Wie genau ist der STANDING-Algorithmus für Schwindel?

Bei Notfallpatienten mit Schwindel wies der STANDING-Algorithmus eine hohe diagnostische Genauigkeit und einen hohen negativen Vorhersagewert für zentrale Ursachen auf, während er im Vergleich jedoch die Anzahl der CT-Untersuchungen und die Aufenthaltsdauer reduzierte. Die wichtigste Einschränkung hierbei war jedoch, dass die Notfall Ärzte eine spezielle Schulung zum Algorithmus absolviert hatten.

STANDING im Einsatz…

Es handelte sich um eine prospektive, multizentrische Beobachtungsstudie, die in vier Notaufnahmen in der italienischen Toskana durchgeführt wurde, darunter ein großes Lehrkrankenhaus und drei kommunale Krankenhäuser. An jedem Standort gab es mindestens drei Notfallärzte, die eine spezielle Schulung zum STANDING-Algorithmus erhalten hatten. Es wurden 456 Patienten analysiert, von denen 242 (53 %) mit dem STANDING-Algorithmus und 214 (47 %) mit der „üblichen Versorgung” (d. h. ohne geschulte Notfallärzte und somit ohne standardisierten Ansatz) untersucht wurden. Die STANDING-Gruppe erreichte eine Sensitivität von 88,2 %, eine Spezifität von 91,6 %, einen NPV von 99 % und einen PPV von 44 % für zentrale Ursachen, während die Gruppe mit der üblichen Versorgung eine Sensitivität von 95,5 %, aber nur eine Spezifität von 36,5 % (p < 0,01) und einen niedrigeren PPV von 15 % (p = 0,001) aufwies. Patienten, die mit STANDING untersucht wurden, unterzogen sich auch weniger CCTs (48,3 % gegenüber 66,8 %, p < 0,01) und hatten eine kürzere Verweildauer in der Notaufnahme (Median 271 gegenüber 339 Minuten, p < 0,05). Bei den „gutartigen” Patienten beider Gruppen kam es nach der Untersuchung zu keinen Todesfällen, Schlaganfällen oder Fällen von Reperfusion oder neurochirurgischen Eingriffen während der Nachbeobachtungszeit.

Conclusio

Ursachen für„Schwindel” ist vielschichtig und oft schwer zu diagnostizieren. Es gibt eine Reihe aktueller Studien, die vielversprechende Ergebnisse für Ansätze wie den HINTS-Test oder den STANDING-Algorithmus zeigen.