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Einleitung: Das Diabetische Fußsyndrom (DFS) ist eine Komplikation des Diabetes Mellitus welche zur Amputation der betroffenen Extremität führen kann [1]. Die frühzeitige Initiierung der richtigen Behandlung, die auch eine Amputation sein kann, ist für den Therapieerfolg entscheidend. Dazu zählt das Erkennen von Risikopatienten, für die belastende, sukzessive Amputationen vermieden werden können. Daher werden zunehmend klinische Vorhersagemodelle zur Entscheidungsunterstützung eingesetzt [2] Mit Punktesystemen werden Patientenmerkmale erfasst und Summenscores gebildet [3], deren Attraktivität in der einfachen, manuellen Berechnungsweise liegt, z.B. PEDIS-Skala [4], [5] und SINBAD-Skala [6]. Diesen Risikoskalen stehen komplexere Vorhersagemodelle gegenüber, welche überlicherweise durch entscheidungsunterstützende Informationssysteme berechnet werden. Die Forschungsfrage dieser Arbeit war, ob sich ein gewichtetes Vorhersagemodell von einem Summenscore hinsichtlich seiner prädiktiven Aussagekraft unterscheidet.

Methoden: Zur Beantwortung dieser Frage wurde ein gewichtetes Vorhersagemodell auf Basis der PEDIS-Skala entworfen und dieses mit dem PEDIS-Summenscore verglichen. Die Daten für diese Studie wurden von Juli 2013 bis Dezember 2016 prospektiv an DFS Patienten in einer Klinik der Region Osnabrück erhoben. Die betroffene Extremität wurde hinsichtlich der Merkmale Perfusion, Ausmaß, Tiefe, Infektion, und Sensibilität gemäß der PEDIS-Skala [2] beurteilt. Ebenfalls wurden CRP-Wert, Lokalisation, Dialysepflicht, Alter und Geschlecht dokumentiert. Nach einer Follow-Up Phase von sechs Monaten wurde erhoben, ob eine Major-Amputation erfolgte. Dieses Outcome diente als Kriterium in einem binären logistischen Regressionsmodell, welches mit R berechnetet wurde [7]. Als Prädiktoren wurden die erhobenen Patientenmerkmale eingeschlossen. Um die Nachteile einer schrittweisen Regression zu vermeiden, erfolgte eine Optimierung der Gewichte bzw. die Selektion der Prädiktoren mittels der LASSO-Methode [8]. Zum Vergleich der Modelle, wurden die Sensitivität, Spezifität und die Area-Under-The-Curve (AUC) genutzt. Das gewichtete Modell wurde mittels eines stratifizierten 5-fachen Kreuzvalidierungsverfahren berechnet, um eine höhere externe Validität zu erreichen.

Ergebnisse: Das Regressionsmodell wurde auf Basis von 131 Patienten (Durchschnittsalter 65,83 Jahre; SD 11,21) entworfen, von denen bei 19 Personen eine Major-Amputation erforderlich war. Das finale, gewichtete Vorhersagemodell schloss alle Variablen der PEDIS-Skala, sowie das Alter und den CRP-Wert ein. Die AUC besaß einen Wert von 0,93 (95%CI: 0,86-0,99), die Sensitivität und Spezifität betrug 93,9% respektiv 75,0%. Im Vergleich dazu erzielte der PEDIS-Summenscore einen AUC-Wert von 0,90 (95%CI: 0,84-0,97) mit einer Sensitivität von 88,0% und einer Spezifität von 66,7%.

Diskussion: Das gewichtete Modell ist hinsichtlich der Kennwerte dem Summenscore überlegen, was sich insbesondere über den klinisch wichtigen Spezifitätswert zeigt. Auch Pickwell et al. [5] mit 0,85 einen AUC-Wert auf Basis des PEDIS-Skala-Summenscores, der niedriger ist als der Wert von 0,93 in dieser Studie. Chuan et al. [6] dagegen erhielten für den PEDIS Summenscore einen AUC-Wert von 0,95. Diese Summenscores [5], [6] sind jedoch nicht kreuzvalidiert und besitzen daher tendenziell eine geringe externe Validität [9]. Daher sind sie als weniger stabil und klinisch nutzbar einzuschätzen, wenn sie auf neue Patientendaten treffen. Das hier vorgestellte logistische Modell besitzt die Schwäche, dass es bislang auf einer kleinen, monozentrischen Stichprobe basiert. Vor diesem Hintergrund werden zukünftig weitere Patientendaten multizentrisch prospektiv erhoben, um das vorliegende gewichtete Modell für die Vorhersage von Amputationen mittels zusätzlicher Daten und Kreuzvalidierung zu optimieren. Aktuell wird die Berechnung des Vorhersagemodells in ein entscheidungsunterstützendes System integriert.

Die Autoren geben an, dass kein Interessenkonflikt besteht.

Die Autoren geben an, dass ein positives Ethikvotum vorliegt.