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Gesundheit gestalten

Deutsche Gesellschaft für Allgemeinmedizin und Familienmedizin (DEGAM), Deutsche Gesellschaft für Sozialmedizin und Prävention (DGSMP), Netzwerk Evidenzbasierte Medizin e.V. (EbM), Deutsche Gesellschaft für Medizinische Soziologie (DGMS)
30.09.2026-02.10.2026
Göttingen

Meeting Abstract

Wie zuverlässig lassen sich Notfälle in der Warteschleife der 116117 mit Hilfe automatisierter Warteschleifenmanagementsysteme identifizieren? Evaluationsergebnisse aus dem Projekt FAST

Thorsten Pollmann - aQua-Institut für angewandte Qualitätsförderung und Forschung im Gesundheitswesen GmbH, Deutschland
Timm Frerk - aQua-Institut für angewandte Qualitätsförderung und Forschung im Gesundheitswesen GmbH, Deutschland
Uta Weidlich-Wichmann - aQua-Institut für angewandte Qualitätsförderung und Forschung im Gesundheitswesen GmbH, Deutschland
Tanja Dietsch - aQua-Institut für angewandte Qualitätsförderung und Forschung im Gesundheitswesen GmbH, Deutschland
Tobias Herrmann - aQua-Institut für angewandte Qualitätsförderung und Forschung im Gesundheitswesen GmbH, Deutschland
Sarah Eichler - Zentralinstitut für die kassenärztliche Versorgung, Deutschland
Kodjo Vissiennon - Zentralinstitut für die kassenärztliche Versorgung, Deutschland
Lars Kroll - Zentralinstitut für die kassenärztliche Versorgung, Deutschland
Sebastian Brokat - Zentralinstitut für die kassenärztliche Versorgung, Deutschland
Dominik von Stillfried - Zentralinstitut für die kassenärztliche Versorgung, Deutschland

Text

Hintergrund: Der Patient:innenservice der Kassenärztlichen Vereinigungen (KVen) unter der Rufnummer 116117 ist rund um die Uhr für Anrufende mit akuten Gesundheitsbeschwerden erreichbar. Da der Service seit einigen Jahren immer stärker nachgefragt ist, ergeben sich – je nach Tageszeit und Wohnort – mitunter längere Wartezeiten.

Zielsetzung/Fragestellung: Das Innovationsfondsprojekt FAST (Förderkennzeichen: 01VSF22028) verfolgt das Ziel, Notfälle in der Warteschleife der 116117 zu identifizieren und zu priorisieren. Dazu wurden zwei verschiedene automatisierte Warteschleifenmanagementsysteme (WMS) bei insgesamt neun KVen implementiert und evaluiert. Im Projekt wird die Primärhypothese geprüft, ob die erprobten WMS-Interventionen eine ausreichend hohe Sensitivität und Spezifität bei der Identifizierung von medizinischen Notfällen aufweisen.

Material & Methoden: Es wurde eine Cluster-(teil)randomisierte kontrollierte Studie durchgeführt. Die Intervention 1 (Selbstrating) und Intervention 2 (Kurzabfrage von Notfallsymptomen) wurden von April 2024 bis Dezember 2024 schrittweise bei den KVen implementiert und in Phasen hoher Auslastung geschaltet. Die Datengrundlage zur Bestimmung der diagnostischen Güte (Sensitivität, Spezifität) bilden Dispositionsdaten der 116117-Leitstellen zu volljährigen Anrufenden mit Akutbeschwerden. Zudem wurde eine explorative und regressionsgestützte Subgruppenanalyse der fehlklassifizierten Fälle (falsch-positiv/ falsch-negativ) durchgeführt.

Ergebnisse: In die Analysen konnten insgesamt 33.825 Fälle eingeschlossen werden. Die Teilnahmerate lag im Mittel bei 38,2%. Die Intervention 1 weist eine Sensitivität von 62,1% und eine Spezifität von 61,3% auf. Bei der Intervention 2 beträgt die Sensitivität 76,2% und die Spezifität 37,0%. Bei beiden Interventionen sind Unterschiede zwischen den KVen erkennbar. Zudem zeigen log. Regressionsanalysen, dass die fehlklassifizierten Fälle statistisch signifikant mit einem höheren Alter und den Wochenendtagen assoziiert sind.

Diskussion: Da auch in Zukunft längere Wartezeiten bei der 116117 – zumindest zeitweise – erwartbar sind, empfiehlt sich die Kurzabfrage von Notfallsymptomen (Intervention 2), um Notfälle in der Warteschleife zu identifizieren und zu priorisieren. Jedoch sollte das WMS mehrsprachig angeboten werden, um die Zugänglichkeit und Verständlichkeit zu verbessern.

Take Home Message für die Praxis: Warteschleifenmanagementsysteme sind eine vergleichsweise leicht zu implementierende technische Lösung, um Notfälle in der Warteschleife der 116117 zu identifizieren und zu priorisieren.

Interessenkonflikt: Der Co-Autor Tobias Herrmann ist als Geschäftsführung für die Tochterfirma Health Care Quality Systems GmbH tätig, die das Medizinprodukt SmED betreibt, das in den 116117-Servicezentralen (auch im FAST-Projekt) eingesetzt wird. SmED ist nicht Forschungsgegenstand dieser Publikation.