Verbesserung der Behandlungsentscheidungen für TBI auf der Intensivstation
Ein neues Modell sagt Behandlungänderungen für Patienten mit traumatischen Hirnverletzungen voraus.
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Inhaltsverzeichnis
- Entwicklung eines neuen Vorhersagemodells
- Analyse von Daten aus mehreren ICUs
- Sammlung und Bewertung medizinischer Variablen
- Wie TILTomorrow funktioniert
- Beobachtete Ergebnisse in der Studienpopulation
- Schlüsselfaktoren für Behandlungsänderungen
- Auswirkungen auf die klinische Praxis
- Einschränkungen und zukünftige Richtungen
- Originalquelle
- Referenz Links
Wenn jemand eine traumatische Hirnverletzung (TBI) hat und auf die Intensivstation (ICU) kommt, konzentrieren sich die Ärzte darauf, das Gehirn zu schützen und ihm bei der Heilung zu helfen. Ein häufiges Anliegen ist es, den hohen Druck im Schädel, bekannt als Intrakranieller Druck (ICP), zu verhindern oder zu reduzieren. Die Ärzte müssen die verschiedenen Ursachen verstehen, die diesen Druck nach einer TBI steigen lassen können. Aktuell sind die Gründe vielfältig und noch nicht ganz klar, was es schwierig macht, konkrete Behandlungspläne für jeden Patienten zu erstellen. Aufgrund dieser Unsicherheit folgen die Ärzte einem sorgfältigen Schritt-für-Schritt-Ansatz, um den ICP zu managen. Sie passen die Behandlung je nach Risiko oder Komplexität der Optionen an und erhöhen allmählich die Intensität der Behandlung, bis sie den ICP effektiv kontrollieren können.
Die Intensität des ICP-Managements eines Patienten kann mit einer Skala namens Therapie-Intensitätsniveau (TIL) gemessen werden. Diese Skala hilft, die Aggressivität der Behandlungen basierend auf dem Zustand des einzelnen Patienten zu klassifizieren. Forscher haben die Anwendung von hochintensiven Behandlungen in vielen ICUs untersucht und festgestellt, dass das tatsächliche Management des ICP oft von dem empfohlenen schrittweisen Ansatz abweicht, selbst wenn der ICP überwacht wird. Es gibt deutliche Unterschiede darin, wie der ICP in verschiedenen Zentren verwaltet wird, aber diese Unterschiede stehen nicht immer in Beziehung dazu, wie gut die Patienten nach sechs Monaten genesen.
Die meisten Informationen darüber, warum bestimmte Behandlungen gegeben oder vermieden werden, wurden nicht gründlich untersucht. Nur ein kleiner Teil der Gründe für die Anwendung von hochintensiven Behandlungen kann durch die Schwere der Verletzung, die Bildgebungsergebnisse und die ICP-Werte erklärt werden. Das wirft wichtige Fragen auf, ob das derzeitige Management des ICP systematisch ist und ob einige Patienten unnötige Risiken durch hochintensive Behandlungen eingehen. Um diese Fragen zu beantworten, müssen die Ärzte die gesamte medizinische Reise des Patienten und die verschiedenen Faktoren, die sich täglich ändern können, berücksichtigen.
Entwicklung eines neuen Vorhersagemodells
Als ersten Schritt, um Antworten zu finden, möchten die Forscher herausfinden, welche Faktoren die Behandlungsentscheidungen für ICP auf individueller Ebene beeinflussen. Sie haben eine neue Modellierungsstrategie namens TILTomorrow vorgeschlagen, die darauf abzielt, den TIL-Wert des nächsten Tages basierend auf allen Informationen, die vor und während des Aufenthalts des Patienten auf der ICU gesammelt wurden, vorherzusagen. Das Hauptziel von TILTomorrow ist es zu sehen, wie gut die vollständige medizinische Vorgeschichte eines Patienten Änderungen in der Intensität der ICP-Behandlung vorhersagen kann. Darüber hinaus wollen die Forscher bewerten, welche Faktoren am meisten zu diesen bevorstehenden Änderungen beitragen, unabhängig davon, ob sie mit der Schwere der Verletzung oder den zuvor durchgeführten Behandlungen zusammenhängen.
