CRRT nach Lungentransplantation: Neuartiges Modell könnte die Identifizierung von Risikopatienten verbessern

Forscher aus China haben ein neuartiges Modell entwickelt, dass bei Patienten mit akuter Nierenfunktionseinschränkung (AKI) infolge einer Lungentransplantation (LTx) die Risikovorhersage für eine kontinuierliche Nierenersatztherapie (CRRT) verbessern könnte.

Die LTx hat sich zu einer entscheidenden Behandlungsmethode bei terminaler Lungenerkrankung entwickelt. Postoperative Komplikationen beeinträchtigen jedoch weiterhin den Behandlungserfolg erheblich. Eine AKI ist eine häufige und klinisch bedeutsame Komplikation. In manchen Fällen schreitet die AKI so sehr fort, das eine CRRT erforderlich wird. Dies erhöht das Mortalitätsrisiko und die Belastung des Gesundheitssystems deutlich, erklären die Autoren.

Bei schwerkranken Patienten und Patienten nach Organtransplantation sind die Indikationen und der optimale Zeitpunkt für eine CRRT weiterhin umstritten, heißt es weiter. Klinische Entscheidungen basierten häufig eher auf Erfahrungswerten als auf objektiven Kriterien und es fehlten verlässliche quantitative Instrumente. Die frühzeitige Identifizierung von Patienten mit hohem Risiko für eine CRRT nach LTx sei daher ein dringendes, noch nicht gedecktes Bedürfnis.

Eine aktuelle Studie unter der Leitung von Dr. Man Huang vom Zweiten Universitätsklinikum der Medizinischen Fakultät der Zhejiang-Universität (China) und der Zhejiang-Universität (China) hat sich nun mit der klinischen Lücke in der frühen Risikostratifizierung für die CRRT nach LTx befasst. Die Ergebnisse sind in der Fachzeitschrift „Journal of Intensive Medicine“ veröffentlicht.

Modell als Nomogramm dargestellt

Die Studie analysierte Daten einer retrospektiven Kohorte von 448 Patienten nach LTx eines einzelnen Zentrums, wobei der Fokus auf denjenigen lag, die eine AKI entwickelten. Potenzielle Prädiktoren identifizierten die Forscher zunächst mittels LASSO-Regression (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator), um eine Überanpassung in hochdimensionalen Daten zu vermeiden. Anschließend führten sie eine multivariate logistische Regression durch, um ein CRRT-Risikoprädiktionsmodell zu erstellen. Das Modell wurde als Nomogramm dargestellt. Seine Unterscheidungsfähigkeit, Kalibrierung sowie der klinische Nutzen bewerteten die Wissenschaftler anhand von ROC-Kurven, Kalibrierungskurven und einer Entscheidungskurvenanalyse.

Die Ergebnisse zeigten, dass 23,2 Prozent der Patienten mit AKI eine CRRT benötigten. Unabhängige Prädiktoren waren höheres Alter, erhöhter intraoperativer Blutverlust, positive intraoperative Flüssigkeitsbilanz, beidseitige LTx, verlängerte postoperative extrakorporale Membranoxygenierung (ECMO), verzögerter Anstieg des Serumkreatinins (sCr), beschleunigter Anstieg des sCr und stärkerer Anstieg des sCr. Die präoperative mechanische Beatmung wurde als protektiver Faktor identifiziert.

Das daraus resultierende Modell zeigte laut den Autoren sowohl in der Trainings- als auch in der Validierungskohorte eine sehr gute Unterscheidungsleistung (Fläche unter der ROC-Kurve = 0,972 bzw. 0,882) und habe ebenfalls eine gute Kalibrierung aufgewiesen, was seine Zuverlässigkeit unterstreiche.

Kombination mehrerer Indikatoren

Im Vergleich zu anderen Operationen oder Organtransplantationen weisen Lungentransplantatempfänger besondere perioperative physiologische Merkmale auf, darunter die routinemäßige ECMO-Unterstützung, verstärkte Entzündungsreaktionen und Unterschiede zwischen einfacher und doppelter LTx. Diese Faktoren beeinflussen gemeinsam den Beginn und das Fortschreiten einer AKI, erklären die Forscher. Ihr Modell integriere diese LTx-spezifischen Indikatoren mit der frühen postoperativen Serumkreatinin-Dynamik und ermögliche so eine präzise Abschätzung des Risikos einer CRRT.

„Die Innovation dieser Studie liegt in der erstmaligen Entwicklung und Validierung eines CRRT-Vorhersagemodells für AKI nach LTx. Dieses Modell kombiniert präoperative, intraoperative und frühpostoperative dynamische Indikatoren zur frühzeitigen Identifizierung von Hochrisikopatienten“, betont Huang.

Klinisch könne dieses Instrument laut den Autoren individuelle Frühinterventionen steuern, wie die Optimierung des Flüssigkeitsmanagements, die Anpassung des hämodynamischen Status, die Minimierung der Exposition gegenüber nephrotoxischen Medikamenten und die frühzeitige Einholung einer nephrologischen Konsultation. Durch die Unterstützung rechtzeitiger Interventionen habe das Modell insgesamt das Potenzial, eine Verschlechterung der Nierenfunktion zu verzögern, den Bedarf an CRRT zu reduzieren und die Patientenergebnisse zu verbessern.

(ri/BIERMANN)