Predictors of Utilization of Cardiovascular and Respiratory Emergency Department Visits - what Impact does the Environment have?

Zusammenfassung Ziel der Studie In den letzten Jahren ist eine zunehmende Anzahl von Notfallaufnahmen zu beobachten. Unklar ist, ob neben einer Leistungsverlagerung vom ambulanten in den stationaren Sektor auch andere Ursachen, wie sich verandernde Umweltfaktoren, relevant sind. Ziel der Arbeit war, Zusammenhange der Anzahl kardiovaskularer und respiratorischer Notfallaufnahmen mit Umweltvariablen zu untersuchen. Methodik Hochkorrelierte Umweltdaten wurden in eine Faktorenanalyse einbezogen. Durch Kreuzkorrelationsfunktionen wurden die Umweltvariablen mit Zeitverzogerungen, die die hochste Korrelation mit der Anzahl der Notfallaufnahmen zeigten, in Modellanalysen u.a. zusammen mit Wochentag und Interaktionen berucksichtigt. Ergebnisse Das finale Regressionsmodell erklarte 47% der Variation der respiratorischen Notfallaufnahmen, die Haupteffekte mit den hochsten Notfallaufnahmen am Montag zeigten (B=10,69; p<0,001). Fur die Jahreszeit zeigten sich signifikante Einflusse mit hochsten Notfallaufnahmen im Herbst. Die Daten zeigten keine direkten Zusammenhange zwischen Umweltvariablen und Anzahl der respiratorischen Notfallaufnahmen. Ergebnisse der kardiovaskularen Analysen waren weniger aussagekraftig (R (2) =0,20). Ein signifikanter Zusammenhang zwischen Wochentag und Anzahl kardiovaskularer Notfallaufnahmen wurde identifiziert (p<0,001). Schlussfolgerung Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass der Wochentag den gro ss ten Einfluss auf kardiovaskulare und respiratorische Notfallaufnahmen in Hamburg hat. Kunftig sollen Umweltdaten auf Mikroebene erhoben und fur weitere Analysen genutzt werden, um eine hohere Modellgute und bessere Interpretierbarkeit zu erreichen. Abstract Aim There has been an increasing number of emergency department (ED) visits recently. It is unclear whether, in addition to a shift in services from the outpatient to the inpatient sector, other causes, (e.g. environmental factors), play a role. The aim was to investigate associations between the number of cardiovascular and respiratory ED visits and environmental variables. Methods Highly correlated environmental data were subjected to a principal component analysis. By using cross-correlation functions, environmental variables with time lags that showed the highest correlation with the number of ED visits were taken into consideration in the UNIANOVA analysis model, together with, among others, the day of the week and interaction terms. Results The final regression model explained 47% of the variation in respiratory ED visits demonstrating main effects for Mondays (B=10.69; p<0.001). Season showed significant effects with highest ED visits in autumn. No direct associations between environmental variables and number of respiratory ED visits were found. The results for the cardiovascular outcome were less expressive (R (2) =0.20). Again, the day of the week had the main effect on cardiovascular ED visits (p<0.001). Conclusions The results suggest that weekdays had the main effect on ED visits. In future, we will collect and analyze environmental data at the micro level to achieve a higher model quality and better interpretability.