Autor:innen:
Lena Pickert | Uniklinikum Köln | Germany
Dr. med. Anna Maria Meyer | Universitätsklinikum Köln | Germany
Ingrid Becker | Universität zu Köln | Germany
Prof. Dr. Paul Brinkkötter | Universitätsklinikum Köln | Germany
Prof. Dr. Volker Burst | Universitätsklinikum Köln | Germany
Marietta Christiansen | Universitätsklinikum Köln | Germany
Annika Hees | Universitätsklinikum Köln | Germany
Franziska Müller | Universitätsklinikum Köln | Germany
Nicolas Noetzel | Universitätsklinikum Köln | Germany
Marcel Rarek | Universitätsklinikum Köln | Germany
Prof. Dr. Alberto Pilotto | Galliera Hospital | Italy
Prof. Dr. med. Thomas Benzing | Universitätsklinikum Köln | Germany
Prof. Dr. Dr. Maria Cristina Polidori | Universitätsklinikum Köln | Germany
Zeit ist in Krankenhäusern ein kostbares Gut. Die Antwort auf den Druck, den steigende Patientenzahlen und die damit gewachsenen Anforderungen auf die medizinische Versorgung ausüben, ist zeiteffizientes Arbeiten. Um Hochrisikopatienten, wie multimorbide, ältere Patienten, schnell zu identifizieren, gilt das Comprehensive Geriatric Assessment (CGA) als Goldstandard. Ein relativ neues Forschungsgebiet stellt die Frage nach einer metabolischen Signatur und deren prognostische Aussagekraft bei oben genannten Patienten dar. Ob es möglich ist, durch Laborparameter als metabolische Signatur die Ergebnisse einer CGA-basierenden Prognoseberechnung zu ergänzen, ist Gegenstand der vorliegenden Untersuchung.
Retrospektiv wurden aus einer bestehenden Database zwei Gruppen von insgesamt 199 multimorbiden Patienten > 70 Jahre verglichen, die auf der nephrologischen Akutstation der Klinik II für Innere Medizin des Universitätsklinikums Köln hospitalisiert waren. Eine Gruppe hatte eine nephrologische, die andere Gruppe eine andere Aufnahmediagnose (hauptsächlich kardiovasuklär oder endokrinologisch). Alle Patienten erhielten bei Aufnahme ein CGA und eine Prognoseberechnung mittels des Multidimensionalen Prognostischen Index (MPI). Berücksichtigt wurden dabei die funktionellen, körperlichen, sozialen und geistigen Aspekte der Patienten. Die Ergebnisse des MPI ergeben kontinuierliche Werte zwischen 0 und 1, die zu drei Risikogruppen für Rehospitalisierung, Mortalität und Institutionalisierung zusammengefasst werden: 0.00-0.33 geringes, 0.34-0.66 mittleres und 0.67-1.00 hohes Risiko. Untersucht wurden die Elekrolytwerte, nephrologische Retentionsparamter, Werte für das blutbildende System und der Vitaminstatus der Patienten.
97 Patienten (64M, 33F) hatten eine nephrologische Aufnahmediagnose, 102 Patienten (65M, 37F) eine anderen Aufnahmediagnose. Das Durchschnittsalter betrug 78,4 +/- 5,5 (nephrologisch) und 79,2 +/- 5,3 Jahre (andere), die durchschnittliche Länge der Hospitalisierung 15,2 (nephrologisch) und 14,8 Tage (andere). Bei Patienten mit nephrologischer Aufnahmediagnose gab es eine signifikante Korrelation (p < 0,05) zwischen den Albumin-Werten bei Aufnahme und der Zuteilung in Risikogruppen des MPI. Bei Patienten ohne nephrologische Aufnahmediagnose gab es eine signifikante Korrelation (p < 0,05) zwischen den Vitamin-D Werten bei Aufnahme und der Zuteilung in Risikogruppen des MPI.
Die vorliegenden Ergebnisse zeigen, dass es möglich ist, mithilfe einer metabolischen Signatur die prognostische Aussagekraft des MPI zu ergänzen. Die oben genannten Ergebnisse stehen in einer Linie mit einer bereits veröffentlichen Studie. Eine tiefergehende Analyse der Daten wird durchgeführt, um eine mögliche Beeinflussung der Ergebnisse auszuschließen und um zusätzliche relevante Parameter zu detektieren. Weiterführende Forschung ist notwendig, um den genauen Einfluss der Laborparameter auf die Aussagekraft einer CGA-basierenden Prognoseberechnung zu identifizieren.