Vorhersage von CLABSI: Neue Modelle für die Patientensicherheit

Warst du schon mal in einem Krankenhaus, wo es sich anfühlte, als würdest du ewig warten, um rauszukommen? Naja, für einige Patienten gibt's einen guten Grund dafür – Central Line-Associated Bloodstream Infection, oder kurz CLABSI. Es ist wie ein Ticket für den Krankenhausaufenthalt, den du echt nicht wolltest. CLABSI tritt auf, wenn Bakterien über einen zentralen Venenkatheter (so ein fancy Schlauch, der in eine grosse Vene eingeführt wird) in den Blutkreislauf gelangen. Diese Infektion kommt normalerweise erst mindestens 48 Stunden nach der Aufnahme zum Vorschein und stammt nicht von einer anderen Infektion, die du schon hattest. Traurigerweise kann CLABSI zu längeren Krankenhausaufenthalten, höheren Arztrechnungen und einem grösseren Risiko für ernsthafte Gesundheitsprobleme oder sogar den Tod führen. Das will wirklich niemand, während man versucht, gesund zu werden.

#Die Suche nach Risikovorhersagen

Wäre es nicht super, wenn Ärzte vorhersagen könnten, wer möglicherweise ein Risiko für CLABSI hat? Genau daran arbeiten viele Gesundheitsprofis. Indem sie ein Risikovorhersagemodell entwickeln, können sie die Risiken der Patienten schneller einschätzen und Massnahmen ergreifen, um diese nervigen Infektionen zu verhindern. Das könnte Leben retten und die gefürchtete Krankenhausrechnung senken.

In der Vergangenheit schauten Forscher sich verschiedene Modelle zur Vorhersage von CLABSI-Risiken an. Die meisten waren wie alte Klapphandys: statisch und nicht anpassungsfähig. Sie berücksichtigten nicht, wie sich der Zustand eines Patienten während des Aufenthalts im Krankenhaus ändern könnte. Nur ein Modell war dynamisch, aber es war auf Patienten in einem bestimmten Bereich des Krankenhauses beschränkt.

Dank der zunehmenden Nutzung elektronischer Gesundheitsakten (EHRs) haben Forscher jetzt Zugang zu fortlaufenderen Daten über Patienten. Das bedeutet, sie können rund um die Uhr Updates bekommen, genau wie dein Social-Media-Feed. Mehr Daten können dabei helfen, bessere Modelle zur Risikovorhersage zu erstellen.

#Unsere Studie: Ein neuer Ansatz für Vorhersagen

In dieser Studie haben wir die Macht der EHR-Daten genutzt, um Modelle zu erstellen, die mit Veränderungen in der Gesundheit der Patienten Schritt halten. Unser Ziel war es, das 7-Tage-Risiko für CLABSI bei Patienten mit zentralen Venenkathetern an den Universitätskliniken Leuven vorherzusagen. Wir entwickelten und bewerteten sechs Modelle, ähnlich wie ein Koch, der verschiedene Rezepte ausprobiert. Diese Modelle wurden mithilfe einer Mischung aus komplexen statistischen Techniken erstellt. Darunter hatten wir Regressionsmodelle, Random Forests, Extreme Gradient Boosting und ein Superlearner-Ensemble-Modell. Stell dir diesen Superlearner als den ultimativen Superhelden der Risikovorhersage vor, der die besten Kräfte von seinen Freunden sammelt!

#Datensammlung

Wir sammelten Patientendaten aus dem EHR-System des Krankenhauses von Januar 2014 bis Dezember 2020. Die Patienten umfassten alle Altersgruppen – von Neugeborenen bis zu Senioren – die zentrale Katheter hatten. Niemand wurde von dieser Party ausgeschlossen.

Die Details, die wir sammelten, beinhalteten allerlei Informationen: Demografie, Labortests, Medikamente und Vitalzeichen. Denk daran, es ist, als würden wir ein detailliertes Profil für jeden Patienten erstellen. Auch wenn wir bei einigen Daten auf fehlende Informationen stiessen (wer hat nicht mindestens einmal sein Handy-Ladegerät verloren?), hatten wir eine solide Methode zur Schliessung dieser Lücken.

#Was haben wir gesucht?

Für unsere Studie definierten wir CLABSI als jede Infektion, die durch einen Labortest bei einem Patienten mit einem zentralen Katheter bestätigt wurde. Diese Infektion musste innerhalb von 48 Stunden nach der Entfernung des Katheters auftreten. Unser Verfahren zur Klassifizierung, was ein CLABSI war und was nicht, war ziemlich sorgfältig.

Wir mussten auch berücksichtigen, wann Patienten aus dem Krankenhaus entlassen wurden oder ob sie verstorben sind. Diese Informationen waren entscheidend, um zu bestimmen, wie lange ein Patient auf CLABSI überwacht wurde.

#Wie wir unsere Modelle aufbauten

Mit unseren Daten in der Hand gingen wir an die Arbeit, unsere Modelle zu erstellen. Wir entschieden uns, fünf dynamische Modelle zu bauen, die sich im Laufe der Zeit an neue Informationen anpassen könnten. Wir schauten uns Faktoren wie den Tod eines Patienten und die Entlassung als konkurrierende Ergebnisse an, ganz wie bei einem Spiel Stuhlkreis.

Einige Modelle verwendeten weniger Variablen, während andere die gesamte Palette an Informationen, die wir zur Verfügung hatten, nutzten. Wir haben sogar ein Superlearner-Modell erstellt, das Vorhersagen aus mehreren Modellen kombinierte, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Es war wie ein All-Star-Team zusammenzustellen!