TILTomorrow analysiert die medizinischen Unterlagen eines Patienten, die Daten von bis zu 978 dynamischen Variablen, die während des Aufenthalts in der ICU gesammelt wurden, und 1.029 statischen Variablen, die sich nicht ändern. Sie wenden eine spezifische Methode an, um die Daten zu organisieren und zu interpretieren, was ihnen ermöglicht, jeden Tag den TIL-Wert dynamisch vorherzusagen. Sie erwarten, dass das Modell seine Vorhersagen jeden Tag anpasst, indem es Veränderungen im Zustand des Patienten über die Zeit berücksichtigt.
Analyse von Daten aus mehreren ICUs
Die Forscher haben Daten von 65 medizinischen Zentren in Europa und Israel gesammelt und Patienten untersucht, die innerhalb von 24 Stunden nach einer TBI auf die ICU aufgenommen wurden. Eine Vielzahl von Faktoren wurde für die Analyse berücksichtigt, wie Alter, Schwere der Verletzung und ob der Patient vorher neurologische Erkrankungen hatte. Die Studie beinhaltete nur Patienten, die mindestens 24 Stunden auf der ICU blieben, einer invasiven ICP-Überwachung unterzogen wurden und tägliche Bewertungen des TIL erhielten.
Der TIL-Wert spiegelt das höchste Niveau des ICP-Managements wider, das ein Patient über einen bestimmten Zeitraum erhalten hat. Die Forscher haben dies in eine einfachere fünfstufige Skala namens TIL(Basic) klassifiziert, um die Behandlungsintensität zusammenzufassen. Um zu verstehen, wie sich die Behandlung im Laufe der Zeit verändert, haben sie die TIL-Werte täglich an verschiedenen Punkten während des Aufenthalts in der ICU verfolgt.
Sammlung und Bewertung medizinischer Variablen
Um das TILTomorrow-Modell effektiv aufzubauen, haben die Forscher alle Arten von Daten gesammelt, die während der CENTER-TBI-Studie erstellt wurden. Dazu gehörten strukturierte Daten wie numerische Werte, binäre Entscheidungen (ja/nein), Textdaten aus medizinischen Notizen und sogar Bilder von Bildgebungsresultaten wie CT-Scans und MRTs. Der Aufenthalt jedes Patienten in der ICU wurde in Ein-Tages-Segmente unterteilt, und eine Menge von bis zu 2.008 Variablen wurde in die Analyse einbezogen.
Diese Variablen wurden in verschiedene Kategorien basierend auf ihrer Natur gruppiert. Nicht alle Variablen wurden auf die gleiche Weise verwendet; einige zeigten Veränderungen in der Behandlung an, während andere die Eindrücke des Arztes oder klinische Notizen widerspiegelten. Durch diese umfassende Datensammlungsmethode hofften die Forscher, ein klareres Bild der Faktoren zu erfassen, die während der Genesungsreise eines Patienten eine Rolle spielen.
Wie TILTomorrow funktioniert
Das TILTomorrow-Modell verwendet eine Kombination von Techniken, um Vorhersagen zu treffen. Es verarbeitet all diese Variablen in eine Form, die das Modell verstehen kann, und erstellt eine niedrigdimensionale Vektordarstellung. Mit Hilfe fortschrittlicher Algorithmen erkennt das Modell Muster im Laufe der Zeit und lernt vorherzusagen, ob der TIL-Wert am nächsten Tag ansteigt, sinkt oder gleich bleibt.
Die Forscher verwendeten Methoden, um zu bewerten, wie gut die Vorhersagen mit den tatsächlichen Ergebnissen übereinstimmten. Durch die Berechnung verschiedener Metriken konnten sie die Leistung des Modells bei der Erstellung genauer Vorhersagen einschätzen. Das Modell wurde immer wieder getestet, indem seine Vorhersagen mit einem Validierungsset verglichen wurden, was eine kontinuierliche Verbesserung ermöglichte.
