Soziale Charakteristiken und ihre Beziehungen zur Erkrankungsschwere, Verweildauer auf Intensivstation, beatmungsfreie Tage und Besuchsdichte bei chirurgischen Intensivpatienten

Dokumentenart:	Hochschulschrift der Universität Regensburg (Dissertation)
Open Access Art:	Primärpublikation
Datum:	13 März 2014
Begutachter (Erstgutachter):	Prof. Dr. Michael Leitzmann
Tag der Prüfung:	12 März 2014
Institutionen:	Medizin > Institut für Epidemiologie und Präventivmedizin
Stichwörter / Keywords:	soziale Charakteristiken, Intensivpatienten, Besuchsdichte
Dewey-Dezimal-Klassifikation:	600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 610 Medizin
Status:	Veröffentlicht
Begutachtet:	Ja, diese Version wurde begutachtet
An der Universität Regensburg entstanden:	Ja
Dokumenten-ID:	29597

Zusammenfassung (Deutsch)

Ziel dieser klinisch prospektiven Studie war es, anhand persönlicher Interviews das Patientenkollektiv einer operativen Intensivstation hinsichtlich ihrer sozialen Charakteristiken zu beschreiben und Zusammenhänge zwischen soziale Charakteristiken und Erkrankungsschwere, Verweildauer auf Intensivstation, Dauer der künstlichen Beatmung sowie Besuchsdichte zu untersuchen. Zu den ausgewählten ...

Zusammenfassung (Deutsch)

Ziel dieser klinisch prospektiven Studie war es, anhand persönlicher Interviews das Patientenkollektiv einer operativen Intensivstation hinsichtlich ihrer sozialen Charakteristiken zu beschreiben und Zusammenhänge zwischen soziale Charakteristiken und Erkrankungsschwere, Verweildauer auf Intensivstation, Dauer der künstlichen Beatmung sowie Besuchsdichte zu untersuchen. Zu den ausgewählten sozialen Charakteristiken gehören Familienstand, Anzahl der Personen im Haushalt, Staatsangehörigkeit, Wohnortgröße, Krankenversichertenstatus und Religionszugehörigkeit. Aus einer Vielzahl von Studien ist bekannt, dass Morbidität und Mortalität mit zahlreichen sozialen Faktoren in Zusammenhang stehen. Die meisten Untersuchungen dazu sind allerdings auf die Allgemeinbevölkerung fokussiert. In der Intensivmedizin wurde diese Fragestellung bislang vernachlässigt. In unserem Patientenkollektiv untersuchten wir Intensivpatienten auf soziale Merkmale und verglichen sie mit der Verteilung in der deutschen Allgemeinbevölkerung. Desweiteren beschäftigten wir uns mit der Fragestellung, ob und in wie weit soziale Charakteristiken die Erkrankungsschwere, Verweildauer auf Intensivstation, Dauer der künstlichen Beatmung sowie Besuchsdichte bei Intensivpatienten beeinflussen mit Hilfe multipler logistischer Regressionsanalysen.

Übersetzung der Zusammenfassung (Englisch)

In our prospective study we performed interviews with patients of our surgical ICU to analyze social characteristics of surgical intensive care patients in relation to severity of disease, duration of their ICU stay, duration of mechanical ventilation and level of family members ‘care. We collected the following variables as social characteristics: Marital status, number of persons per household, ...

Übersetzung der Zusammenfassung (Englisch)

In our prospective study we performed interviews with patients of our surgical ICU to analyze social characteristics of surgical intensive care patients in relation to severity of disease, duration of their ICU stay, duration of mechanical ventilation and level of family members ‘care. We collected the following variables as social characteristics: Marital status, number of persons per household, nationality, size of town of residence, health insurance status and religion. In a number of studies disease and mortality showed association with various social characteristics. Most of the investigations focused on the average population. Prospective data among critically ill patients admitted to intensive care units are unavailable. In our cohort of surgical intensive care patients we examined various social characteristics and compared them with the average population in Germany. Furthermore we analyzed social characteristics in relation to severity of disease, duration of ICU stay, duration of mechanical ventilation and level of family members ‘care by employing multiple logistic regression.

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