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Zusammenfassung:
Es gibt bereits eine Vielzahl von Algorithmen zur Prophylaxe postoperativer Übelkeit und Erbrechens (PONV), deren Effektivität und Effizienz unklar bleibt. Durch diese Arbeit wurde die Eignung 15 verschiedener Algorithmen zur PONV-Prophylaxe für 7 Patientenpopulationen mit unterschiedlichen Ausgangsrisiken anhand einer Computersimulation überprüft. Bei den Prophylaxealgorithmen handelte es sich teils um publizierte, teils um hypothetische Algorithmen. Bei den sieben untersuchten Populationen handelte es sich bei dreien um Daten, die im Rahmen dieser Arbeit an dem Universitätsklinikum Marburg erhoben wurden. Bei den vier anderen handelte es sich sowohl um publizierte Populationen anderer Kliniken, als auch um hypothetische Populationen mit festgelegten Ausgangsrisiken. Um die Eignung der einzelnen Algorithmen in den verschiedenen Patientenpopulationen zu beurteilen, wurden verschiedene Parameter der Effizienz und der Effektivität errechnet. Die hier gewonnenen Erkenntnisse erlauben folgende Schlussfolgerungen für die klinische Praxis: Um eine optimale PONV-Prophylaxe durchführen zu können, ist es hilfreich die Risikostruktur der eigenen Klinik zu kennen. Risikoadaptierte Algorithmen scheinen den anderen überlegen zu sein. Trotz einer optimalen Prophylaxe beträgt die PONV-Inzidenz noch ca. 20%.

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