Führung und Lagedarstellung durch den Einsatz des Windmühlenmodells während der Corona Pandemie – eine retrospektive Datenanalyse

Die Studie ist eine retrospektive Datenanalyse. Als Datengrundlage dienten die Lagemeldungen der 7 bayerischen Bezirkskoordinatoren auf Regierungsebene und die vom Bayerischen Landesamt für Gesundheit und Lebensmittelsicherheit (LGL) zur Verfügung gestellten Infektionszahlen. Die Studie wurde der lokalen Ethikkommission vorgestellt und von der Stellung eines Ethikantrags befreit (Aktenzeichen: 2021102103). Es wurde festgestellt, dass keine ethischen oder rechtlichen Bedenken seitens der Ethikkommission vorliegen. Es wurden bei der Datenerfassung keine patientenidentifizierenden Daten verwendet oder gespeichert. Als Untersuchungszeitraum wurde der 21. November 2021 bis zum 20. Februar 2022 gewählt.

Die SARS-CoV-2-Pandemie hat die Welt vor zahlreiche Herausforderungen gestellt. Im Zentrum stand die medizinische Behandlung einer Vielzahl von schwer kranken Patienten, die teilweise regional konzentriert in kurzer Zeit zu versorgen waren. Dies hat national und international zu außerordentlichen Belastungen und stellenweise auch Überlastungen der Gesundheitssysteme geführt [9]. Um eine solche Lage führen und bewältigen zu können, sind übergeordnete Führungsstrukturen und die Kenntnis der Lage essenziell [3]. In Bayern wurde eine Führungsstruktur aufgebaut, die durchgehend von der Landesebene bis auf die Krankenhausebene mit entsprechenden Führungsfunktionen, definierten Aufgaben und Kompetenzen strukturiert wurde [5]. Als ergänzendes und zusätzliches Lagedarstellungs- und Führungswerkzeug wurde zunächst in Unterfranken und später auf der Bezirksebene das Windmühlenmodell eingeführt, erprobt und schließlich erfolgreich eingesetzt [5]. In der hier vorgelegten Arbeit wurde der Einsatz des Windmühlenmodells auf der Ebene der Regierungsbezirke ausgewertet. Die Daten der Lagemeldungen aus dem Windmühlenmodell wurden mit den jeweiligen regionalen 7‑Tage-Inzidenzen auf einen Zusammenhang hin überprüft. Darüber hinaus wurden die überregionalen Transferbewegungen in einem definierten Zeitraum analysiert und mit den jeweiligen Lagemeldungen verglichen.

Die Auswertung der Daten ergab eine hohe tägliche Nutzung des Modells. Hierdurch entstand ein durchgängiges tagesaktuelles Lagebild über ganz Bayern. Entscheidend an diesem Lagebild ist der qualitative Charakter im Gegensatz zu anderen eher quantitativ orientierten Lagedarstellungen. Da in Bayern von allen Krankenhäusern durch das Werkzeug „IVENA-Sonderlage“ auch eine detaillierte quantitative Lagemeldung über belegte und verfügbare Betten (Intensiv‑, IMC- und Normalstation) sowie die Art der Belegung (Non-COVID und COVID) abgegeben wurde, bestand eine ausgezeichnete Möglichkeit, diese beiden Lagewerkzeuge zu einem fundierten Lagebild zusammenzufassen. In Ergänzung zu der reibungslosen direkten Kommunikation und Interaktion der verschiedenen Führungsebenen (u. a. auch über Messenger-Dienste) konnte eine zielgerichtete und effektive Führungsarbeit etabliert werden.

Betrachtet man im Detail die Lagemeldungen der vier relevanten Versorgungsbereiche (COVID-ICU, NON-COVID-ICU, COVID-NST und NON-COVID-NST), so sieht man deutliche Unterschiede zwischen den einzelnen Bereichen. Die Versorgungslage auf den Intensivstationen war über alle Regierungsbezirke hinweg signifikant angespannter als die Lage auf den Normalstationen.

Eine stärkere Belastung der Intensivstationen gegenüber Normalstationen geht auch aus den Daten des RKI und des DIVI-Intensivregisters hervor [10, 11].

