Prognoseabschätzung des Schwerverletzten – Eine Analyse von 2069 Patienten des Traumaregisters der DGU

Zusammenfassung

Zum Zeitpunkt der Krankenhausaufnahme werden zahlreiche Variablen beim schwerverletzten Patienten erhoben. Die Wertigkeit dieser Variablen in Bezug auf ihre Fähigkeit der Prognoseabschätzung wird unterschiedlich beurteilt. Ziel ist es, bei Krankenhausaufnahme eine initiale Abschätzung des Outcomes schwerverletzter Patienten vornehmen zu k¨nnen. Dazu wurde ein multivariates Prognosemodell auf der Grundlage des Traumaregisters der DGU entwickelt.

Patienten und Methode. Zum Zeitpunkt der Krankenhausaufnahme werden durch das DGU-Traumaregister mehr als 30 Variable prospektiv erfasst. Im 1. Schritt der zentral anonymisierten Auswertung wurden zur Vermeidung multipler statistischer Vergleiche diejenigen Variablen ausgewählt, die aufgrund der Literatur als klinische Prädiktoren für das Outcome angesehen werden. Im 2. Schritt erfolgte eine univariate Analyse dieser Variablen. Für alle primären Variablen mit univariater Signifikanz der Outcomevorhersage wurde im 3. Schritt, eine multivariate logistische Regression durchgeführt und ein multivariates Prognosemodell entwickelt.

Ergebnisse. Vom 01.01.1993 bis 31.12.1997 wurden 2069 Patienten aus 20 Kliniken im Traumaregister prospektiv erfasst (Alter 39±19 Jahre; m.: 70,0%; ISS 22±13; 18,6% verstorben). Aus mehr als 30 bei Aufnahme erhobenen Variablen zeigten sich das Alter, der GCS, der ISS, der Base-Excess (BE) und der Quick-Wert als wichtigste Prognosefaktoren zur Abschätzung der Wahrscheinlichkeit zu versterben [P_(Tod)]. Folgendes Prognosemodell wurde entwickelt: P_(Tod)=1/1+e^{{−[k+β1(Alter)+β2(GCS)+β3(ISS)+β4(BE)+β5(Quick)]}} wobei: k=−0,1551, β1=0,0438 mit p<0,0001, β2=−0,2067 mit p<0,0001, β3=0,0252 mit p=0,0071, β4=−0,0840 mit p<0,0001 und β5=−0,0359 mit p−0,0001.

Jedes der 5 Variablen trägt signifikant zu dieser multifaktoriellen Gleichung bei.

Schlussfolgerungen. Diese Daten zeigen, dass initiales Alter, GCS, ISS, Base-Excess und Quick-Wert frühzeitig verfügbare und potentiell wichtige Prädiktoren sind, um Traumapatienten mit einer hohen Sterbenswahrscheinlichkeit zu identifizieren. Mit Hilfe von Base-Excess und Quick-Wert, als einzige beeinflussbare Variablen dieser multifaktoriellen Gleichung, kann möglicherweise die frühzeitige, aggressive Therapie besser gesteuert werden.

Abstract

On hospital admission numerous variables are documented from multiple trauma patients. The value of these variables to predict outcome are discussed controversially. The aim was the ability to initially determine the probability of death of multiple trauma patients. Thus, a multivariate probability model was developed based on data obtained from the trauma registry of the Deutsche Gesellschaft für Unfallchirurgie (DGU).

Patients and methods. On hospital admission the DGU trauma registry collects more than 30 variables prospectively. In the first step of analysis those variables were selected, that were assumed to be clinical predictors for outcome from literature. In a second step a univariate analysis of these variables was performed. For all primary variables with univariate significance in outcome prediction a multivariate logistic regression was performed in the third step and a multivariate prognostic model was developed.

Results. 2069 patients from 20 hospitals were prospectively included in the trauma registry from 01.01.1993–31.12.1997 (age 39±19 years; 70.0% males; ISS 22±13; 18.6% lethality). From more than 30 initially documented variables, the age, the GCS, the ISS, the base excess (BE) and the prothrombin time were the most important prognostic factors to predict the probability of death (P_(death)). The following prognostic model was developed: P_(death)=1/1+e^{{−[k+β1(age)+β2(GCS)+β3(ISS)+β4(BE)+β5(prothrombin time)]}} where: k=minus;0.1551, β1=0.0438 with p<0.0001, β2=−0.2067 with p<0.0001, β3=0.0252 with p=0.0071, β4=−0.0840 with p<0.0001 and β5=−0.0359 with p<0.0001. Each of the five variables contributed significantly to the multifactorial model.

Conclusions. These data show that the age, GCS, ISS, base excess and prothrombin time are potentially important predictors to initially identify multiple trauma patients with a high risk of lethality. With the base excess and prothrombin time value, as only variables of this multifactorial model that can be therapeutically influenced, it might be possible to better guide early and aggressive therapy.