Dokument: Ermittlung unabhängiger Faktoren zur Vorhersage der Lebenserwartung von Palliativpatienten und Entwicklung eines neuen Prognosemodells - eine multizentrische, prospektive Studie

Titel:	Ermittlung unabhängiger Faktoren zur Vorhersage der Lebenserwartung von Palliativpatienten und Entwicklung eines neuen Prognosemodells - eine multizentrische, prospektive Studie
Weiterer Titel:	Identification of independent factors to predict the life expectancy of palliative care patients and development of a new predictive model - a multicenter, prospective study
URL für Lesezeichen:	https://docserv.uni-duesseldorf.de/servlets/DocumentServlet?id=49722
URN (NBN):	urn:nbn:de:hbz:061-20190531-105926-5
Kollektion:	Dissertationen
Sprache:	Deutsch
Dokumententyp:	Wissenschaftliche Abschlussarbeiten » Dissertation
Medientyp:	Text
Autor:	Schöngart, Susanna [Autor]
Dateien:	[Dateien anzeigen] Adobe PDF [Details] 47,06 MB in einer Datei [ZIP-Datei erzeugen] Dateien vom 22.05.2019 / geändert 22.05.2019
Beitragende:	Prof. Dr. Gripp, Stephan [Gutachter] PD Dr. med. Beyer, Ines [Gutachter]
Stichwörter:	Palliativmedizin Prognose Nomogramm Prognosemodell Score
Dewey Dezimal-Klassifikation:	600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften » 610 Medizin und Gesundheit
Beschreibungen:	Die Vorhersage der Lebenserwartung eines Palliativpatienten erfolgt heutzutage meistens anhand subjektiver Faktoren und individueller Einschätzungen und Erfahrungen. Die ärztliche Prognose ist daher oft unzuverlässig und unpräzise, wobei die Lebenserwartung häufig überschätzt wird. Vorangegangene Studien zur Prognosestellung haben relevante Faktoren zur Objektivierung der Prognosestellung ermittelt. Es wurden zudem erste Prognosescores entwickelt, die sich jedoch nicht im klinischen Alltag etablieren konnten. Ziel dieser Arbeit war es, aus der Literatur bekannte Parameter zu überprüfen sowie neue Prognosefaktoren zu identifizieren, um hieraus ein verbessertes Prognosemodell zu erstellen. Im Rahmen einer prospektiven, multizentrischen Beobachtungsstudie an drei onkologischen Zentren konnte ein großes Patientenkollektiv von insgesamt 612 Palliativpatienten rekrutiert werden. Diese wurden über 180 Tage nachbeobachtet. Primärer Endpunkt war das Gesamtüberleben, eine Unterscheidung hinsichtlich der Todesursache erfolgte nicht. Es wurde eine Vielzahl unterschiedlicher Parameter auf ihre Korrelation mit dem Überleben überprüft: Demographische Daten, die Histopathologie, Symptome und Beschwerden des Patienten, der Allgemeinzustand (Performance Status), zudem zahlreiche hämatologische und serologische Parameter. Außerdem wurden zwei Scores zur Erfassung psychologischer Faktoren in die Studie integriert, wodurch auch der Einfluss von Optimismus/Pessimismus und Angst/Depressivität auf das Überleben von Palliativpatienten untersucht werden konnte. In der univariaten Analyse korrelierten von den insgesamt 38 untersuchten Parametern 29 signifikant mit dem Überleben. Mittels multivariater Variablenselektion wurden hieraus schließlich vier Parameter ausgewählt, die zu einem Score zusammengefasst wurden. Hierunter sind der Performance Status, die Serum-Laktatdehydrogenase sowie die Leukozytenzahl. Diese Parameter konnten in ihrer Bedeutung als wichtige Prognoseparameter bestätigt werden. Als vierter Parameter wurde das Alter in den Score aufgenommen, welches im Gegensatz zu den anderen ausgewählten Faktoren in der Literatur kontrovers diskutiert wird und in den bekannten Scores bislang keine Berücksichtigung findet. Um die praktische Anwendung zu erleichtern wurde der Prognosescore in Form eines Nomogramms dargestellt. Anhand dieses Nomogramms kann die Wahrscheinlichkeit eines Patienten abgelesen werden länger als 30 (Kategorie A), 90 (Kategorie B) bzw. 180 Tage (Kategorie C) zu überleben. Auf dem Weg zu einer möglichst genauen und objektiven Prognosestellung in der Palliativmedizin gelang es somit, an einem großen Patientenkollektiv eine Vielzahl bekannter sowie neuer Prognosefaktoren zu überprüfen und hieraus ein einfach zu handhabendes Prognosemodell zu entwickeln. Today, the life expectancy of a palliative care patient is mostly predicated on subjective factors and individual assessments and experiences. The medical prognosis is therefore often unreliable and imprecise, with life expectancy frequently overestimated. Previous predictive studies have explored relevant factors in objectifying the prognosis. In addition, first prognosis scores were developed, but these could not be established in everyday clinical practice. The aim of this work was to review parameters known from the literature as well as to identify new prognostic factors and to create an improved prognosis model. In a prospective, multicenter observational study at three oncology centers, a large group of 612 palliative care patients was recruited. These were followed for over 180 days. The primary endpoint was overall survival, with no distinction made in terms of cause of death. A variety of different parameters were tested for their correlation with survival: demographic data, histopathology, symptoms and complaints of the patient, the general condition (performance status), as well as numerous hematological and serological parameters. In addition, two psychological scores were included in the study, which also helped to examine the impact of optimism/pessimism and anxiety/depression on the survival of palliative care patients. In the univariate analysis, 29 of the 38 analyzed parameters significantly correlated with survival. Using multivariate variable selection, four parameters were finally selected, which were combined into one score. Among these, the performance status, the serum lactate dehydrogenase and the leukocyte count. These parameters could be confirmed in their importance as prognostic parameters. As a forth parameter, the age was included in the score, which in contrast to the other selected factors is controversially discussed in the literature and is not considered in the known scores. In order to facilitate the practical application, the forecast score was displayed in the form of a nomogram. Based on this nomogram, the probability of a patient to survive more than 30 (category A), 90 (category B) or 180 days (category C) can be calculated. On the way to a more accurate and objective prognosis in palliative medicine, it was possible to examine numerous known and new prognostic factors in a large group of patients and to develop an easy-to-use prognostic model.
Lizenz:	Urheberrechtsschutz
Fachbereich / Einrichtung:	Medizinische Fakultät
Dokument erstellt am:	31.05.2019
Dateien geändert am:	31.05.2019
Promotionsantrag am:	19.11.2018
Datum der Promotion:	21.05.2019