Alkoholassoziierte Hepatitis: Neues Bewertungssystem kann helfen das 30-Tage-Mortalitätsrisiko vorherzusagen

Forschende der Mayo Clinic in Rochester (USA) haben ein neues Scoring-System entwickelt, dass Unterstützung bei der Vorhersage des 30-Tage-Mortalitätsrisikos von Patientinnen und Patienten mit alkoholassoziierter Hepatitis bieten könnte. Das Tool scheint Personen mit dem höchsten Sterberisiko sowie diejenigen, die wahrscheinlich überleben werden, genauer zu identifizieren.

Das neue Bewertungssystem namens Mortality Index for Alcohol-Associated Hepatitis (MIAAH) ist laut der Arbeitsgruppe bei der Identifizierung von Personen mit alkoholassoziierter Hepatitis, die ein hohes Sterberisiko haben, mindestens so genau wie bestehende Modelle.

„Wir gehen zwar davon aus, dass der MIAAH im Laufe der Zeit verfeinert werden wird, möglicherweise in Verbindung mit einem bereits bestehenden Modell“, sagt Dr. Douglas Simonetto, Gastroenterologe an der Mayo Clinic und Seniorautor der Studie. „Wir haben aber in unserer Studie festgestellt, dass er schon jetzt ein nützliches Instrument zur Bewertung des Mortalitätsrisikos ist. Angesichts der erheblichen Sterblichkeit unter Patientinnen und Patienten mit alkoholassoziierter Hepatitis ist die Beurteilung des Schweregrades der Erkrankung und der Prognose von entscheidender Bedeutung.“

Personen mit milderen Formen einer alkoholassoziierten Hepatitis bessern sich oft unter Behandlung, jedoch ist eine schwere Erkrankung mit einer signifikanten kurzfristigen Mortalität verbunden. Es gebe bislang keine pharmakologischen Therapien zur Senkung der 90-Tage-Mortalität in solchen schweren Fällen, schreiben die Studienautorinnen und -autoren. Präzise Prognoseinstrumente seien für Medizinerinnen und Mediziner unerlässlich, um Personen mit einem hohem Sterberisiko identifizieren und eine geeignete Behandlung festzulegen zu können.

Mindestens vier Prognosemodelle seien bereits verfügbar, erklärt die Arbeitsgruppe, die aber nun ein neues System entwickeln wollte, das die 30-Tage-Mortalität genauer vorhersagt. Unter Verwendung anonymisierter Patientenakten aus der Mayo Clinic, die aus dem Zeitraum 1998-2018 stammten, identifizierten die Forschenden 266 Erwachsene mit einer diagnostizierten alkoholassoziierten Hepatitis. Bei diesen Patientinnen und Patienten betrug die Rate der 30-Tage-Sterblichkeit 19,2 Prozent. Für die Studie wurden mehrere Variablen verwendet, wie beispielsweise Blut-Harnstoff-Stickstoff und Bilirubin, die in ein Modellbewertungssystem einbezogen wurden.

Das MIAAH-Modell wurde dann verwendet, um die Outcomes in einer externen Validierungskohorte von 249 Patientinnen und Patienten aus Behandlungszentren der University of South Dakota und der University of Kansas (USA) vorherzusagen. Die Forschenden stellten fest, dass ihr neu entwickeltes Modell bei der Identifizierung von Personen mit hohem Risiko für eine kurzfristige Mortalität mindestens genau so exakt ist wie bestehende Vorhersageinstrumente.

„Der MIAAH zeigte auch vorteilhafte Leistungsmerkmale in Bezug auf die Fähigkeit, Personen mit dem höchsten Mortalitätsrisiko im Vergleich zu denen, die mit höherer Wahrscheinlichkeit überleben, zunehmend genau zu identifizieren“, berichtet Dr. Camille Kezer, Assistenzärztin an der Mayo Clinic und Erstautorin der Studie. „Der MIAAH hat auch den Vorteil, dass er unabhängig davon, ob die Patientinnen und Patienten mit Steroiden behandelt wurden, gut funktioniert, was ihn verallgemeinerbar macht.“

Die Studienautorinnen und -autoren, dass Prognosemodelle wichtig sind, um festzustellen, welche Behandlungen sinnvoll sein können und ob die Betroffenen auf die Behandlung ansprechen werden. Die Modellierung trägt auch wesentlich zur Bestimmung von Personen als mögliche Kandidaten für eine Lebertransplantation bei.

„Deshalb ist ein Prognosemodell, das das kurzfristige Mortalitätsrisiko genau identifiziert, so wertvoll“, betont Simonetto. „Mit dieser Studie haben wir uns zum Ziel gesetzt, ein neuartiges Modell mit konsistenterer und zuverlässigerer Genauigkeit zu erstellen, das auf Laborvariablen und demografischen Daten basiert, die routinemäßig zum Zeitpunkt der Hospitalisierung erhoben werden. Während der optimale Prozess eine Kombination von Modellen umfassen kann, kann der MIAAH ein wichtiges Instrument sein, um unseren Patientinnen und Patienten zu helfen.“