Beobachtete Ergebnisse in der Studienpopulation
Aus den analysierten Daten fanden die Forscher heraus, dass eine erhebliche Anzahl von Patienten in der ersten Woche auf der ICU keine täglichen Änderungen der TIL-Werte erlebte. Allerdings, wenn Änderungen auftraten, waren sie am schnellsten zwischen Tag eins und Tag zwei. Im Laufe der Zeit zeigte die Studie einen Trend zu weniger intensiven Behandlungen, während die Patienten sich erholten.
Die Forscher bemerkten, dass viele Faktoren die täglichen TIL-Änderungen beeinflussen konnten, einschliesslich klinischer Entscheidungen, die zuvor getroffen wurden, Ergebnisse von Bildgebungen des Gehirns und die allgemeinen Gesundheitsindikatoren des Patienten. Es wurden Muster festgestellt, die darauf hinwiesen, dass bestimmte klinische Ereignisse effektiv Änderungen in der Behandlungsintensität vorhersagen könnten, insbesondere die Reduzierung der Therapie.
Schlüsselfaktoren für Behandlungsänderungen
Die Forscher identifizierten verschiedene Kategorien von Variablen, die starke Prädiktoren für Änderungen im TIL waren. Zu den Faktoren, die mit diesen Änderungen in Verbindung standen, gehörten:
- Der Behandlungsverlauf bis zum aktuellen Tag.
- Alter bei der Aufnahme.
- Risikofaktoren im Zusammenhang mit Blutungen.
- Ergebnisse von Bildgebungsuntersuchungen des Gehirns.
- Allgemeine Gesundheitsindikatoren wie Blutdruck und Messungen des intrakraniellen Drucks.
- Marker, die auf Entzündungen im Körper hinweisen.
- Veränderungen im metabolischen Zustand.
- Neurologische Reaktionen und Scores.
Die Analyse zeigte, dass bestimmte Faktoren, die mit der Reduzierung der Behandlung in Verbindung standen, signifikant robuster waren als die, die eine Behandlungserhöhung vorhersagten, was darauf hindeutet, dass es klarer sein könnte, wann und wie man die Behandlung zurückfahren sollte, als zu antizipieren, wann man sie erhöhen sollte.
Auswirkungen auf die klinische Praxis
Die Erkenntnisse aus TILTomorrow bieten vielversprechende Möglichkeiten zur Verbesserung des Managements von TBI-Patienten in der Zukunft. Indem die Faktoren identifiziert werden, die am engsten mit Änderungen in der Behandlungsintensität verbunden sind, können Kliniker informiertere Entscheidungen über die Patientenversorgung treffen. Dieses Verständnis könnte helfen, systematische Ansätze zum ICP-Management zu schaffen. Letztendlich könnten dadurch die Ergebnisse für die Patienten verbessert werden.
Die Bedeutung einer konsistenten Überwachung und Bewertung kann nicht genug betont werden. Die Studie hob hervor, wie unterschiedliche medizinische Zentren unterschiedliche Protokolle zur Verwaltung des ICP haben könnten, was sich darauf auswirkt, wie Patienten behandelt werden. Ein standardisierterer Ansatz könnte zu ähnlichen Behandlungserfahrungen in verschiedenen Krankenhäusern führen, was den Patienten zugutekommen und möglicherweise die Genesungsraten verbessern könnte.
Einschränkungen und zukünftige Richtungen
Obwohl die Ergebnisse einen Weg zu einem besseren Management von TBI-Patienten aufzeigen, gibt es Einschränkungen zu beachten. Die Studie stützte sich auf Daten, die von bestimmten Standorten gesammelt wurden, und die Ergebnisse sind möglicherweise nicht auf andere Bevölkerungsgruppen übertragbar, insbesondere in Regionen mit unterschiedlichen medizinischen Praktiken. Es gibt auch Herausforderungen in Bezug auf die Auflösung der gesammelten Daten, was zu einem Verlust feinerer Details in den medizinischen Unterlagen führen könnte.
