Medische alarmfiltering in de zorg

5 handvaten om irrelevante alarmen te bannen en relevante alarmen te doen opvallen

Een medische alarmconditie is een situatie die aandacht of actie vraagt van een zorgverlener. Daarvoor ontvangt hij of zij een visueel en/of auditief signaal via het medische apparaat. Maar de alarmen van alle medische apparaten samen kunnen alarmmoeheid veroorzaken [1]. Michael ten Caat, Team Lead R&D bij Itémedical wijst op het gevaar daarvan: “Door die moeheid kan een zorgverlener vertraagd reageren op een kritisch alarm of het zelfs missen. Medische alarmfiltering reduceert het aantal irrelevante alarmen, wat kan helpen om alarmmoeheid in de zorg terug te dringen.” We benoemen graag de vijf voornaamste vormen van medische alarmfiltering.

Medische alarmfiltering in de zorg: verklein het risico op gemiste alarmen door alarmmoeheid

De theorie is helder: door irrelevante alarmen te filteren, reageren zorgverleners sneller op relevante alarmen [2–5]. Maar een te strakke filtering houdt ook relevante alarmen tegen. Veiligheid blijft de hoogste prioriteit. Blijf je medische alarmfiltering daarom voortdurend analyseren vanuit twee uitgangspunten: de duur van kritische alarmen moet dalen, maar er mag geen relevant alarm verloren gaan. Daarbij is de grootste winst te behalen door alleen de relevante signalen door te sturen naar de smartphone van de zorgverlener. De irrelevante alarmen kan hij of zij opvolgen tijdens een eerstkomend routinebezoek aan de patiënt. Zo voorkom je overbodig heen-en-weer-geloop tussen de kamers.

Vijf uitgangspunten voor waardevolle medische alarmfiltering in de zorg

Een strategie voor betrouwbare medische alarmfiltering houdt rekening met vijf uitgangspunten:

1. Non-actionable alarmen bewust negeren

‘Non-actionable’-alarmen zijn alle signalen die geen directe actie vereisen. Het aantal is sterk afhankelijk van het type medisch apparaat en de alarmprioriteit. Veel alarmen met een lagere prioriteit kan je bewust tijdelijk negeren: je hoeft ze niet via de distributie door te geven, zolang de verpleegkundige de patiënt regelmatig blijft controleren en het alarm met lagere prioriteit bij de eerstvolgende controle opvolgt. Als de condities een langzamere respons toestaan, helpt die aanpak alarmmoeheid voorkomen.

Voorbeeld: Philips-monitoren
Meer dan veertig procent van de alarmen die Philips-monitoren uitsturen, vraagt de zorgverlener — na een veranderde hartslagamplitude — om de schaalweergave op een hartmonitor aan te passen. Omdat er geen medische zorg nodig is, moet de zorgverlener niet meteen naar de patiënt. Hij of zij kan de apparaatinstelling wijzigen tijdens een eerstvolgend controlebezoek.

2. Alarmering over ‘zelf herstellende’ condities vertragen

De meeste alarmcondities zijn kort van duur en verwijzen naar een situatie met lagere prioriteit (Figuur 1): 63% is zelfs korter dan 10 seconden. De zorgverlener heeft meestal dan ook weinig tot niets aan een melding van een alarmconditie die zichzelf snel ‘herstelt’. Een korte beweging van een patiënt bijvoorbeeld, kan een ECG- of SpO2-signaalverstoring veroorzaken die zichzelf kan corrigeren.

Medische alarmfiltering in de zorg
Figuur 1: Histogram alarmduur met prioriteit hoog/medium/laag, waarvan 63% binnen 10 seconden, 81% binnen 20 seconden en 89% binnen 30 seconden

Door de snelheid waarmee je een medisch alarm doorgeeft bewust te vertragen, kan je voorkomen dat het systeem een irrelevant signaal naar de zorgverlener doorstuurt. Ook dat is een concreet voorbeeld van efficiënte alarmfiltering in de zorg. Bepaal daarom per prioriteit en/of individuele alarmconditie welke vertraging je kan instellen om alarmmoeheid te voorkomen. Laat je daarbij leiden door vier adviezen van Michael ten Caat:

Advies 1: lichte vertraging doet de distributiedruk sterk dalen

“Als je 10 seconden wacht voor je alarmen met een medium prioriteit doorgeeft, dan daalt het aantal oproepen via de alarmdistributie met 64%”, merkt Elena Pronk-Kamburova, Medical Data Scientist op. “Wacht je 20 seconden? Dan daalt de alarmdistributie tot 81%. En als je 30 seconden wacht, dan is dat goed voor een reductie tot 88%.” (Zie figuur 2 hieronder.)

