Vorhersage des Risikos für nach Schlaganfall auftretende Pneumonie

Ein Schlaganfall ist ein ernsthaftes Gesundheitsproblem, das die Lebensqualität und das Überleben einer Person stark beeinträchtigen kann. 2019 sind weltweit etwa 6,55 Millionen Menschen an einem Schlaganfall gestorben, weshalb er eine der häufigsten Todesursachen ist. Nach einem Schlaganfall stehen viele Patienten vor verschiedenen Herausforderungen, wobei eine häufige Komplikation die mit dem Schlaganfall verbundene Pneumonie (SAP) ist. Studien zeigen, dass die Häufigkeit von SAP bei Schlaganfallpatienten zwischen 7 % und 38 % liegen kann. SAP kann zu längeren Krankenhausaufenthalten, höheren medizinischen Kosten und einem höheren Sterberisiko führen. Derzeit behandeln Ärzte SAP hauptsächlich mit Antibiotika, die jedoch möglicherweise nicht effektiv sind, um die Wahrscheinlichkeit der Entwicklung von SAP zu senken. Daher ist es wichtig, dass Gesundheitsdienstleister Patienten mit hohem Risiko für SAP schnell identifizieren und Schritte zu dessen Prävention unternehmen, was die Ergebnisse für die Patienten verbessern kann.

#Die Bedeutung von Risikovorhersagemodellen

Modelle zu erstellen, die das Risiko von SAP vorhersagen, kann Ärzten helfen, Hochrisikopatienten frühzeitig zu identifizieren und rechtzeitig Massnahmen zu ergreifen, um die Wahrscheinlichkeit der Entwicklung von SAP zu verringern. In den letzten Jahren haben Forscher verschiedene Vorhersagemodelle entwickelt, wie Scoring-Systeme, die Fachleuten im Gesundheitswesen helfen, das Risiko eines Patienten für SAP zu beurteilen. Zuverlässige Modelle können jedoch im Laufe der Zeit an Wirksamkeit verlieren, aufgrund von Veränderungen bei Risikofaktoren, Behandlungsmethoden oder anderen Faktoren. Das bedeutet, dass diese Modelle regelmässig aktualisiert werden müssen. Ausserdem haben nur wenige Studien interpretable maschinelle Lerntechniken genutzt, um SAP-Vorhersagemodelle zu erstellen. Diese Studie kombiniert neue und bekannte Prädiktoren mithilfe von maschinellem Lernen und einer Methode namens SHAP, um die Vorhersagen besser zu erklären.

#Studiendesign und Teilnehmer

In dieser Studie wurden Schlaganfallpatienten aus einem bestimmten Krankenhaus über fast ein Jahr untersucht. Um in die Studie aufgenommen zu werden, mussten die Teilnehmer mindestens 18 Jahre alt sein, einen Schlaganfall diagnostiziert bekommen haben und innerhalb einer Woche nach dem Schlaganfall keine Atemhilfe benötigt haben. Patienten wurden ausgeschlossen, wenn sie innerhalb von 24 Stunden nach der Aufnahme entlassen oder verstorben waren, eine Lungenentzündung vor dem Schlaganfall hatten, beschlossen hatten, die Behandlung abzubrechen, oder wenn ihre Daten grösstenteils fehlten. Diese Forschung folgte ethischen Richtlinien und erhielt die Genehmigung von dem Ethikausschuss des Krankenhauses.

#Identifizierung prädiktiver Faktoren

Forscher identifizierten 27 Faktoren, die dabei helfen könnten, das Risiko von SAP vorherzusagen. Diese Faktoren umfassten allgemeine demographische Informationen wie Alter und Geschlecht sowie medizinische Details wie die täglichen Lebensfähigkeiten der Patienten, Art und Ort des Schlaganfalls, das Vorhandensein von Schluckbeschwerden und andere Gesundheitszustände wie Bluthochdruck und Diabetes. Weitere Faktoren waren die persönlichen Vorgeschichten der Patienten, erhaltene Behandlungen und verschiedene Laborergebnisse.

#Was ist SAP?

SAP wird definiert als eine Pneumonie, die bei Schlaganfallpatienten innerhalb von sieben Tagen auftritt, die keine Atemhilfe benötigten. Um SAP zu diagnostizieren, werden spezifische Richtlinien befolgt, um sicherzustellen, dass die Diagnose den etablierten medizinischen Standards entspricht.

#Berechnung der Stichprobengrösse

Um zu bestimmen, wie viele Patienten in die Studie aufgenommen werden sollten, verwendeten die Forscher eine Methode, die mehrere Faktoren berücksichtigt, um ein genaues Vorhersagemodell zu gewährleisten. Basierend auf vorhandenen Daten schätzten sie, dass zwischen 701 und 1272 Patienten einbezogen werden sollten, um ein zuverlässiges Modell zu erstellen.

