Perioperative Risikoeinschätzung in der Chirurgie - eine Analyse bei 10 395 Patienten

Zusammenfassung

Ziel dieser Studie war es, anhand von für jeden operierten Patienten vorliegenden Parametern (Alter, Geschlecht, ASA-Klassifikation, Eingriffsdringlichkeit, maligne Hauptdiagnose, Körperhöhleneingriff und Operationsdauer) eine Risikoanalyse vorzunehmen, welche insbesondere diejenigen Patienten charakterisiert, die von einer komplexeren Risikobeurteilung profitieren.
Patienten und Methode: In einer prospektiven Beobachtungsstudie analysierten wir 10 395 konsekutive Patienten, welche sich im Zeitraum 1/1996 bis 12/2000 in unserer allgemeinchirurgischen Klinik einer Operation unterzogen hatten, bezüglich des Zielereignisses Hospitalletalität. Die genannten Parameter wurden zunächst univariat getestet und bei vorliegender Signifikanz in eine multiple logistische Regressionsanalyse einbezogen. Diese erfolgte sowohl für alle Parameter gemeinsam als auch gruppengetrennt für die einzelnen ASA-Klassen. Die Trefferquote des Prädiktionsmodells wurde anhand der Area Under Curve der Receiver Operating Characteristic (AUC_ROC) geschätzt.
Ergebnisse: Die Gesamtletalität betrug 3,9 %. Für die ASA-Klassen 2 bis 4 konnte im Rahmen der Regressionsanalyse ein Prädiktionsmodell erstellt werden, das die ASA-Klassifikation (Odds Ratio [OR] Klasse 3 = 3,7; OR Klasse 4 = 22,4), das Alter (OR = 1,019 pro Lebensjahr), die Operationsdauer (OR für Eingriffe ≥ 240 min = 2,25), den Körperhöhleneingriff (OR = 4,6), den Notfalleingriff (OR = 3,1) und die maligne Hauptdiagnose (OR = 1,5) als unabhängige Faktoren mit prädiktivem Wert identifizierte. Die ASA-Klasse 1 enthielt keine gestorbenen, die ASA-Klasse 5 insgesamt zu wenige Patienten, weshalb diese beiden Klassen bei der Modellierung keine Berücksichtigung fanden. Das globale Modell ergab eine AUC_ROC von 91,6 %.
Schlussfolgerung: Die ASA-Klassifikation erweist sich als gutes Instrument zur Abschätzung der perioperativen Letalität. Ihre prädiktive Aussagekraft kann in den Klassen 2-4 durch die Variablen Alter, Operationsdauer, Körperhöhleneingriff, Eingriffsdringlichkeit und maligne Hauptdiagnose erheblich erhöht werden.

Abstract

The aim of this study was to perform a risk analysis on the basis of routinely documented variables (age, sex, ASA-classification, priority of operation, malignant disease, intraperitoneal or intrathoracic operation and duration of operation) to identify surgical patients who benefit from a more complex risk assessment.
Patients and methods: In a prospective observational trial we analysed a consecutive series of 10 395 patients who were operated on in our General Surgical Department from January 1996 until December 2000 in respect to in-hospital mortality. The variables were examined in univariate tests. Factors with significant impact were subsequently included in a multiple logistic regression analysis. This was done for all variables and afterwards for each ASA-class separately. Predictive accuracy of the prediction model was calculated by the area under a receiver operating characteristic curve (AUC_ROC).
Results: The overall mortality was 3.9 %. For ASA-classes 2 to 4 we were able to establish a prediction model by means of multiple logistic regression that identified ASA-classification (Odds Ratio [OR ] ASA-class 3 = 3.7; OR ASA-class 4 = 22.4), age (OR 1.019 per year), duration of operation (OR for duration ≥ 240 min = 2.25), intraperitoneal/intrathoracic operation (OR = 4.6), emergency operation (OR = 3.1), and malignant disease (OR = 1.5) as independent predictive factors. Both risk group 1 and risk group 5 were excluded from the analysis because there was no mortality in risk group 1 and too few patients in risk group 5. We found an AUC _ROC of 91.6 % for the considered ASA-classes.
Conclusion: The ASA-classification is a good instrument for the assessment of perioperative mortality. Its predictive power can substantially be improved in the classes 2 to 4 by the variables age, duration of operation, intraperitoneal or intrathoracic operation, priority of operation, and malignant disease.

Schlüsselwörter

Prädiktionsmodell - perioperatives Risiko - Letalität - ASA-Klassifikation

Key words

Predictive model - perioperative risk - mortality - ASA-classification

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