Deze pagina is automatisch vertaald en de nauwkeurigheid van de vertaling kan niet worden gegarandeerd. Raadpleeg de Engelse versie voor een brontekst.

De KAEPacity-studie analyseert de nood- en rampenplannen van ziekenhuizen in heel Duitsland om te evalueren hoe goed ziekenhuizen zijn voorbereid op crises en rampen. Organisatiestructuren, communicatie, leiderschap en training worden binnen deze plannen onderzocht. Er wordt geen medische interventie uitgevoerd. (KAEPacity)

9 maart 2026 bijgewerkt door: Lea Kölsch

KAEPacity - Een Vergelijkende Analyse van de Ziekenhuismeldings- en Inzetplannen (KAEP) van Duitse Ziekenhuizen

Hospital Emergency and Disaster Plans (Krankenhausalarm- und Einsatzplan-KAEP) vormen een centraal onderdeel van de ziekenhuisvoorbereiding in Duitsland. Ondanks nationale en internationale aanbevelingen bestaat er aanzienlijke variabiliteit in structuur, verantwoordelijkheden, communicatieroutes en trainingsconcepten tussen ziekenhuizen. Deze studie heeft tot doel KAEP-documenten van Duitse ziekenhuizen systematisch te analyseren en te vergelijken met behulp van een gestructureerde kwalitatieve en kwantitatieve documentanalyse. Het doel is om sterke punten, tekortkomingen, institutionele beïnvloedende factoren en best practice-elementen te identificeren om op bewijs gebaseerde verbeteringen en harmonisatie van de ziekenhuiscrisispianning te ondersteunen.

Studie Overzicht

Toestand

Werving

Conditie

Gedetailleerde beschrijving

KAEPacity is een observationele, mixed-methods, beschrijvend-vergelijkende documentanalyse van Ziekenhuis Alarm- en Inzetplannen (Krankenhausalarm- und -einsatzpläne; KAEP) van ziekenhuizen in Duitsland. Het doel is om te karakteriseren en te vergelijken hoe ziekenhuizen voorbereiding op uitzonderlijke gebeurtenissen (bijv. massale ongevallen, technische storingen, veiligheidsincidenten, pandemieën) operationeel maken via hun schriftelijke noodplanningsdocumenten, en om op bewijs gebaseerde aanbevelingen te formuleren voor kwaliteitsverbetering en harmonisatie.

Deelnemende ziekenhuizen verstrekken hun huidige KAEP-documenten (en, indien beschikbaar, gerelateerde materialen zoals oefenplannen, trainingsconcepten, evaluatierapporten en "lessons learned"-documentatie). Alle ontvangen documenten worden opgeslagen in een beveiligde institutionele omgeving en vertrouwelijk verwerkt. Voorafgaand aan de analyse worden documenten gepseudonimiseerd: identificerende informatie over ziekenhuizen en individuen wordt zoveel mogelijk verwijderd, en elk ziekenhuis krijgt een studiecode toegewezen (bijv. KH01). Ziekenhuisniveau-kenmerken die relevant zijn voor vergelijkende analyses (bijv. zorgniveau, groottecategorie, eigendoms-/beheerstype, regio) worden vastgelegd in een apart, toegangsbeperkt sleutelbestand en uitsluitend gebruikt voor geaggregeerde vergelijkingen.

De analyse wordt uitgevoerd met behulp van een gestructureerd criteria-raamwerk, afgeleid van nationale richtlijnen (inclusief het BBK KAEP-handboek) en internationale aanbevelingen (inclusief de WHO Hospital Emergency Response Checklist), aangevuld met bevindingen uit actuele literatuur over ziekenhuisvoorbereiding en rampenmedicijn. Het raamwerk omvat kernvoorbereidingsdomeinen zoals: planstructuur en governance, leiderschap en commandoregelingen, alarmerings- en activeringsprocessen, triageconcepten en patiëntenstroomorganisatie, interne en externe communicatiekanalen, gedefinieerde risicoscenario's en functionele bijlagen, en training, oefeningen, evaluatie en planonderhoud.

