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Alter und Überlebenswahrscheinlichkeit nach Polytrauma

„Local tailoring“ des DGU-Prognosemodells

Age and prognosis of polytrauma patients

Local tailoring of the DGU prognosis model

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Zusammenfassung

Hintergrund:

Alter stellt einen von 5 auf der Basis von Daten des Traumaregisters der DGU als unabhängig herausgearbeiteten Prognosefaktoren dar. Wir stellten die Frage, ob das vorgeschlagene Prognosemodell eine ähnlich gute Vorhersagekraft im eigenen Patientengut besitzt. Es wurde zudem untersucht, ob sich das Alter oder vielmehr die altersbedingte Komorbidität prognostisch ungünstig auswirkt.

Methoden:

Als Datenbasis dienten die in unserem Zentrum im Rahmen des DGU-Traumaregisters prospektiv erfassten Daten von 103 polytraumatisierten Patienten (67 Männer, 36 Frauen, mittleres Alter 35,4±SD 19,0 Jahre, ISS 36,8±10,9). Anhand der miterfassten Nebenerkrankungen erfolgte eine Risikoabschätzung mit der ASA-Klassifikation. Die Rangkorrelation zwischen Alter und ASA wurde nach Spearman ermittelt. Mittels logistischer Regression wurden die prognostische Vorhersagekraft des Originalmodells im eigenen Patientengut mit und ohne ASA-Klassifikation, eventuelle Interaktionen und diskriminatorische Modellfähigkeiten überprüft.

Ergebnisse:

Die beobachtete Mortalität lag bei 31,7% (95% KI 22,7–41,7%). Es wurden Alter, ISS, GCS und ASA in das finale logistische Modell aufgenommen. Die Odds-Ratios des Originalmodells waren im eigenen Krankengut nahezu identisch zu reproduzieren (OR: Alter 1,048; ISS 1,066; GCS 0,822). Wir fanden eine hochsignifikante Korrelation zwischen Alter und ASA-Schweregrad (rho=0,60, p<0,0001), jedoch keine prognostische Bedeutung der Komorbidität.

Schlussfolgerungen:

Das vorgeschlagene Prognosemodell auf der Basis multizentrisch gewonnener Daten lässt sich mit geringen diskriminatorischen Einbußen auf die Ebene des einzelnen Zentrums übertragen. Hierbei scheint das Alter unabhängig von der Altersmorbidität prognostische Bedeutung zu besitzen.

Abstract

Introduction:

Age is one of five prognostic parameters identified based on data of the trauma registry of the German Association for Trauma Surgery (DGU). We asked ourselves if the suggested prognostic model provides the same predictive power of data from an independent hospital. Furthermore, we investigated whether age itself or age-associated comorbidity causes an unfavorable prognostic effect.

Methods:

The investigation was based on data of 103 multiply injured patients (67 male, 36 female, mean age 35,4±SD 19,0 years, ISS 36,8±10,9). Data were collected prospectively following the guidelines of the trauma registry of the German Association for Trauma Surgery. Based on documented comorbidities, a risk calculation was performed using the ASA classification. Correlation between age and ASA was analyzed using Spearman’s method. The prognostic value of the original model in our patient pool with or without ASA classification, possible interactions, and the discriminatory power of the model were estimated using logistic regression.

Results:

Attributable mortality was 31,7% (95% CI 22,7–41,7%). Age, ISS, GCS and ASA were included into the final logistic model. Odds ratios of the origin model were reproducible nearly identical in our patinet pool (OR: age 1,048; ISS 1,066; GCS 0,822). In spite of the fact that we have found a strong correlation between age and ASA-Classification (rho=0,60, p<0,0001) there was no prognostic value of comorbidity.

Conclusion:

The suggested prognostic model based on multicenter data evaluation can be applied to a single center with only minimal loss of discriminatory power. In this context, age seems to have a prognostic value independent of comorbidity.

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Literatur

  1. Abu-Hanna A, Lucas PJF (2001) Prognostic Models in Medicine - AI and Statistical Approaches. Method Inform Med 40: 1–5

    Google Scholar 

  2. AG Polytrauma der Deutschen Gesellschaft für Unfallchirurgie (2004) Jahresberichte.http://www.traumaregister.de

  3. Ament R (1979) Origin of the ASA classification. Anesthesiology 51: 179

    Google Scholar 

  4. Aufmkolk M, Majetschak M, Voggenreiter G, Obertacke U, Schmit-Neuerburg KP (1997) Verlauf und Prognose schwerer Unfallverletzungen im Alter. Unfallchirurg 100: 477–482

    Google Scholar 

  5. Baker SP, O‘Neill B, Haddon W Jr, Long WB (1974) The injury severity score: a method for describing patients with mutliple injuries and evaluating emergency care. J Trauma 14: 187–196

    CAS  PubMed  Google Scholar 

  6. Boyd CR, Tolson MA, Copes WS (1987) Evaluating trauma care: The TRISS method. J Trauma 27: 370–378

    CAS  PubMed  Google Scholar 

  7. Broos PL, D’Hoore A, Vanderschot P, Rommens PM, Stappaerts KH (1993) Multiple trauma in elderly patients. Factors influencing outcome: importance of aggressive care. Injury 24: 365–368

