die Normalitätshypothese zu überprüfen. Je nach Testergebnis wurde ein parametrischer Test (t-Test für zwei unabhängige Stichproben) oder ein nicht-parametrischer Test (Mann-Whitney-U-Test) verwendet. Für qualitative Variablen wurden je nach Erfüllung der Näherungsbedingungen der Chi-Quadrat-Test oder der exakte Test nach Fisher verwendet. Ein angepasstes multivariates logistisches Regressionsmodell wurde verwendet, um zu versuchen, die Patienten in jeder der betrachteten Gruppen zu charakterisieren. Für seine Konstruktion wurden die Variablen berücksichtigt, die in der univariaten Studie einen p-Wert < 0,10 aufwiesen. Das ODDS-Verhältnis und das entsprechende 95 %-Konfidenzintervall wurden berechnet. Zur Validierung des Modells wurde der Goodness-of-fit-Test nach Hosmer und Lemeshow (HL) durchgeführt. Der R2-Koeffizient von Nagelkerke wurde verwendet, um den Anteil der erklärten Varianz zu schätzen. Die Genauigkeit des Modells wurde anhand der Fläche unter der Kurve (AUC) bewertet. Ein p-Wert von weniger als 0,05 wurde als signifikant angesehen. Die Analysen wurden mit dem Statistikpaket IBM SPSS v25 durchgeführt.