Vorhersage von postoperativem Delirium: Früherkennungsstrategien

Postoperative Delirium (POD) ist eine plötzliche Veränderung der mentalen Funktion, die nach einer Operation auftreten kann. Es ist eine ernsthafte Erkrankung, die langfristige Auswirkungen auf Patienten haben kann. POD kann zu längeren Krankenhausaufenthalten, der Entwicklung von Demenz und sogar zum Tod führen. Berichten zufolge schwankt die Häufigkeit von POD stark, wobei einige Studien zeigen, dass nur 3% und andere bis zu 50% der Patienten nach grösseren Operationen oder bei älteren Patienten betroffen sind.

#Bedeutung der Früherkennung

POD frühzeitig zu erkennen, kann bessere Ergebnisse für Patienten bringen. Aus diesem Grund betonen aktuelle Studien die Notwendigkeit, POD direkt nach der Operation im Aufwachraum zu bewerten. Werkzeuge wie die Confusion Assessment Method (CAM) und die Nursing Screening Delirium Scale (Nu-DESC) werden häufig verwendet, um Patienten auf Anzeichen von POD zu untersuchen. Im Gegensatz zu CAM basiert Nu-DESC ausschliesslich auf Beobachtungen und hat sich als bis zu 80% effektiv erwiesen, wenn es darum geht, Fälle von POD zu identifizieren.

#Faktoren, die zu POD beitragen

Die Forschung zu POD hat sich nicht nur darauf beschränkt, welche Patienten möglicherweise gefährdet sind. Viele Studien haben auch Faktoren untersucht, die POD auslösen können, wie medizinische Bedingungen, Alter und Komplikationen während der Operation. Darüber hinaus haben einige Studien komplexe Vorhersagemodelle angewandt, um POD vorherzusagen, und dabei Daten von Patienten während ihres Krankenhausaufenthalts genutzt.

Obwohl einige Modelle gut abgeschnitten haben, sinkt ihre Zuverlässigkeit oft, wenn sie auf Daten aus anderen Krankenhäusern angewandt werden. Einige Forscher haben sogar versucht, maschinelles Lernen zur Vorhersage von POD zu nutzen, wobei die Ergebnisse variieren können. Ein Beispiel ist eine Studie, die versuchte, POD mit einer grossen Datenbank von Patientenakten vorherzusagen, jedoch Schwierigkeiten hatte, da sie sich nur auf Daten stützte, die zu einem einzigen Zeitpunkt erfasst wurden.

#Ziel der Studie

Das Ziel dieser Studie war es, Patienten mit hohem Risiko für die Entwicklung von POD im Aufwachraum zu identifizieren. Durch die Nutzung von Daten, die vor, während und nach der Operation gesammelt wurden, hofften die Forscher, verschiedene Modelle zu erstellen, die die Wahrscheinlichkeit von POD effektiv vorhersagen könnten. Sie wählten die Nu-DESC-Skala zur Definition von POD und wollten Risikoassessments automatisieren, um die Patientenversorgung direkt nach der Operation besser zu steuern.

#Ethische Überlegungen

Diese Forschung hielt sich an strenge ethische Standards und erhielt die Genehmigung von einem unabhängigen Ethikkomitee. Die Datensammlung erfolgte in einer Weise, die die Vertraulichkeit der Patienten schützte und sicherstellte, dass persönliche Identifikatoren nicht mit den analysierten Informationen verknüpft waren.

#Patientenkohorte

Die Studie untersuchte Patientendaten von Krankenhausaufenthalten zwischen 2017 und 2020. Patienten, die sich Hochrisiko-Operationen unterzogen, wurden ausgeschlossen, um sich auf eine allgemeinere Kohorte zu konzentrieren. Nur Erwachsene, die im Aufwachraum mit Nu-DESC bewertet wurden, wurden einbezogen. Die Forschung identifizierte insgesamt 61.187 Patienten, mit einer Gesamtinzidenz von 9,3% für POD.

#Analyse der Patientendaten

Die Forschung teilte Krankenhausaufenthalte in drei Hauptphasen: präoperativ (vor der Operation), intraoperativ (während der Operation) und postoperativ (nach der Operation). Durch die Berücksichtigung von Daten aus allen drei Phasen wollten die Forscher ein umfassenderes Verständnis der Faktoren gewinnen, die POD beeinflussen.

Eine grosse Anzahl klinischer Variablen wurde aus elektronischen Gesundheitsdaten (EHRs) identifiziert. Die Studie beinhaltete Hunderte dieser Variablen, sowohl numerische als auch kategoriale, um zu analysieren, wie sie mit dem Risiko für POD zusammenhängen könnten.

#Evaluierung der Variablen

Die Forscher wendeten statistische Tests an, um herauszufinden, welche klinischen Variablen am engsten mit dem Risiko für die Entwicklung von POD verbunden waren. Sie fanden heraus, dass Faktoren wie Alter, Operationsdauer und spezifische medizinische Vorgeschichten signifikante Indikatoren waren. In einigen Fällen hatten Variablen mit starker Vorhersagekraft eine hohe Rate an fehlenden Daten, was ihre Effektivität bei der Vorhersage von POD beeinträchtigen könnte.

