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Alter und Überlebenswahrscheinlichkeit nach Polytrauma

„Local tailoring“ des DGU-Prognosemodells

Age and prognosis of polytrauma patients

Local tailoring of the DGU prognosis model

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Zusammenfassung

Hintergrund:

Alter stellt einen von 5 auf der Basis von Daten des Traumaregisters der DGU als unabhängig herausgearbeiteten Prognosefaktoren dar. Wir stellten die Frage, ob das vorgeschlagene Prognosemodell eine ähnlich gute Vorhersagekraft im eigenen Patientengut besitzt. Es wurde zudem untersucht, ob sich das Alter oder vielmehr die altersbedingte Komorbidität prognostisch ungünstig auswirkt.

Methoden:

Als Datenbasis dienten die in unserem Zentrum im Rahmen des DGU-Traumaregisters prospektiv erfassten Daten von 103 polytraumatisierten Patienten (67 Männer, 36 Frauen, mittleres Alter 35,4±SD 19,0 Jahre, ISS 36,8±10,9). Anhand der miterfassten Nebenerkrankungen erfolgte eine Risikoabschätzung mit der ASA-Klassifikation. Die Rangkorrelation zwischen Alter und ASA wurde nach Spearman ermittelt. Mittels logistischer Regression wurden die prognostische Vorhersagekraft des Originalmodells im eigenen Patientengut mit und ohne ASA-Klassifikation, eventuelle Interaktionen und diskriminatorische Modellfähigkeiten überprüft.

Ergebnisse:

Die beobachtete Mortalität lag bei 31,7% (95% KI 22,7–41,7%). Es wurden Alter, ISS, GCS und ASA in das finale logistische Modell aufgenommen. Die Odds-Ratios des Originalmodells waren im eigenen Krankengut nahezu identisch zu reproduzieren (OR: Alter 1,048; ISS 1,066; GCS 0,822). Wir fanden eine hochsignifikante Korrelation zwischen Alter und ASA-Schweregrad (rho=0,60, p<0,0001), jedoch keine prognostische Bedeutung der Komorbidität.

Schlussfolgerungen:

Das vorgeschlagene Prognosemodell auf der Basis multizentrisch gewonnener Daten lässt sich mit geringen diskriminatorischen Einbußen auf die Ebene des einzelnen Zentrums übertragen. Hierbei scheint das Alter unabhängig von der Altersmorbidität prognostische Bedeutung zu besitzen.

Abstract

Introduction:

Age is one of five prognostic parameters identified based on data of the trauma registry of the German Association for Trauma Surgery (DGU). We asked ourselves if the suggested prognostic model provides the same predictive power of data from an independent hospital. Furthermore, we investigated whether age itself or age-associated comorbidity causes an unfavorable prognostic effect.

Methods:

The investigation was based on data of 103 multiply injured patients (67 male, 36 female, mean age 35,4±SD 19,0 years, ISS 36,8±10,9). Data were collected prospectively following the guidelines of the trauma registry of the German Association for Trauma Surgery. Based on documented comorbidities, a risk calculation was performed using the ASA classification. Correlation between age and ASA was analyzed using Spearman’s method. The prognostic value of the original model in our patient pool with or without ASA classification, possible interactions, and the discriminatory power of the model were estimated using logistic regression.

Results:

Attributable mortality was 31,7% (95% CI 22,7–41,7%). Age, ISS, GCS and ASA were included into the final logistic model. Odds ratios of the origin model were reproducible nearly identical in our patinet pool (OR: age 1,048; ISS 1,066; GCS 0,822). In spite of the fact that we have found a strong correlation between age and ASA-Classification (rho=0,60, p<0,0001) there was no prognostic value of comorbidity.

Conclusion:

The suggested prognostic model based on multicenter data evaluation can be applied to a single center with only minimal loss of discriminatory power. In this context, age seems to have a prognostic value independent of comorbidity.

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Matthes, G., Seifert, J., Bogatzki, S. et al. Alter und Überlebenswahrscheinlichkeit nach Polytrauma. Unfallchirurg 108, 288–292 (2005). https://doi.org/10.1007/s00113-005-0929-9

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