Medische alarmfiltering in de zorg
Figuur 2: Histogram 64% (of 81% of 88%) reductie voor medium prioriteit alarmen bij 10 (of 20 of 30) seconden vertraging

Advies 2: lichte overschrijding tijdelijk negeren doet de distributiedruk dalen

Michael ten Caat duidt op het voordeel van een korte reactievertraging: “Bij specifieke alarmcondities kan je een lichte overschrijding van een alarmgrens tijdelijk negeren om te zien of de situatie zichzelf herstelt. Kijk bijvoorbeeld naar een licht verlaagde SpO2: ruim de helft (56%) van alle SpO2-alarmen duurt hooguit 10 seconden. Via gedetailleerde medische alarmfiltering in de zorg kan je dus alarmmoeheid voorkomen.” (Zie figuur 3 hieronder.)

Medische alarmfiltering in de zorg
Figuur 3: Histogram 56% alarmreductie voor SpO2 laag’-alarmen bij 10 seconden vertraging

Advies 3: adaptieve vertraging doet de distributiedruk dalen

Afhankelijk van de afwijking ten opzicht van de grenswaarde kan je de duur van de vertraging aanpassen [6]. Michael ten Caat maakt die werkwijze concreet: “Bij een lichte overschrijding van de alarmgrens kan je langer wachten om het alarm door te geven. En bij een grote overschrijding geef je het sneller of meteen door.”

Voorbeeld: vertragingsduur op basis van hartfrequentie
In hun algoritme focussen Schmid et al. op een bovengrens voor de hartfrequentie van 90/min. Ze vertragen de alarmdistributie met 60 seconden voor milde overschrijdingen (91-123/min), 15 seconden voor medium overschrijdingen (123-199/min) en 6 seconden voor grote overschrijdingen boven een vastgestelde veiligheidsgrens (vanaf 200/min). Merk op dat je hiermee relevante medische alarmen kan missen, afhankelijk van de vitale parameter.

Advies 4: frequentie-afhankelijke aanpak om bij te stellen

Michael ten Caat wijst op het belang van verfijnde medische alarmfiltering: “Blijf kritisch naar de frequentie van specifieke medische alarmen kijken. Zo’n frequentie-afhankelijke aanpak helpt om je alarmstrategie te verbeteren. Want als dezelfde schijnbaar irrelevante alarmconditie vaak genoeg voorkomt binnen een bepaalde periode, dan zou het alsnog om een relevant alarm kunnen gaan. In die situatie is het belangrijk om het signaal wél door te geven en de prioriteit te verhogen.”

Voorbeeld: slaapapneu
Stel dat je specifieke signalen wegfiltert als zelfcorrigerende, ‘valse’ alarmen. Dan zou je daarmee een indicatie van slaapapneu kunnen missen [7].

3. Patiënt-specifieke alarmgrenzen instellen

Vaak zijn alarmgrenzen te nauw ingesteld [1,8,9] zonder rekening te houden met:

  • het alarmprofiel van de patiënt
  • de medische conditie
  • andere kenmerken, zoals leeftijd

Een kleine grensaanpassing kan soms een veelheid aan alarmen voorkomen.

Voorbeeld: ‘SpO2 laag’-alarm
Als je de alarmgrens voor het ‘SpO2 laag’-alarm van 92 naar 88 brengt, halveert (54%) dat het aantal ‘SpO2 laag’-alarmen, als de patiëntpopulatie dat toelaat. (Zie figuur 4 hieronder.)