Betrachtet man die 7‑Tage-Inzidenzwerte der bayerischen Regierungsbezirke, so zeigt sich im Beobachtungszeitraum ein Verlauf mit fallenden Inzidenzen zum Jahreswechsel 2021/22, gefolgt von einem deutlichen Anstieg der Inzidenzen im Januar und Februar 2022. Zwischen den Inzidenzwerten der einzelnen Bezirke konnten keine Unterschiede festgestellt werden. Beim Vergleich der jeweiligen Mittelwerte der 7‑Tage-Inzidenzen der sieben Regierungsbezirke mit dem gesamtbayerischen Mittelwert zeigt sich jedoch ein Unterschied zwischen Nord- und Südbayern. Während die Regierungsbezirke in der nördlichen Hälfte Bayerns unterhalb des Mittelwerts für Gesamtbayern lagen, waren die mittleren 7‑Tage-Inzidenzwerte der südbayerischen Bezirke im Untersuchungszeitraum höher als der bayernweite Inzidenzwert. Die Analyse eines potenziellen Zusammenhangs zwischen den 7‑Tage-Inzidenzwerten und den Lagemeldungen für die verschiedenen innerklinischen Versorgungsbereiche (COVID-ICU, NON-COVID-ICU, COVID-NST und NON-COVID-NST) wurde in 2 Zeiträume unterteilt. Das Infektionsgeschehen in der Zeit November und Dezember 2021 wurde im Wesentlichen durch die SARS-CoV-2-Variante „Delta“ geprägt, während der Zeitraum Januar und Februar 2022 durch die SARS-CoV-2-Variante „Omikron“ bestimmt wurde. Im Zeitraum von 21. November bis 31. Dezember 2021 verschoben sich die Lagemeldungen mit ansteigenden 7‑Tage-Inzidenzwerten in allen Versorgungsbereichen signifikant in die Bereiche der kompensierten bzw. auch dekompensierten Krisenversorgung. Dies war vor allem für die Intensivstationen der Fall. Dieser Zusammenhang spiegelt die reale Lage mit einer hohen Anzahl an intensivpflichtigen COVID-Patienten in diesem Zeitraum wider. Hier zeigt sich klar die Fähigkeit des Windmühlenmodells, das Infektionsgeschehen und dessen Auswirkung auf die tatsächliche Lage in den Krankenhäusern qualitativ darzustellen.

Die hier gezeigten Daten werden durch die Analysen der Lage im Bereich Augsburg von Heller et al. bestätigt. Die Autoren konnten zeigen, dass es während der gesamten Pandemie in der Region Augsburg an über 4000 Behandlungstagen kein verfügbares Bett für COVID-Patienten mehr gab. Die juristischen Implikationen einer solchen kompensierten Krisenversorgung (Versorgung gefährdet) oder sogar des Zustands der dekompensierten Krisenversorgung werden in dieser Veröffentlichung darüber hinaus sehr detailliert diskutiert [12].

Interessant in Bezug auf den zeitlichen Verlauf der Belastung der Intensivstationen wäre noch die Betrachtung der Lagemeldungen in einem zeitlichen Versatz zu den täglichen Inzidenzwerten. Hier ließe sich eventuell die in Bezug auf die Inzidenzwerte häufig beobachtete zeitliche Verzögerung der Belastung der Intensivstationen nachweisen. Diese Auswertung allerdings würde den Rahmen der Arbeit sprengen und kann in einer separaten Arbeit nachgeholt werden.

Die Lagemeldungen zur Versorgung in den COVID-NST-Bereichen zeigten im Zeitraum von 1. Januar bis 20. Februar 2022 eine zunehmende Verschiebung in den gelb-orangen Bereich. Diese korrelierte entsprechend mit zunehmenden 7‑Tage-Inzidenzwerten. Im Gegensatz dazu verbesserten sich die Windmühlenlagemeldungen der Intensivstationen zwischen 1. Januar und 20. Februar 2022 ungeachtet steigender Inzidenzwerte signifikant. Die Darstellung dieses Zusammenhangs im Windmühlenmodell ist ebenfalls als wichtiger Hinweis darauf zu werten, dass die Auswirkungen des Infektionsgeschehens realitätsnah wiedergegeben werden.

Die große Auslastung der Intensivstationen Ende 2021 ist anhand der Belegungszahlen der IVENA-Plattform gut nachvollziehbar. Ebenso geht aus den IVENA-Zahlen für den Zeitraum 1. Januar – 20. Februar 2022 eine abnehmende Zahl von COVID-Intensivpatienten trotz steigender Inzidenzwerte hervor. Die Anzahl der Patienten auf den COVID-Normalstationen stieg auch Anfang 2022 mit zunehmenden 7‑Tage-Inzidenzzahlen wieder deutlich an. Diese Beobachtung bestätigt die im Windmühlenmodell gezeigten Zusammenhänge und ist ein weiterer Hinweis auf den großen Nutzen der parallelen Verwendung beider Systeme zum Erhalt eines umfassenden Lagebilds.

Lagedarstellung und Lagebewertung sind wesentliche Werkzeuge für Führungskräfte zur Bewältigung einer Schadenslage. Das Windmühlenmodell ist ein qualitativ angelegtes Modell, in dem per se komplexe Zusammenhänge in einer einfachen grafischen Weise dargestellt werden. Das Modell hat sich im Einsatz bewährt und kann vor allem in Kombination mit quantitativen Werkzeugen wie z. B. IVENA-Sonderlage oder auch dem DIVI-Register zum Erhalt eines umfassenden Lagebilds beitragen.