Künftige Forschungen sollten darauf abzielen, das Modell zu verbessern, indem mehr Echtzeitdaten einbezogen werden, möglicherweise durch die Integration fortschrittlicher physiologischer Überwachungsinstrumente. Diese Wege zu erkunden, könnte helfen, die Dynamik des ICP viel besser zu verstehen und den Weg für Behandlungen zu ebnen, die besser auf den Zustand des Patienten abgestimmt sind.
Zusammengefasst gibt es eine erhebliche Möglichkeit, das Management und die Vorhersage von Behandlungsreaktionen für Patienten mit Hirnverletzungen auf der ICU zu verbessern. Das Verständnis des Zusammenspiels verschiedener klinischer Faktoren präsentiert eine Roadmap für eine verbesserte Patientenversorgung und Ergebnisse. Durch die kontinuierliche Verfeinerung von Vorhersagemodellen und das Prüfen der Nuancen von Behandlungsentscheidungen können Gesundheitsdienstleister personalisierte und effektivere Interventionen für TBI-Patienten anbieten.
Titel: TILTomorrow today: dynamic factors predicting changes in intracranial pressure treatment intensity after traumatic brain injury
Zusammenfassung: Practices for controlling intracranial pressure (ICP) in traumatic brain injury (TBI) patients admitted to the intensive care unit (ICU) vary considerably between centres. To help understand the rational basis for such variance in care, this study aims to identify the patient-level predictors of changes in ICP management. We extracted all heterogeneous data (2,008 pre-ICU and ICU variables) collected from a prospective cohort (n=844, 51 ICUs) of ICP-monitored TBI patients in the Collaborative European NeuroTrauma Effectiveness Research in TBI (CENTER-TBI) study. We developed the TILTomorrow modelling strategy, which leverages recurrent neural networks to map a token-embedded time series representation of all variables (including missing values) to an ordinal, dynamic prediction of the following days five-category therapy intensity level (TIL(Basic)) score. With 20 repeats of 5-fold cross-validation, we trained TILTomorrow on different variable sets and applied the TimeSHAP (temporal extension of SHapley Additive exPlanations) algorithm to estimate variable contributions towards predictions of next-day changes in TIL(Basic). Based on Somers Dxy, the full range of variables explained 68% (95% CI: 65-72%) of the ordinal variation in next-day changes in TIL(Basic) on day one and up to 51% (95% CI: 45-56%) thereafter, when changes in TIL(Basic) became less frequent. Up to 81% (95% CI: 78-85%) of this explanation could be derived from non-treatment variables (i.e., markers of pathophysiology and injury severity), but the prior trajectory of ICU management significantly improved prediction of future de-escalations in ICP-targeted treatment. Whilst there was no significant difference in the predictive discriminability (i.e., area under receiver operating characteristic curve [AUC]) between next-day escalations (0.80 [95% CI: 0.77-0.84]) and de-escalations (0.79 [95% CI: 0.76- 0.82]) in TIL(Basic) after day two, we found specific predictor effects to be more robust with de-escalations. The most important predictors of day-to-day changes in ICP management included preceding treatments, age, space-occupying lesions, ICP, metabolic derangements, and neurological function. Serial protein biomarkers were also important and may serve a useful role in the clinical armamentarium for assessing therapeutic needs. Approximately half of the ordinal variation in day-to-day changes in TIL(Basic) after day two remained unexplained, underscoring the significant contribution of unmeasured factors or clinicians personal preferences in ICP treatment. At the same time, specific dynamic markers of pathophysiology associated strongly with changes in treatment intensity and, upon mechanistic investigation, may improve the timing and personalised targeting of future care.
Autoren: Shubhayu Bhattacharyay, F. D. van Leeuwen, E. Beqiri, C. A. I. Akerlund, L. Wilson, E. W. Steyerberg, D. W. Nelson, A. I. R. Maas, D. K. Menon, A. Ercole, CENTER-TBI investigators and participants
Letzte Aktualisierung: 2024-05-15 00:00:00
Sprache: English
Quell-URL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.05.14.24307364
Quell-PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.05.14.24307364.full.pdf
Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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