Medische alarmfiltering in de zorg
Figuur 4: Histogram SpO2 parameter-waarden bij een alarmgrens van 92

De grenzen bewust nauw instellen om geïnformeerd te blijven over elke wijziging in de patiënttoestand, is een oneigenlijke vorm van alarmering. Het druist in tegen de principes van efficiënte medische alarmfiltering in de zorg. Gebruik daarvoor liever specifieke oplossingen zoals early warning scores (EWS) die parameters uit verschillende bronnen kunnen combineren: NEWS2, PEWS, SWIFT, Rothman Index of predictive analytics [10–12]. Als zo een EWS een toestandswijziging opmerkt, zou dat tot een eigenlijk gebruikte alarmering kunnen leiden.

4. Handelingsalarmen alleen op relevante plaats weergeven

De dagelijkse verzorging kan bijdragen aan een alarmpiek: het gemiddeld aantal alarmen per patiënt per uur is het hoogst tussen 8 en 10 uur in de ochtend. (Zie figuur 5 hieronder.)

Medische alarmfiltering in de zorg
Figuur 5: Gemiddeld aantal alarmen per uur van de dag per alarm-prioriteit met de hoogste piek rond 9 uur ’s ochtends, tijdens de dagelijks verzorging

Dankzij de juiste apparatuur en met respect voor de regelgeving kan je elk alarm op de juiste plaats — en alleen maar op de juiste plaatsdoen weerklinken. Deze gevorderde vorm van medische alarmfiltering in de zorg helpt alarmmoeheid voorkomen:

  • Sommige alarmen treden alleen op als de zorgverlener bij het bed handelingen uitvoert (bijvoorbeeld een infuuspomp wisselen of de patiënt verzorgen). Het is overbodig om die alarmen naar de smartphone van de primaire zorgverlener of zijn buddy te sturen. Zeker als een extra aanwezigheidsdetectie bevestigt dat er al iemand bij de patiënt is.
  • Omgekeerd hoeft het alarm niet aan het bed te klinken als er zich geen verpleegkundige in de kamer bevindt (bij de patiënt en zijn bezoek). In die situatie is relevanter om het alarm alleen naar de smartphone te sturen [13].

5. Levensbedreigende en urgente alarmen eerst aanpakken

Medische alarmfiltering in de zorg mag kritische alarmen niet tegenhouden. Het moet ze juist in het oog doen springen. Welk signaal daarbij de grootste alarmprioriteit krijgt, hangt af van de mogelijke medische consequenties en de benodigde reactiesnelheid. In de tabel hieronder zie je daarvoor drie categorieën, met uiteenlopende prioriteiten. Als je voor de verschillende categorieën de hoge prioriteit onderscheidt, weet je precies welke HIGH!!!-alarmen een onmiddellijke respons vereisen. Lees: welke alarmen een ernstige of levensgevaarlijke achteruitgang van de gezondheidstoestand van de patiënt signaleren.

Medische alarmfiltering in de zorg
Tabel: Alarmprioriteit gebaseerd op IEC 60601-1-8 [14], op basis van ernst en benodigde reactiesnelheid, aangevuld met optionele uitroeptekens

Advies: blijf je alarmopvolgsysteem gedetailleerd controleren

Neem je nieuwe filtertechnieken in gebruik? Analyseer dan nauwgezet of je geen kritische alarmen mist en of de alarmduur daarvan niet toeneemt. Doe dat op basis van verzamelde statistieken, niet op basis van subjectieve waarneming.

Medische alarmfiltering in de zorg: onze conclusies

Om de patiëntzorg te verbeteren en alarmmoeheid te voorkomen, is medische alarmfiltering nodig in de zorg. Daarmee kan je irrelevante en relevante alarmcondities van elkaar onderscheiden en alleen de relevante signalen naar de juiste mensen doorsturen.

  • Voorkom alarmmoeheid vooral door non-actionable alarmen te negeren en een bewuste vertraging toe te passen op alarmcondities die zichzelf kunnen corrigeren — met respect voor de alarmprioriteit of de specifieke alarmconditie.
  • Beperk het aantal oneigenlijke alarmen door een juist beleid te voeren inzake alarmgrenzen en zorghandelingen. Laat de aan- of afwezigheid van een verpleegkundige bij de patiënt meespelen in de relevante alarmdistributie.

