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Der Geriatrics at Risk Score (GeRi-Score) zur innerklinischen Prädiktion der Mortalität bei geriatrischen Patienten mit hüftgelenksnahe Femurfraktur – eine Entwicklungs- und Validierungsstudie aus dem AltersTraumaRegister DGU®
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Autoren
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Carsten Schöneberg
- Alfried Krupp Krankenhaus, Klinik für Orthopädie und Unfallchirurgie, Essen, Germany
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Laura Heuser
- Alfried Krupp Krankenhaus, Klinik für Orthopädie und Unfallchirurgie, Essen, Germany
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Katherine Rascher
- AUC – Akademie der Unfallchirurgie GmbH, München, Germany
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Sven Lendemans
- Alfried Krupp Krankenhaus, Klinik für Orthopädie und Unfallchirurgie, Essen, Germany
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Matthias Knobe
- Klinik für Unfall- und Orthopädische Chirurgie, St. Marien-Krankenhaus Ahaus, Klinikum Westmünsterland, Ahaus, Germany
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Daphne-Asimenia Eschbach
- MVZ Kaufungen, Kaufungen, Germany
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Benjamin Bücking
- Klinikum Hochsauerland GmbH, Arnsberg, Germany
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Ulrich C. Liener
- Marienhospital Stuttgart, Klinik für Orthopädie, Unfall- & Wiederherstellungschirugie, Stuttgart, Germany
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Carl Neuerburg
- Muskuloskelettales Universitätszentrum München (MUM), Klinik, LMU München, Campus Großhadern, München, Germany
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Bastian Pass
- Alfried Krupp Krankenhaus, Klinik für Orthopädie und Unfallchirurgie, Essen, Germany
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Daniel Schmitz
- Klinik für Unfallchirurgie und Orthopädie, Marienhospital Bottrop, Bottrop, Germany
| Veröffentlicht: | 23. Oktober 2023 |
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Gliederung
Text
Fragestellung: Existierende Scores zur Abschätzung des Mortalitätsrisiko bei hüftgelenksnahen Femurfrakturen bestehen aus vielen und schwierig zu ermittelnden Variablen, sind zeitintensiv und/oder sind schwierig zu berechnen. Ziel dieser Arbeit war die Etablierung und Validierung eines einfachen Scores, der nur auf prä-operativ vorhandenen Routinedaten beruht.
Methodik: Es erfolgte eine retrospektive Auswertung des AltersTraumaRegister DGU® aus den Jahren 2017–2021. Eingeschlossen wurden alle medialen Schenkelhalsfrakturen, sowie per- und subtrochantäre Frakturen. Ausschlußkriterien waren periprothetische, periimplantäre und pathologische Frakturen.
Logistische Regressionsanalysen wurden genutzt, um ein Modell für die innerklinische Mortalität zu entwickeln und um den eigentlichen Score zu berechnen. Initial eingeschlossene Parameter waren bekannte Mortalitätsprediktoren aus dem ATR, die bereits publiziert wurden.
Die etablierten Modelle wurden anschließend mit der Akaike-Information-Criterion verglichen, um eine entsprechende Modellauswahl im Rahmen der Likelihood-basierten Interferenz zu treffen.
Die Qualität des Modells wurde mittels der Area under the Curve und dem Hosmer-Lemeshow Test bestimmt.
Ergebnisse und Schlussfolgerung: Der Entwicklungsdatensatz bestand aus 19.054 Patienten aus den Jahren 2017 bis 2019 und der Validierungsdatensatz aus 19.516 Patienten aus 2020 und 2021. Die beiden Kollektive zeigten keine größeren Unterschiede.
Das finale Modell basierte auf ASA-Grade, Geschlecht, Alter ab 70 Jahren, aufgeteilt in 5-Jahres Gruppen, Einnahme von Antikoagulantien, zusätzliche Verletzungen und der Ort des Sturzes. Dieses zeigte eine akzeptable Diskriminierung und keinen signifikanten „Lack of fit“.
Der finale GeRi-Score zeigte einen Punktwert von 0–20 Punkten, errechnet aus den entsprechenden Odds ratios.
Geringes Risiko wurde definiert bis zur Hälfte (0–4,5 Punkte), mittleres Risiko bis zum 1,5-fachen der vorhergesagten Mortalität (5–7,5 Punkte) und ab 8 Punkte bestand ein hohes Risiko.
Im Entwicklungsdatensatz zeigte sich eine vorhergesagte und beobachtete Mortalität von 5,3%. Die mittlere Risikogruppe zeigte eine OR von 3,15 (95% KI 2,53–3,94; p<0,001) und die hohe Risikogruppe von 9,48 (95% KI 7,60–11,83; p<0,001) für die Mortalität.
Im Validierungsdatensatz zeigte sich eine vorhergesagte und beobachtete Mortalität von 5,4% bzw. 5,7%. Die mittlere Risikogruppe hatte eine OR von 2,98 (95% KI 2,43–3,67; p<0,001) und die hohe Risikogruppe von 8,68 (95% KI 7,06–10,68; p<0,001).
Der GeRi-Score zeigte eine akzeptable Diskrimination und keinen signifikanten „lack of fit“. Die AUC war vergleichbar mit anderen Scores, basiert aber auf weniger und deutlich einfacher zu generieren Variablen. Zudem ist er einfach zu berechnen.
Der GeRi-Score könnte das Potenzial haben, eine Entscheidungshilfe zu bieten, um Ressourcen im Krankenhaus optimaler zu verteilen, zur Qualitätssicherung und als Benchmark zwischen Kliniken dienen, um so die Versorgung bei hüftgelenksnahen Femurfrakturen zu verbessern.