Kwalitatieve analyse volgt een deductief-inductieve inhoudsanalytische benadering: een initiële codeboek wordt ontwikkeld op basis van richtlijnen en gevestigde modellen, en vervolter iteratief verfijnd door inductieve subcategorieën toe te voegen wanneer aanvullende terugkerende thema's of organisatiepatronen uit het materiaal naar voren komen. Naast expliciete inhoud houdt de analyse aspecten in zoals rol-logica, geïmpliceerde aannames, omgang met onzekerheid, en aanwijzingen van voorbereidingscultuur zoals weerspiegeld in de structuur en taal van de documenten.

Om vergelijkbaarheid tussen ziekenhuizen te ondersteunen, worden geselecteerde structurele en proceskenmerken aanvullend beoordeeld op een ordinale 0-5 schaal (0 = niet aanwezig; 1 = onvoldoende; 2 = gedeeltelijk aanwezig; 3 = adequaat; 4 = goed ontwikkeld; 5 = volledig geoperationaliseerd). Dit maakt beschrijvende samenvattingen en gelaagde vergelijkingen tussen ziekenhuiscategorieën mogelijk zonder individuele instellingen te identificeren. Waar mogelijk worden procedures voor interbeoordelaarsbetrouwbaarheid geïmplementeerd (bijv. dubbelcodering van een subset en consensusbeoordeling) om de robuustheid van codering en beoordelingen te vergroten.

De studie omvat geen patiëntenwerving, klinische interventies of verzameling van persoonlijke gezondheidsgegevens. Resultaten worden uitsluitend in geaggregeerde vorm gerapporteerd om identificatie van individuele ziekenhuizen te voorkomen. De primaire intentie is om een bewijsbasis te genereren over de huidige KAEP-praktijk in Duitsland en om best-practice-elementen en ontwikkelingsbehoeften te belichten die toekomstige voorbereidingsrichtlijnen, training en kwaliteitsborgingsinitiatieven kunnen informeren.

Studietype

Observationeel

Inschrijving (Geschat)

319

Contacten en locaties

In dit gedeelte vindt u de contactgegevens van degenen die het onderzoek uitvoeren en informatie over waar dit onderzoek wordt uitgevoerd.

Studiecontact

Studie Contact Back-up

Studie Locaties

  • Duitsland
      • Heidelberg, Duitsland, 69120
        • Werving
        • Stabsstelle Krisen- und Katastrophenmanagement
        • Contact:

Deelname Criteria

Onderzoekers zoeken naar mensen die aan een bepaalde beschrijving voldoen, de zogenaamde geschiktheidscriteria. Enkele voorbeelden van deze criteria zijn iemands algemene gezondheidstoestand of eerdere behandelingen.

Geschiktheidscriteria

Leeftijden die in aanmerking komen voor studie

  • Kind
  • Volwassen
  • Oudere volwassene

Accepteert gezonde vrijwilligers

Nee

Bemonsteringsmethode

Kanssteekproef

Studie Bevolking

Ziekenhuizen in Duitsland met een bestaand gedocumenteerd Ziekenhuisnood- en rampenplan (KAEP).

Beschrijving

Inclusiecriteria:

Duitse ziekenhuizen met een gedocumenteerde KAEP-instemmingsverklaring van de instelling om KAEP-documenten voor analyse te verstrekken

Exclusiecriteria:

Ziekenhuizen die deelname weigeren Gespecialiseerde instellingen zonder spoed- of acute zorgdiensten (bijvoorbeeld revalidatieklinieken)

Studie plan

Dit gedeelte bevat details van het studieplan, inclusief hoe de studie is opgezet en wat de studie meet.

Hoe is de studie opgezet?

Ontwerpdetails

Wat meet het onderzoek?

Primaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Maatregel Beschrijving
Tijdsspanne
Volwassenheid van Ziekenhuisnoodplannen
Tijdsspanne: Baseline
De algehele rijpheid van ziekenhuisnood- en rampenplannen beoordeeld met een vooraf gedefinieerde samengestelde score. De score wordt berekend door vier vooraf gedefinieerde domeinen (structuur, operationele processen, communicatie, training/oefeningen) samen te voegen, elk beoordeeld op een gestandaardiseerde ordinale schaal van 0-5. Domeinscores worden opgeteld om één algehele rijpheidsscore per ziekenhuis te genereren.
Baseline
Afleiding van Praktijkgerichte Aanbevelingen
Tijdsspanne: gedurende de studie, gemiddeld 1 jaar
Identificatie van sterke punten, zwakke punten en verbeterpotentieel in ziekenhuizen.
gedurende de studie, gemiddeld 1 jaar

Secundaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Maatregel Beschrijving
Tijdsspanne
Institutionele beïnvloedende factoren
Tijdsspanne: gedurende de volledige studie, gemiddeld 1 jaar
Verband tussen KAEP-kwaliteit en ziekenhuiskenmerken (zorgniveau, omvang, eigendom, regio).
gedurende de volledige studie, gemiddeld 1 jaar
Training- en Oefenpraktijken
Tijdsspanne: Baseline
Frequentie, documentatie en evaluatiemechanismen met betrekking tot KAEP-oefeningen.
Baseline
Best-Practice Elementen
Tijdsspanne: gedurende de volledige studie, gemiddeld 1 jaar
Identificatie van terugkerende hoogwaardige structurele of procedurele elementen.
gedurende de volledige studie, gemiddeld 1 jaar
Gebruik van digitale of AI-ondersteunde componenten
Tijdsspanne: Basislijn
Exploratieve beoordeling van digitale tools waarnaar wordt verwezen in KAEP-documenten.
Basislijn

Medewerkers en onderzoekers

Hier vindt u mensen en organisaties die betrokken zijn bij dit onderzoek.

Sponsor

Lea Kölsch

Medewerkers

University Hospital Heidelberg Department of Crisis and Disaster Management
Prof. Erik Popp - Head, Department of Crisis and Disaster Management
Prof. Markus Ries - Head of Research, Department of Crisis and Disaster Management
Hanne Schäfer - Head of Operational KAEP, Department of Crisis and Disaster Management
PD Dr. med. Fabian Weykamp - Senior Physician, Department of Radiotherapy
Dr. med. Maik von der Forst - Deputy Head, Department of Crisis and Disaster Management

Publicaties en nuttige links

De persoon die verantwoordelijk is voor het invoeren van informatie over het onderzoek stelt deze publicaties vrijwillig ter beschikking. Dit kan gaan over alles wat met het onderzoek te maken heeft.