Met die twee adviezen in het achterhoofd kun je gemiddeld 90% van de bestaande alarmcondities – terecht – als ‘irrelevant’ betitelen. Die situaties aanpakken, is de investering dus meer dan waard.

Wil je nog verder gaan om alarmmoeheid te voorkomen? Hou dan het nieuwe artikel over geavanceerdere vormen van alarmfiltering in de zorg in de gaten. Daarin lees je over de extra winst die je kan boeken door:

– efficiënt te reageren op (bijna) gelijktijdige alarmcondities

– alarmen te combineren met informatie uit verschillende bronnen zoals infuuspompen, diagnoses en labwaarden

Referenties: interessante bronnen m.b.t. medische alarmfiltering in de zorg

De figuren en tabellen in dit artikel zijn opgesteld door Elena Pronk-Kamburova, Medical Data Scientist bij Itémedical.

1. Winters BD, Cvach MM, Bonafide CP, et al. Technological Distractions (Part 2): A Summary of Approaches to Manage Clinical Alarms with Intent to Reduce Alarm Fatigue. Crit Care Med. 2018;46(1):130-137. doi:10.1097/CCM.0000000000002803

2. Görges M, Markewitz BA, Westenskow DR. Improving alarm performance in the medical intensive care unit using delays and clinical context. Anesth Analg. 2009;108(5):1546-1552. doi:10.1213/ane.0b013e31819bdfbb

3. Johnson KR, Hagadorn JI, Sink DW. Alarm Safety and Alarm Fatigue. Clin Perinatol. 2017;44(3):713-728. doi:10.1016/j.clp.2017.05.005

4. Cvach M. Monitor alarm fatigue: An integrative review. Biomed Instrum Technol. 2012;46(4):268-277. doi:10.2345/0899-8205-46.4.268

5. Bach TA, Berglund L-M, Turk E. Managing alarm systems for quality and safety in the hospital setting. BMJ Open Qual. 2018;7(3):e000202. doi:10.1136/bmjoq-2017-000202

6. Schmid F, Goepfert MS, Franz F, et al. Reduction of clinically irrelevant alarms in patient monitoring by adaptive time delays. J Clin Monit Comput. 2017;31(1):213-219. doi:10.1007/s10877-015-9808-2

7. Cosper P, Zellinger M, Enebo A, Jacques S, Razzano L, Flack MN. Improving clinical alarm management: Guidance and strategies. Biomed Instrum Technol. 2017;51(2):109-115. doi:10.2345/0899-8205-51.2.109

8. Ruppel H, De Vaux L, Cooper D, Kunz S, Duller B, Funk M. Testing physiologic monitor alarm customization software to reduce alarm rates and improve nurses’ experience of alarms in a medical intensive care unit. PLoS One. 2018;13(10):1-16. doi:10.1371/journal.pone.0205901

9. Pater CM, Sosa TK, Boyer J, et al. Time series evaluation of improvement interventions to reduce alarm notifications in a paediatric hospital. 2020:717-726. doi:10.1136/bmjqs-2019-010368

10. Carra G, Salluh JIF, da Silva Ramos FJ, Meyfroidt G. Data-driven ICU management: Using Big Data and algorithms to improve outcomes. J Crit Care. 2020;60:300-304. doi:10.1016/j.jcrc.2020.09.002

11. Olive MK, Owens GE. Current monitoring and innovative predictive modeling to improve care in the pediatric cardiac intensive care unit. 2018;7(2):120-128. doi:10.21037/tp.2018.04.03

12. Petersen JA. Early warning score challenges and opportunities in the care of deteriorating patients. Dan Med J. 2018;65(2):16-19.

13. Koomen E, Webster CS, Konrad D, et al. Reducing medical device alarms by an order of magnitude : A human factors approach. 2021. doi:10.1177/0310057X20968840

14. IEC 60601-1-8 Medical electrical equipment – Part 1-8: General requirements for basic safety and essential performance – Collateral standard: General requirements, tests and guidance for alarm systems in medical electrical equipment and medical electrical. 2012;(Edition 2.1, 2012-11).