6-Faktor-Prognosemodell kann massive Blutung nach Trauma prognostizieren
- Univadis
- Clinical Summary
Erkenntnis
- Ein auf maschinellem Lernen basierender Rechner kann Ärzten helfen zu prognostizieren, bei welchen Traumapatienten mit massiven Blutungen zu rechnen ist.
- Eine Validierung an anderen Zentren ist erforderlich.
Warum das wichtig ist
- 1 von 10 Todesfällen weltweit steht mit einem Trauma im Zusammenhang.
- Blutungen stellen bei Traumapatienten die überwiegende vermeidbare Todesursache dar.
- Innere Blutungen werden von Ärzten möglicherweise übersehen.
- Prognoseinstrumente wurden bisher aus statistischen Methoden abgeleitet, die erhebliche Einschränkungen aufweisen.
- In dieser Studie wurde stattdessen ein auf maschinellem Lernen basierendes Instrument namens „Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO)“-Regression genutzt, das einige dieser Einschränkungen überwinden kann.
Studiendesign
- Retrospektive Studie mit Traumapatienten eines chinesischen Zentrums im Zeitraum Januar 2015–März 2022 (n = 2.353)
- Aus 62 klinischen und demografischen Variablen wählten die Autoren mit Hilfe von LASSO die am besten prädiktiven Variablen aus.
- Basierend auf diesen Faktoren erstellten sie ein Modell zur Berechnung des Blutungsrisikos.
- Ergebnis: massive Blutung (Transfusion von ≥ 3 Einheiten roter Blutkörperchen innerhalb einer Stunde oder Embolisation oder blutungsstillende Operation innerhalb von 24 Stunden nach der Aufnahme)
- Finanzierung: National Key Research and Development Program of China, National Defense Science and Technology Innovation Special Zone Project
Wesentliche Ergebnisse
- 16,02 % der Patienten wiesen massive Blutungen auf.
- Die 6 prädiktiven Faktoren waren:
- Herzfrequenz
- Pulsdruck
- Basenüberschuss
- Hämoglobin
- dislozierte Beckenfraktur
- positive CT oder fokussierte Trauma-Beurteilung mittels Sonographie
- Das beste Modell wies eine Fläche von 0,894 unter der ROC-Kurve auf, was auf eine ausgezeichnete Fähigkeit hindeutet, zwischen Patienten mit und ohne massive Blutung zu unterscheiden.
- Es steht ein öffentlich zugänglicher Online-Rechner zur Verfügung.
Einschränkungen
- Die Autoren teilten die Patienten nicht nach Alter in Untergruppen auf und es wurden nur Erwachsene eingeschlossen.
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