Muziek als Interventieverpleging in Ambulances

Spoedeisende hulp buiten het ziekenhuis wordt gekenmerkt door het verlenen van dringende gezondheidszorg aan patiënten in kritieke gezondheidsomstandigheden op de plaats waar de gebeurtenis plaatsvindt. Dit feit betekent dat de Advanced Life Support (ALS)-ambulances aanwezig zijn wanneer de patiënt een hogere mate van stress vertoont en er dus grotere veranderingen op fysiologisch niveau te vinden zijn. Dit komt tot uiting in veranderingen in de vitale functies, die de pathofysiologische effecten kunnen versterken, aangezien de patiënt in een vijandige en onbekende omgeving wordt geplaatst, zoals de ambulancecabine, omringd door geluiden geproduceerd door de elektromedische apparatuur en de omstandigheden van het transport. zelf (sirenes, kuilen, verkeersdrempels, …).

In een cabine met deze kenmerken kan de patiënt zich claustrofobisch voelen, een effect dat kan worden versterkt door de bewegingsbeperking die wordt veroorzaakt door de verankering van de veiligheidsgordels aan de brancard en het gebrek aan steun van de familie.

De implementatie van ALS is relatief jong, vandaar dat onderzoek op dit opkomende gebied schaars is geweest in de wetenschappelijke productie in de discipline van noodsituaties in vergelijking met andere specialiteiten in Spanje. Er werden gegevens verzameld met betrekking tot demografische gegevens (leeftijd en geslacht), medische diagnose, systolische en diastolische bloeddruk (SBP en DBP), hartslag (HR), ademhalingsfrequentie (RR), gedeeltelijke zuurstofverzadiging (SpO2), de concentratie van koolstofdioxide aan het einde van de uitademing (EtCO2), de pijn waargenomen door middel van de visuele analoge schaal (VAS), de bispectrale index (BIS) en de temperatuur (T) elke 15 minuten tijdens de overdracht.

Er werden ook gegevens verzameld over toegediende geneesmiddelen, gegroepeerd in: anti-aritmica, anti-emetica en opioïden. Om het verzamelen en vastleggen van gegevens te vergemakkelijken, is het verpleegkundig rapport van Castilla La Mancha's Management of Emergencies and Medical Transport (GUETS) gebruikt, waaraan de parameters die gewoonlijk niet worden verzameld routinematig worden toegevoegd, zoals de BIS en EtCO2 . Voor het meten van vitale functies werd een manuele defibrillator van het merk Zoll® E-serie gebruikt. De temperatuur werd geregistreerd met een Sure Temp® PLUS-thermometer van het merk WelchAllyn, de omgevingstemperatuur werd voor comfort op ongeveer 22-23ºC gehouden. Hypnose- en pijnniveaugegevens werden verkregen met het BIS VISTA™-monitoringsysteem.

Het gebruikte muzieksysteem was een BTS dynamische miniluidspreker, model MS109. De decibels werden tijdens de overstap gemeten in de passagierscabine en lagen tussen 48,6 en 59,5 dB met een maximum van 73,1 dB bij het rijden over een verkeersdrempel en een maximum van 77,7 dB bij het aanzetten van de sirenes. Bijgevolg werd het volume aangepast tussen 65-70 dB, om de gebruikelijke geluiden van de cabine te maskeren.

De kwalitatieve variabelen zijn samengevat met tellingen en percentages. Het gemiddelde en de standaarddeviatie werden gebruikt om de kwantitatieve variabelen samen te vatten. De Kolmogorov-Smirnov-test werd gebruikt om de hypothese van normaliteit te verifiëren. Afhankelijk van het testresultaat werd een parametrische test (t-test voor twee onafhankelijke steekproeven) of een niet-parametrische test (Mann-Whitney U-test) gebruikt. Voor kwalitatieve variabelen werd de Chi-kwadraattoets of Fisher's exact-toets gebruikt, afhankelijk van het voldoen aan de benaderingsvoorwaarden. Een aangepast multivariaat logistisch regressiemodel werd gebruikt om te proberen de patiënten in elk van de beschouwde groepen te karakteriseren. Voor de constructie ervan zijn die variabelen overwogen die een p-waarde <0,10 vertoonden in het univariate onderzoek. De ODDS-ratio en het bijbehorende betrouwbaarheidsinterval van 95% werden berekend. Om het model te valideren, werd de Hosmer en Lemeshow (HL) goodness of fit test uitgevoerd. De R2-coëfficiënt van Nagelkerke werd gebruikt om het aandeel van de verklaarde variantie te schatten. De precisie van het model werd geëvalueerd met behulp van de oppervlakte onder de curve (AUC). Een p-waarde van minder dan 0,05 werd als significant beschouwd. De analyses zijn uitgevoerd met het statistische pakket IBM SPSS v25.