#Maschinelles Lernen

Es wurden mehrere Arten von Modellen getestet, darunter sowohl traditionelle statistische Methoden als auch neuere Ansätze des maschinellen Lernens. Durch den Vergleich verschiedener Modelle wollten die Forscher die besten Vorhersagetools für POD identifizieren. Besonderes Augenmerk lag auf Deep Learning-Modellen und baumbasierten Modellen, die fortschrittliche Methoden zur Handhabung komplexer Datenbeziehungen bieten.

Die Studie nutzte Techniken, die bessere Vorhersagen ermöglichten, auch wenn man mit unausgewogenen Daten arbeitete, was in der Gesundheitsversorgung häufig vorkommt.

#Modelltraining und -bewertung

Nach der Bereinigung und Organisation der Daten teilten die Forscher ihre Daten in Trainings- und Testsets auf, um die Modelle zu trainieren. Sie verwendeten verschiedene Techniken zur Bewertung der Modellleistung, einschliesslich gängiger Masszahlen wie die Fläche unter der Kurve für die Receiver Operating Characteristics (AUROC) und Precision-Recall-Kurven (AUPRC). Diese Metriken halfen dabei, zu bestimmen, wie gut die Modelle POD vorhersagen konnten.

Die Ergebnisse zeigten, dass die am besten performenden Modelle Daten aus mehreren Zeitphasen einbezogen, was darauf hinweist, dass ein umfassenderer Ansatz effektiver sein könnte als der Fokus auf Daten aus nur einer Phase.

#Wichtige Ergebnisse

Die Studie fand heraus, dass nichtlineare Modelle, insbesondere baumbasierte Methoden, im Allgemeinen besser abschnitten als traditionelle lineare Modelle. Insbesondere Modelle, die Daten aus allen perioperativen Phasen einbezogen, lieferten die besten Vorhersagen für den Beginn von POD. Obwohl die Modelle vielversprechend waren, blieben Herausforderungen bestehen, besonders in Bezug auf die Zuverlässigkeit der Vorhersagen in realen klinischen Umgebungen.

#Klinische Relevanz

Die frühe Erkennung des Risikos von POD im chirurgischen Prozess bietet eine bedeutende Möglichkeit zur Verbesserung der Patientenversorgung. Indem man verwundbare Patienten direkt nach der Operation identifiziert, können Gesundheitsdienstleister proaktive Massnahmen ergreifen. Zum Beispiel könnte die Verlegung von Hochrisikopatienten in ruhigere Aufwachbereiche helfen, das Auftreten von POD zu verhindern.

In einem hypothetischen Szenario mit 100 Operationen pro Tag könnte, wenn das vorgeschlagene Modell eine definierte Sensitivität und Präzision hatte, eine Vielzahl erfolgreicher Überstellungen von Patienten mit Risiko für POD erfolgen. Allerdings zeigt die geringere Präzision des Modells, dass auch darauf geachtet werden muss, unnötige Überstellungen zu vermeiden.

#Vergleich mit anderen Studien

Die Ergebnisse der Studie verdeutlichten, wie bestehende Modelle im Vergleich zu denen abschneiden, die für andere Kontexte entwickelt wurden, und hoben die Notwendigkeit fortlaufender Forschung hervor, um effektivere Vorhersagetools für POD im Aufwachraum zu entwickeln.

Während verwandte Arbeiten mit anderen Modellen einige Erfolge erzielt haben, stellt der Fokus dieser Studie auf die einzigartigen Aspekte der POD-Bewertung im Aufwachraum eine wertvolle Ergänzung zum bestehenden Wissen dar.

#Einschränkungen und zukünftige Richtungen

Obwohl die Studie bedeutende Fortschritte machte, sah sie sich auch Einschränkungen gegenüber. Die gesammelten Daten konnten nicht für jede Variable klinische Genauigkeit garantieren, und hohe Raten fehlender Daten für bestimmte Merkmale stellten Herausforderungen dar. Zudem erfordert die Einzentrum-Natur der Studie weitere Forschung, um die Ergebnisse in unterschiedlichen Gesundheitseinrichtungen zu validieren.

Zukünftige Forschungen sollten darauf abzielen, Vorhersagemodelle zu verfeinern und Wege zu finden, um unausgewogene Daten effektiver zu managen, um sicherzustellen, dass diese Lösungen in der alltäglichen klinischen Praxis umgesetzt werden können.

#Fazit

Diese Studie zeigt das Potenzial von maschinellem Lernen zur Verbesserung der Vorhersage von postoperative Delirium im Aufwachraum. Durch die Nutzung von Daten aus mehreren Phasen der Patientenversorgung konnten die Forscher Hochrisikopatienten effektiver identifizieren. Fortlaufende Bemühungen sind notwendig, um die Genauigkeit und Implementierung dieser Vorhersagemodelle in realen klinischen Szenarien zu verbessern.