Das Endoprothesenregister Deutschland (EPRD) hat bis 2020 knapp 52.000 Schenkelhalsfrakturen erfasst, die mit Hüftendoprothesen versorgt wurden. Ziel der vorliegenden Studie war es, Überlebensraten und Risikofaktoren für einen Ausfall der Hüftendoprothese zu identifizieren.
Material und Methoden
Alle Patienten mit Hüftendoprothesen nach Schenkelhalsfrakturen im EPRD wurden eingeschlossen. Die Daten wurden mit Hinblick auf die Ausfallwahrscheinlichkeit unter Berücksichtigung der Faktoren Implantationstechnik, Alter, BMI, Vorerkrankungen und Standzeit statistisch ausgewertet. Darüber hinaus haben wir den maschinellen Lernalgorithmus (MLA) XGBoost (Extreme Gradient Boosting) eingesetzt, um komplexe Beziehungen aufzudecken.
Ergebnisse
Die Daten von 51.938 Patienten konnten ausgewertet werden. Die Ausfallwahrscheinlichkeit beträgt 3,7 % (HE) bzw. 5,6 % (HTEP). Sie steigt an bei männlichem Geschlecht (p < 0,0001), erhöhtem BMI, jüngeren Patienten mit erhöhtem Elixhauser-Komorbiditäten-Score (ECS; Odds-Ratio 1,16) und zementfreier Technik (Odds-Ratio 6,25). Operationen an Wochenenden/Feiertagen führen zu keinem signifikanten Anstieg der Ausfallwahrscheinlichkeit. Eine durch MLA generierte „feature importance“ (FI) zeigt an, welche Faktoren den größten Einfluss haben, einen Ausfall vorauszusagen, wie Standzeit (1029), BMI (722), Alter (481).
Schlussfolgerung
Bei jüngeren Patienten mit Komorbiditäten sollte anhand unserer Ergebnisse eine zementierte Implantationstechnik in Betracht gezogen werden. Diskutierte höhere Revisionsraten nach Operationen an Wochenenden oder Feiertagen können nicht beobachtet werden. In Zukunft wird MLA dazu beitragen, präzisere Vorhersagen bei komplexen Zusammenhängen zu ermöglichen.
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