    Google Scholar 

  8. Broos PL, Stappaerts KH, Rommens PM, Louette LK, Gruwez JA (1998) Polytrauma in patients of 65 and over. Injury patterns and outcome. Int Surg 73: 119–122

    Google Scholar 

  9. Champion HR, Copes WS, Sacco WJ et al. (1990) The Major Trauma Outcome Study: establishing national norms for trauma care. J Trauma 30: 1356–1365

    CAS  PubMed  Google Scholar 

  10. Dixon J (1995) Consistency of the ASA classification. Anaesthesia 50: 826

    Google Scholar 

  11. Dzankic S, Pastor D, Gonzalez C, Leung JM (2001) The prevalence and predictive value of abnormal preoperative laboratory tests in elderly surgical patients. Anesth Analg 93: 249–250

    Google Scholar 

  12. Ferrera PC, Bartfield JM, D’Andrea CC (1999) Geriatric trauma: outcomes of elderly patients discharged from the ED. Am J Emerg Med 17: 629–632

    Google Scholar 

  13. Frankenfield D, Cooney RN, Smith JS, Rowe WA (2000) Age-related differences in the metabolic response to injury. J Trauma 48: 49–56

    Google Scholar 

  14. Goffi L, Saba V, Ghiselli R, Necozione S, Mattei A, Carle F (1999) Preoperative APACHE II and ASA scores in patients having major general surgical operations: prognostic value and potential clinical applications. Eur J Surg 165: 730–735

    Google Scholar 

  15. Griffith KE (1994) Preoperative assessment and preparation. Int Anesthesiol Clin 32: 17–36

    Google Scholar 

  16. Keats AS (1978) The ASA classification of physical status — a recapitulation. Anesthesiology 49: 233–236

    CAS  PubMed  Google Scholar 

  17. Knies RC Jr (1996) Assessment in geriatric trauma: what you need to know. Int J Trauma Nurs 2: 85–91

    Google Scholar 

  18. Lake AP, Williams EG (1997) ASA classification and perioperative variables: graded anaesthesia score? Br J Anaesth 78: 228–229

    Google Scholar 

  19. Laun RA, Schröder O, Schoppnies M, Roher HD, Ekkernkamp A, Schulte KM (2003) Transforming growth factor-beta 1 and major trauma: time-dependent association with hepatic and renal insufficiency. Shock 19: 16–23

    Google Scholar 

  20. Lemeshow S, Hosmer DW (1982) A review of goodness of fit statistics fort he use in the development of logistic regression models. Am J Epid 115: 92–106

    Google Scholar 

  21. Leung JM, Dzankic S (2001) Relative importance of preoperative health status versus intraoperative factors in predicting postoperative adverse outcomes in geriatric surgical patients. J Am Geriatr Soc 49: 1080–1085

    Google Scholar 

  22. Lonner JH, Koval KJ (1995) Polytrauma in the elderly. Clin Orthop 318: 136–143

    Google Scholar 

  23. Magi E (1997) ASA classification and perioperative variables as predictors of postoperative outcome. Br J Anaesth 78: 228

    Google Scholar 

  24. Menke H, John KD, Klein A, Lorenz W, Junginger T (1992) Preoperative risk assessment with the ASA classification. A prospective study of morbidity and mortality in various ASA classes in 2,937 patients in general surgery. Chirurg 63: 1029–1034

    Google Scholar 

  25. Neuberger J (1997) Prognostic models — What is their future? Eur J Gastroenterol Hepatol 9: 1145–1147

    Google Scholar 

  26. Oestern HJ (1999) Versorgung Polytraumatisierter im internationalen Vergleich. Unfallchirurg 102: 80–91

    Article  CAS  PubMed  Google Scholar 

  27. Randolph AG, Guyatt GH, Richardson WS (1998) Prognosis in the Intensiv Care unit: Finding accurate and useful estimates for counceling patients. Crit Care Med 26: 767–772

    Google Scholar 

  28. Regel G, Lobenhoffer P, Lehmann U, Pape HC, Pohlemann T, Tscherne H (1993) Scores als Entescheidungshilfe. Unfallchirurg 97: 211–216

    Google Scholar 

  29. Rixen D, Raum M, Bouillon B, Schlosser LE, Neugebauer E, Arbeitsgemeinschaft Poyltrauma der Deutschen Gesellschaft für Unfallchirurgie (2001) Prognoseabschätzung des Schwerstverletzten — Eine Analyse von 2069 Patienten des Traumaregisters der DGU. Unfallchirurg 104: 230–239

    Article  CAS  PubMed  Google Scholar 

  30. Statistisches Bundesamt Deutschland (2004) Alterspyramiden. Statistisches Bundesamt, Berlinhttp://www.destatis.de

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Matthes, G., Seifert, J., Bogatzki, S. et al. Alter und Überlebenswahrscheinlichkeit nach Polytrauma. Unfallchirurg 108, 288–292 (2005). https://doi.org/10.1007/s00113-005-0929-9

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