#Evaluierung unserer Modelle

Genau wie man Feedback zu einer neuen Frisur braucht, mussten wir evaluieren, wie unsere Modelle abschnitten. Wir schauten uns Metriken an, um zu sehen, wie gut jedes Modell das Risiko von CLABSI vorhersagte. Einige Modelle schnitten besser ab als andere, und wir prüften auch, wie gut sie mit den realen Ergebnissen übereinstimmten.

Um es anschaulicher zu machen, denk daran, wie wenn du vorhersagst, dass es regnen wird, willst du sehen, ob es tatsächlich so ist. Wenn deine Vorhersage zutraf, super! Wenn nicht, naja, vielleicht solltest du deine Wetter-App überdenken!

#Ergebnisse und Beobachtungen

Wir haben die Modelle durch eine Reihe von Tests geschleust, um zu sehen, wie sie abschnitten. Das am besten abschneidende Modell war das XGB-ALL-Modell, das einen grossartigen Punktwert auf der Vorhersageskala erreichte. Auf der anderen Seite neigten einige Modelle dazu, das Risiko für CLABSI zu überschätzen, so wie man jede Woche hofft, im Lotto zu gewinnen.

Es schien, als wären unsere Modelle gut darin, potenzielle Risiken zu erkennen, besonders bei mittleren Risikogrenzen. Bei hohen Risikogrenzen waren sie jedoch nicht ganz so zuverlässig. Hier könnten unsere Modelle noch etwas Arbeit gebrauchen.

#Der Wandel über die Zeit

Als wir unsere Ergebnisse verglichen, bemerkten wir, dass die Modelle in den letzten Jahren nicht so gut abschnitten wie in den früheren Daten. Es war wie einen Film mit Fortsetzung zu sehen, der nicht so gut war wie das Original.

Ein Grund dafür könnten Veränderungen in den Patientenversorgungspraxen oder wie Krankenhäuser Katheter verwalten sein. Wir entdeckten auch, dass die D-Dimer-Werte (ein Labortest) erhebliche Schwankungen aufwiesen, die die Vorhersagen beeinflussen könnten.

Zudem stellten wir fest, dass die CLABSI-Fälle im Laufe der Jahre zurückgegangen waren. Das könnte ein gutes Zeichen sein, aber es bedeutete auch, dass es immer schwieriger wurde, CLABSI vorherzusagen.

#Praktische Anwendungen unserer Modelle

Was bedeutet das alles im echten Leben? Wenn sie richtig umgesetzt werden, könnten diese Modelle dazu beitragen, Krankenschwestern und Ärzten Hinweise zu geben, welche Patienten mehr Aufmerksamkeit in Bezug auf ihre zentralen Katheter benötigen. Es ist wie ein Warnsystem, das dem Personal hilft, schnell zu handeln, um Infektionen zu verhindern.

Durch die Verwendung von Warnungen bei mittlerem Risiko können Gesundheitsteams die Katheterpflege überprüfen und sicherstellen, dass alles in Ordnung ist. Hochrisiko-Warnungen hingegen zeigten nicht viel praktischen Wert.

#Grenzen und Raum für Wachstum

Wie jede gute Erfindung haben auch unsere Modelle einige Einschränkungen. Zum Beispiel, obwohl wir eine Menge Daten gesammelt haben, haben wir nicht viel Fokus auf Prädiktoren für Tod und Entlassung gelegt. Mehr Arbeit könnte die Modelle verbessern und verfeinern, welche Daten wir wirklich verwenden müssen.

Ausserdem stützten sich unsere Vorhersagen nur auf die aktuellsten Daten und ignorierten frühere Trends über die Zeit. Das könnte das vollständige Bild der Gesundheit eines Patienten verzerren.

Zuletzt haben wir Rasse, Ethnie oder sozioökonomischen Status in unseren Modellen nicht berücksichtigt. Diese Faktoren können zu unterschiedlichen Risiken für Infektionen führen, was bedeutet, dass unsere Modelle möglicherweise nicht für alle gleich gut anwendbar sind.

#Die Zukunft der CLABSI-Modelle

Wenn wir nach vorne schauen, sind weitere Studien nötig, um zu sehen, ob diese Modelle auch in anderen Krankenhaussettings nützlich sein können. Würden sie ausserhalb unserer Datenblase genauso gut abschneiden?

Auch die Art und Weise, wie Krankenhäuser Daten aufzeichnen, spielt eine Rolle. Damit unsere Modelle breiter anwendbar sind, müssten sie sich an andere EHR-Systeme anpassen. Das bedeutet, sicherzustellen, dass Daten standardisiert und leicht über verschiedene Plattformen interpretiert werden können.

#Fazit: Der Weg nach vorn

Wir haben versucht, das 7-Tage-Risiko für CLABSI bei Patienten mit zentralen Kathetern vorherzusagen und sind mit einem besseren Verständnis herausgekommen, auch wenn die Ergebnisse ein bisschen gemischt waren. Während wir dynamische Modelle erstellt und einige Erfolge gesehen haben, gibt es noch viel zu tun.

Die gute Nachricht ist, mit fortlaufender Forschung und Verbesserungen können wir den Gesundheitsteams helfen, diese lästige Infektion namens CLABSI zu erkennen, bevor sie Patienten überrumpelt. Wie man so schön sagt, ein Gramm Vorbeugung ist mehr wert als ein Kilo Heilung, und niemand will länger im Krankenhaus bleiben, als unbedingt nötig!