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MAINZ//2011: 56. GMDS-Jahrestagung und 6. DGEpi-Jahrestagung

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e. V.
Deutsche Gesellschaft für Epidemiologie e. V.

26. - 29.09.2011 in Mainz

Entwicklung eines geeigneten Prognosemodells zur Abschätzung des langfristigen Mortalitätsrisikos nach einem Schlaganfall

Meeting Abstract

  • Claudia Diederichs - Institut für Epidemiologie und Sozialmedizin, UKM, Münster
  • Anke Winter - Institut für Epidemiologie und Sozialmedizin, UKM, Münster
  • Peter U. Heuschmann - Centrum für Schlaganfallforschung, Charité Berlin, Berlin
  • Klaus Berger - Institut für Epidemiologie und Sozialmedizin, UKM, Münster

Mainz//2011. 56. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (gmds), 6. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Epidemiologie (DGEpi). Mainz, 26.-29.09.2011. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2011. Doc11gmds158

DOI: 10.3205/11gmds158, URN: urn:nbn:de:0183-11gmds1582

Veröffentlicht: 20. September 2011

© 2011 Diederichs et al.
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Gliederung

Text

Hintergrund: In Deutschland ist der Schlaganfall bei Frauen die vierthäufigste und bei Männern die fünfthäufigste Todesursache. Seit Anfang der 90er Jahre ist zwar die Mortalität durch verbesserte Behandlungsmöglichkeiten deutlich zurückgegangen, allerdings versterben immer noch 30 % aller Schlaganfall-Patienten innerhalb eines Jahres nach dem Ereignis. Während es zur Akutversorgungen durch die regionalen Qualitätssicherungsprojekte eine Vielzahl von Daten gibt, ist die Datenlage zum langfristigen Verlauf der Erkrankung unzureichend. Vor diesem Hintergrund wurden die Einflüsse klinischer und sozialer Faktoren während des Krankenhausaufenthaltes auf die Sterblichkeit innerhalb von 3,6 Jahren nach einem Schlaganfall untersucht. Zudem wurde die prognostische Validität von drei Instrumenten zur Messung der körperlichen Funktionsfähigkeit, das langfristige Sterblichkeitsrisiko vorherzusagen, untersucht.

Material und Methoden: Im Rahmen des Qualitätssicherungsprojektes „Schlaganfall-Nordwestdeutschland“ wurden 2276 Patienten aus sechs Krankenhäusern in Dortmund und dem Uniklinikum Münster rekrutiert. Die standardisierte Dokumentation während des stationären Aufenthaltes der Patienten umfasste unter anderem soziodemographische Angaben und die Klassifikation des Schlaganfalls (transitorische ischämische Attacke (TIA), Hirninfarkt, Hirnblutung sowie unbekannter oder anderer Schlaganfalltyp). Für circa 80 % der Patienten wurden zusätzlich Daten zu vorliegende Komorbiditäten, Komplikationen während der Behandlung und zum Grad der körperlichen Funktionseinschränkungen mit drei verschiedenen Instrumenten (Rankin-Scale, 3-item Barthel Index und Neurologische Symptom Skala) erhoben. Patienten, die während des Krankenhausaufenthaltes verstorben waren, wurden ausgeschlossen. Der Vitalstatus wurde im Durchschnitt nach 3,6 Jahren, gegebenenfalls mit Angaben des genauen Todeszeitpunktes, erhoben.

Ergebnisse: Das mittlere Alter der Patienten beim Aufreten des Schlaganfalls war 70,2 Jahre, etwa die Hälfte (51,3 %) waren Männer und 613 (27,0 %) der Patienten verstarben innerhalb von 3,6 Jahren. Die Mehrzahl war von einem ischämischen Schlaganfall (70,7 %) betroffen, danach folgte die TIA (20,9 %) oder einer intrazerebralen und subarachnoidalen Hirnblutung (6,8 %). Steigendes Alter, die Art des Schlaganfalls und die Mehrzahl der festgestellten Komorbiditäten sowie fast alle Behandlungskomplikationen waren signifikante Prädiktoren für eine erhöhte Mortalität im 3,6 jährigen Follow-up Zeitraum. Das Mortalitätsrisiko nach einem Schlaganfall kann anhand der körperlichen Funktionsfähigkeit am Tag der Entlassung aus dem Krankenhaus, gemessen mit dem 3-item Barthel Index und der Modified-Rankin Scale, in Kombination mit dem Alter und Geschlecht der Patienten in einem einfachen Modell prognostiziert werden,

Schlussfolgerung: Durch die Anwendung eines einfachen Prognosemodells können Patienten, die nach einem Schlaganfall unter einem erhöhten Mortalitätsrisiko leiden, identifiziert werden.