Algemene publicaties

  • Mayring, P. (2014). Qualitative content analysis: theoretical foundation, basic procedures and software solution. Social Science Open Access Repository (GESIS - Leibniz Institute for the Social Sciences), 143. http://www.ssoar.info/ssoar/handle/document/39517
  • Wurmb, T., Kurz, S., Schwarzmann, G., Trautner, H., Kinstle, U., Wagenhäuser, U., Koch, F., Münch, M., Meybohm, P., & Kippnich, M. (2024). Application of quality indicators and critical lessons learned assessment as a research approach for the evaluation of rescue missions during terrorist attacks. Scientific Reports, 14(1), 25087. https://doi.org/10.1038/s41598-024-7626
  • Was sind Kritische Infrastrukturen? (n.d.). Bundesamt Für Sicherheit in Der Informationstechnik. Retrieved November 20, 2025, from https://www.bsi.bund.de/dok/kritis-allgemein
  • Walcher, F., Ramshorn-Zimmer, A., Janssens, U., Hoffmann, F., Werdehausen, R., & Wurmb, T. (2025). 10 Punkte zur Verbesserung der Notfall- und Katastrophenversorgung im deutschen Gesundheitswesen. Notarzt, 41(02), 76-79. https://doi.org/10.1055/a-2549-8964
  • Von Der Forst, M., Popp, E., Weigand, M. A., & Neuhaus, C. (2023). Sonderlagen und Gefahrenabwehr in deutschen Krankenhäusern - eine Umfrage zum Ist-Zustand. Die Anaesthesiologie, 72(11), 784-790. https://doi.org/10.1007/s00101-023-01349-2
  • Von Der Forst, M., Germann, B. J., Schaefer, H., Salg, G. A., Weigand, M. A., Schmitt, F. C., Dietrich, M., Mohr, S., Küllenberg, J., Ries, M., & Popp, E. (2025). Impact of a full-scale mass casualty exercise on hospital staff and implications for future preparedness - A pre-post study. Progress in Disaster Science, 28, 100478. https://doi.org/10.1016/j.pdisas.2025.100478
  • Von Der Forst, M., Dietrich, M., Schmitt, F. C. F., Popp, E., & Ries, M. (2025). Perennial disaster patterns in Central Europe since 2000 and implications for hospital preparedness planning - a cross-sectional analysis. Scientific Reports, 15(1), 620. https://doi.org/10.1038/s41598-024-84223-4
  • Speicher, C., Wurmb, T., Schwarzmann, G., Zech, C., Jansen, H., Weismann, D., Anger, F., Paul, M., Münch, A., Ohr, M., Meybohm, P., & Kippnich, M. (2024). Evaluation der Krankenhausalarm- und -einsatzplanung anhand einer Übung eines Massenanfalls von Verletzten. Die Anaesthesiologie, 73(12), 810-818. https://doi.org/10.1007/s00101-024-01475-5
  • Sorensen, B. S., Zane, R. D., Wante, B. E., Rao, M. B., Bortolin, M., Brigham and Women's Hospital, Harvard Humanitarian Initiative, Harvard Medical School, Rockenschaub, G., & WHO Regional Office for Europe. (2011). Hospital emergency response checklist. In Hospital emergency response checklist (p. 6). https://www.who.int/docs/default-source/documents/publications/hospital-emergency-response-checklist.pdf
  • Schulz, M., Oestmann, J., & Schütz, T. (2023). Resilienz deutscher Kliniken in Amok- und Terrorlagen. Bundesgesundheitsblatt - Gesundheitsforschung - Gesundheitsschutz, 66(10), 1146-1152. https://doi.org/10.1007/s00103-023-03752-x
  • Schorscher, N., Kippnich, M., Meybohm, P., & Wurmb, T. (2022). Lessons learned from terror attacks: thematic priorities and development since 2001-results from a systematic review. European Journal of Trauma and Emergency Surgery, 48(4), 2613-2638. https://doi.org/10.1007/s00068-021-01858-y
  • Rohde, A., Schmidbauer, W., Didion, N., Ritter, D., Demare, T., & Jänig, C. (2024). Medizinische Herausforderungen in der Starkregenkatastrophe im Ahrtal 2021. Notfall + Rettungsmedizin, 28(1), 1-8. https://doi.org/10.1007/s10049-024-01428-w
  • Ramshorn-Zimmer, A., Wurmb, T., Walcher, F., Werdehausen, R., Grashey, R., Drewitz, K., & Brod, T. (2025). Status quo der Krankenhausalarm- und -einsatzplanung in Deutschland. Notfall + Rettungsmedizin, 28(5), 344-351. https://doi.org/10.1007/s10049-025-01578-5
  • Künstliche Intelligenz im Krankenhaus - Fraunhofer IAIS. (n.d.). Fraunhofer-Institut Für Intelligente Analyse- Und Informationssysteme IAIS. https://www.iais.fraunhofer.de/de/publikationen/studien/2020/lotte.html
  • Imach, S., Lefering, R., Kölbel, B., Wolf, M., Hackenberg, L., & Bieler, D. (2024). Nutzung von Registern zur Schaffung eines evidenzbasierten Vorgehens im Katastrophen- und Zivilschutzfall. Die Unfallchirurgie, 127(12), 855-860. https://doi.org/10.1007/s00113-024-01487-1
  • Franke, A., Tralls, P., Wurmb, T., & Heller, A. R. (2025). Rahmenbedingungen und Grundannahmen bei der Erstellung der Leitlinie Klinische Katastrophen Medizin Deutschland (LeiKliKatMeD). Die Unfallchirurgie, 128(9), 645-653. https://doi.org/10.1007/s00113-025-01608-4
  • Coffey, A. (2014). Analysing Documents. In Types of Documents and their analysis (pp. 367-379). https://doi.org/10.4135/9781446282243.n25
  • Bundesamt für Bevölkerungsschutz und Katastrophenhilfe (BBK), Kowalzik, B., Hähn, F., Helmerichs, J., Stolzenburg, K., Weber, M., Rebuck, J., Degenhardt, L., Braubach, A., Scholtes, K., Wurmb, T., Kolibay, F., Franke, A., Tralls, P., Lücking, G., Jung, H. G., Lampe, I., Scheidmantel, S., Gottschalk, A., . . . Eberl, S. (2020). Handbuch Krankenhausalarm- und -einsatzplanung (KAEP). https://www.bbk.bund.de/SharedDocs/Downloads/DE/Mediathek/Publikationen/Gesundheit/KAEP/handbuch-kaep.pdf?__blob=publicationFile&v=15
  • Achatz, G., Bieler, D., Schweigkofler, U., Hoefer, C., Lehmann, W., & Franke, A. (2024). Berücksichtigung und Umsetzung der Elemente der Krankenhausalarm- und Einsatzplanung in den Kliniken der TraumaNetzwerke DGU®. Die Unfallchirurgie, 127(12), 867-877. https://doi.org/10.1007/s00113-024-01494-2

