Wissenschaftler der Klinik für Anästhesiologie und Operative Intensivmedizin und der Abteilung für Medizinische Statistik, Biomathematik und Informationsverarbeitung der Medizinischen Fakultät Mannheim der Universität Heidelberg stellen den neuen Ansatz im Fachjournal Critical Care Medicine vor. Es handelt sich um einen Computeralgorithmus, der die laufend erhobenen und in der elektronischen Patientenakte gespeicherten Routinedaten zur individuellen, minutengenauen Abbildung des sogenannten „Systemischen Inflammatorischen Response Syndroms" (SIRS), eines wichtigen Merkmals der Sepsis, nutzt.
Der Algorithmus ist von einem Team unter der Leitung von Dr. Dr. Verena Schneider-Lindner entwickelt worden. Auf dem Algorithmus aufbauend definierten die Wissenschaftler zur Erfassung der Dynamik des SIRS intuitive Maße, etwa den Durchschnitt und die Änderung der Anzahl der SIRS-Kriterien über ein Zeitfenster von 24 Stunden.
Kein zusätzlicher Testaufwand
Bei der praktischen Anwendung dieser SIRS-Deskriptoren zeigte sich, dass diese der üblichen punktuellen Erhebung des SIRS deutlich darin überlegen sind, eine Sepsis bei schwerverletzten Unfallopfern (Polytrauma-Patienten) vorauszusagen. Ihre Trennschärfe bei der Diagnose der Sepsis im Intensivverlauf reichte sogar an jene von derzeitigen Sepsis-Biomarkern heran, ohne den zusätzlichen Testaufwand zu erfordern.
Der führende Sepsis-Experte R. Phillip Dellinger (Cooper Medical School of Rowan University, New Jersey) bezeichnet das Design der Studie als anspruchsvoll, elegant und innovativ. Das Konzept der elektronisch gestützten Intensivüberwachung und den dort vorgestellten Ansatz zur frühen Erkennung von Zustandsverschlechterungen bei Patienten mit Sepsis bewertet er als wegweisend.
Verständnis verbessern
Das Team von Dr. Dr. Schneider-Lindner ist Teil der von Professor Thiel etablierten Arbeitsgruppe „Translationale Forschung in der Anästhesiologie und Intensivmedizin" (TRACC). Die Forschergruppe führt unter anderem klinisch-epidemiologische Studien zum besseren Verständnis des Krankheitsverlaufs bei Intensivpatienten mit systemischer Entzündung, Sepsis und Organversagen durch.
Die Arbeiten zur Früherkennung der Sepsis werden im Rahmen des Projekts „Scientific computing for the improved detection and therapy of sepsis" (SCIDATOS) im Verbund mit dem Interdisziplinären Zentrum für Wissenschaftliches Rechnen (IWR) der Universität Heidelberg von der Klaus Tschira Stiftung gefördert.
Quelle: Universitätsmedizin Mannheim
Publikationen:
- Manfred Thiel et al.; An algorithm for systemic inflammatory response syndrome criteria-based prediction of sepsis in a polytrauma cohort; Critical Care Medicine, 2016; DOI: 10.1097/CCM.0000000000001955
- Begleitender Leitartikel: R. Phillip Dellinger; Dynamic systemic inflammatory response syndrome monitoring: A reSIRSgence?; Critical Care Medicine, 2016; DOI: 10.1097/CCM.0000000000002112
