{"id":18888,"date":"2024-11-18T01:12:25","date_gmt":"2024-11-18T00:12:25","guid":{"rendered":"http:\/\/news-papers.eu\/?p=18888"},"modified":"2025-01-15T09:43:04","modified_gmt":"2025-01-15T08:43:04","slug":"ueberpruefung-der-atls-klassifikation-des-haemorrhagischen-schocks","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/news-papers.eu\/?p=18888","title":{"rendered":"\u00dcberpr\u00fcfung der ATLS-Klassifikation des h\u00e4morrhagischen Schocks"},"content":{"rendered":"

Ein Gastbeitrag von Stefanie Maier, Ulm<\/strong><\/span> \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 Die Schockklassifikation des Advanced Trauma Life Support (ATLS) ist ein Referenzstandard und Lehrinstrument f\u00fcr die Einteilung des Schweregrades eines h\u00e4morrhagischen Schocks und damit f\u00fcr die Absch\u00e4tzung des Blutverlustes, die Wahl der Volumentherapie und die Indikationsstellung f\u00fcr eine Notfalloperation.<\/p>\n

Urspr\u00fcnglich basierte die die Einteilung in 4 Klassen auf einer Kombination von Vitalparametern. Mutschler et al. verglichen 2013 den Base Excess (BE) mit den bisherigen ATLS-Parametern1<\/sup>. BE ist ein diagnostischer Laborparameter f\u00fcr das Gleichgewicht des metabolischen S\u00e4ure-Basen-Haushalts. Die Studiengruppe kam zu dem Entschluss, dass der BE f\u00fcr die Erkennung eines m\u00f6glichen Transfusionsbedarfs besser geeignet sei. Anschlie\u00dfend wurde der BE in die ATLS-Klassifikation aufgenommen. Inzwischen hat sich der BE als wesentlicher Laborparameter f\u00fcr die Bewertung einer akuten Hypovol\u00e4mie durchgesetzt.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Heldeweg et al. bewerten die \u201eRenaissance\u201c des BE neu und stellten die Hypothese auf, dass es methodische Bias im direkten Vergleich zwischen BE und den Vitalparametern gibt:<\/p>\n

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Heldeweg MLA, Heldeweg TTR, Stohlmann JAH, Freire Jorge P, Boer R, Schwarte LA, Schober P.<\/p>\n

Simulating the methodological bias in the ATLS classification of hypovolemic shock: a critical reappraisal of the base deficit renaissance.<\/p>\n

SJTREM 32: 104 (2024)<\/a><\/p>\n<\/blockquote>\n

Methoden<\/strong><\/p>\n

Die urspr\u00fcngliche Arbeit von Mutschler et al.<\/a> verglich bei 16.305 Polytraumapatienten aus dem deutschen Traumaregister den BE mit den traditionellen ATLS-Parametern (Herzfrequenz, systolischer Blutdruck und Glasgow Coma Scale (GCS)) zur Vorhersage der notwendigen Transfusionsmenge. Die Patienten bei Ankunft in der Notaufnahme entsprechend in die 4 Schockklassen eingeteilt. Die Mehrzahl der Patienten konnte anhand der verscheidnen Vitalparameter nicht eindeutig einer einzigen Schockklasse zugeordnet werden. Das lag daran, dass die Vitalparameter (z.B. Herzfrequent, Blutdruck und Atemfrequenz) einzeln betrachtet in \u00fcber 90% unterschiedlichen Schockklassen zugeordnet werden konnten.\u00a0 Entsprechend wurden die Patienten sozusagen nach dem schlechtesten Vitalparameter der h\u00f6chsten Schockklasse zugeordnet.<\/p>\n

Das f\u00fchrte zu Fehlern, da somit z.B. narkotisert und beamtete Patienten bei Ankunft in der Notaufnahme aufgrund der GCS-Einteilung (GCS 3) immer der Schockklasse IV zugeordnet wurden, unabh\u00e4ngig des systolischen Blutdrucks oder der Herzfrequenz.<\/p>\n

Die vom ATLS-Score abgeleitete zusammengesetzte Schockklasse wurde mit der vom BE abgeleitete Schockklasse hinsichtlich der Transfusionsmenge verglichen.<\/p>\n

Heldeweg et al. stellten die Hypothese auf, dass es durch die unausgewogene Datengruppe und \u00dcbersch\u00e4tzung der Schockklassen eine systematische Verzerrung in diesem Ansatz gab. So sei der Zusammenhang zwischen der ATLS-Klassifikation und den verabreichten Blutprodukten geschw\u00e4cht worden. Um diese Hypothese zu \u00fcberpr\u00fcfen, wurden die Ergebnisse der urspr\u00fcnglichen Studie wiederholt ohne Patientendaten zu erheben. Stattdessen wurde eine Computersimulation mit generierten Daten verwendet und daran die gleiche Methodik angewendet (Simulationsstudie). Die Datensimulation erm\u00f6glichte die Regulierung von Korrelationen zwischen Variablen und damit eine gezielte Untersuchung potenzieller methodischer Verzerrungen unabh\u00e4ngig von Signalen aus Patientendaten.<\/p>\n

Ergebnisse<\/strong><\/p>\n