Studie record data

Deze datums volgen de voortgang van het onderzoeksdossier en de samenvatting van de ingediende resultaten bij ClinicalTrials.gov. Studieverslagen en gerapporteerde resultaten worden beoordeeld door de National Library of Medicine (NLM) om er zeker van te zijn dat ze voldoen aan specifieke kwaliteitscontrolenormen voordat ze op de openbare website worden geplaatst.

Bestudeer belangrijke data

Studie start (Werkelijk)

9 maart 2026

Primaire voltooiing (Geschat)

30 juli 2026

Studie voltooiing (Geschat)

30 december 2026

Studieregistratiedata

Eerst ingediend

28 januari 2026

Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria

23 februari 2026

Eerst geplaatst (Werkelijk)

27 februari 2026

Updates van studierecords

Laatste update geplaatst (Werkelijk)

11 maart 2026

Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria

9 maart 2026

Laatst geverifieerd

1 maart 2026

Meer informatie

Termen gerelateerd aan deze studie

Trefwoorden

Andere studie-ID-nummers

  • S-672/2025

Plan Individuele Deelnemersgegevens (IPD)

Bent u van plan om gegevens van individuele deelnemers (IPD) te delen?

NEE

Beschrijving IPD-plan

Alleen geaggregeerde, geanonimiseerde resultaten worden gepubliceerd. Geen individuele ziekenhuisgegevens zullen worden gedeeld.

Informatie over medicijnen en apparaten, studiedocumenten

Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd geneesmiddel

Nee

Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd apparaatproduct

Nee

Deze informatie is zonder wijzigingen rechtstreeks van de website clinicaltrials.gov gehaald. Als u verzoeken heeft om uw onderzoeksgegevens te wijzigen, te verwijderen of bij te werken, neem dan contact op met register@clinicaltrials.gov. Zodra er een wijziging wordt doorgevoerd op clinicaltrials.gov, wordt deze ook automatisch bijgewerkt op onze website .

Abonneren