Regressionsanalyse zur Berechnung des ROSC-Zeitpunkts – eine Machbarkeitsstudie

Ein Regressionsmodell, welches die Dauer vom Beginn der Reanimation bis zum Einsetzen eines Spontankreislaufs (ROSC) abschätzt, könnte sowohl die Reanimationsversorgung als auch die Qualitätskontrolle in Registern verbessern. In dieser Studie sollen erstmals dessen Vorhersagegenauigkeit und Probleme für die weitergehende Modellentwicklung evaluiert werden.

Regressionsmodelle, basierend auf den M5P- sowie Random-Forest(RF)-Algorithmen sowie einer mittels M5P-modifizierten linearen Regression (LR), wurden an einer belgischen Kohorte aus 84 Personen mit ROSC erstellt und mittels Gütekriterien wie dem Korrelationskoeffizient (KK), Bestimmtheitsmaß R² und der Wurzel der mittleren Fehlerquadratsumme (RMSE) in einem Kreuzvalidierungsverfahren bewertet.

In der Kohorte waren 61,9 % männlich bei einem Durchschnittsalter von 65,7 Jahren. Ein defibrillierbarer Rhythmus lag in 27,7 % vor (Laienreanimationsquote 48,2 %). Die No-Flow-Time betrug 5,13 min sowie die Zeiten von Reanimationsbeginn zur ersten Defibrillation 7,81 min resp. bis zur Erstmedikation 11,31 min. Ein ROSC trat im Mittel 16,8 min nach Beginn der Reanimation ein. Den höchsten KK zeigte LR (0,73 [95 %-Konfidenzintervall, 95 %-KI 0,72–0,74]), R² 0,53 [0,52–0,55] bei niedrigstem RMSE (6,76 min [6,63–6,90]). Nicht-signifikant unterschiedliche Werte erzielte M5P (KK 0,72 [0,70–0,73], R² 0,52 [0,50–0,53], RMSE 6,84 min [6,69–6,99], p > 0,05). Dagegen schnitt RF signifikant schlechter ab (KK 0,62 [0,61–0,63], R² 0,38 [0,37–0,40], RMSE 7,89 min [7,82–7,96], alle p < 0,01). Einzig für LR waren Mittelwert (p = 0,75) und Varianz (p = 0,15) statistisch nicht unterschiedlich von den Istwerten. Der Anteil an potenziell vorzeitig beendeten Reanimationen, bei denen der tatsächliche ROSC erst nach dem Zeitraum Regressionswert plus RMSE auftrat, reichte von 13 % (M5P) bis 18 % (LR).

Die Zeitdauer vom Beginn der Reanimation bis zum ROSC ist potenziell abschätzbar. In dieser frühen Entwicklungsphase waren die individuellen Vorhersagen der Regressionsmodelle noch nicht ausreichend valide, möglicherweise aufgrund einer zu simplen Datenstruktur und zu geringer Kohortengröße. Jedoch zeigten sich Hinweise auf eine Anwendung zur Qualitätskontrolle im Sinne einer Analyse von tatsächlicher vs. beobachteter Zeitdauer. Zur Steigerung der Robustheit sollten die Ergebnisse daher anschließend an einer größeren Kohorte mit erweiterter Datenbasis auf Grundlage der Utstein-Kriterien evaluiert werden.

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