#Datensammlung und -vorbereitung

Die Forscher sammelten Daten, indem sie elektronische Patientenakten, einschliesslich Aufnahmeprotokolle und Laborergebnisse, durchschauten. Sie sorgten dafür, dass der Datenbeschaffungsprozess unvoreingenommen war, indem sie die Ergebnisinformationen von den prädiktiven Faktoren trennten. Um mit fehlenden Daten umzugehen, verwendeten sie eine Methode, die die Genauigkeit und Integrität der Daten wahrt. Nach der Sortierung der Daten teilten sie diese in zwei Teile: einen zum Erstellen des Vorhersagemodells und einen zum Testen, wie gut das Modell funktioniert.

#Erstellung und Bewertung des Modells

Die Studie konzentrierte sich darauf, verschiedene statistische Methoden zu verwenden, um ein Modell zu erstellen, das das Risiko von SAP vorhersagt. Die Forscher verwendeten eine Technik namens Lasso-Regression, um die prädiktiven Faktoren auf sechs zu reduzieren: nasogastrische Sondenbehandlung, Alter, Alltagsaktivitäten und mehrere Laborergebnisse. Sie testeten mehrere Methoden des maschinellen Lernens, einschliesslich Entscheidungsbäume, logistischer Regression und anderer. Die am besten performende Methode, genannt XGBoost, zeigte eine starke Vorhersagefähigkeit, die eine effektive Bewertung der Leistungsfähigkeit des Modells erlaubte.

#Verständnis der Vorhersagen des Modells

Die SHAP-Methode hilft zu erklären, wie jeder Prädiktor zum Ergebnis des Modells beiträgt. Sie bietet Einblicke in die Wichtigkeit jeder Variablen. Zum Beispiel deuteten niedrigere Scores bei Alltagsaktivitäten auf ein höheres Risiko für SAP hin. Das könnte daran liegen, dass eine eingeschränkte Selbstpflegefähigkeit zu längeren Bettruhe und einem grösseren Risiko für Infektionen führt.

Ähnlich wurde die Verwendung einer nasogastrischen Sonde zur Ernährung als Risikofaktor identifiziert. Diese Sonde kann zu Komplikationen führen, die die Wahrscheinlichkeit einer Pneumonie erhöhen. Ältere Patienten zeigten ebenfalls ein höheres Risiko, wahrscheinlich aufgrund eines natürlichen Rückgangs der Immunfunktion mit dem Alter. Die Studie stellte fest, dass hohe Werte bestimmter Laborergebnisse, insbesondere des sensiblen C-reaktiven Proteins und niedrige Hämoglobinwerte, mit einem höheren Risiko für SAP assoziiert waren.

#Vorteile des maschinellen Lernens

Techniken des maschinellen Lernens, wie sie in dieser Studie verwendet wurden, haben klare Vorteile gegenüber traditionellen Methoden. Sie können grosse Datenmengen effizient verarbeiten und komplexe Zusammenhänge aufdecken, die einfachere Modelle möglicherweise übersehen. Die XGBoost-Methode stach in dieser Studie durch ihre Genauigkeit und die Fähigkeit hervor, interpretierbare Ergebnisse zu liefern, was sie zu einem wertvollen Werkzeug bei der Risikovorhersage für Patienten macht.

#Einschränkungen der Studie

Trotz der vielversprechenden Ergebnisse hatte die Studie einige Einschränkungen. Erstens wurde sie in einem einzigen Zentrum durchgeführt, was die Anwendbarkeit der Ergebnisse auf andere Umgebungen einschränken könnte. Die Studie stützte sich ausserdem auf vorhandene medizinische Aufzeichnungen, was zu unvollständigen Daten führen könnte. Darüber hinaus wurde bisher keine externe Validierung in unterschiedlichen Populationen durchgeführt, was bedeutet, dass die Generalisierbarkeit des Modells weiter untersucht werden muss. Zukünftige Bemühungen sollten darauf abzielen, das Modell zu verbessern, indem mehr Faktoren einbezogen und andere fortschrittliche Methoden getestet werden.

#Fazit

Die durch diese Forschung entwickelten Modelle zeigen grosses Potenzial, das Risiko von Pneumonie bei Schlaganfallpatienten vorherzusagen. Das XGBoost-Modell schnitt besonders gut ab und bietet praktische Einblicke, die Gesundheitsdienstleistern helfen können, informierte Entscheidungen zu treffen. Der Einsatz der SHAP-Methode bietet ein klareres Verständnis der Faktoren, die das Risiko für die Entwicklung von Pneumonie beeinflussen, was letztendlich der Patientenversorgung zugutekommt und die Ergebnisse verbessert.