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Erschienen in:
01.11.2012 | Originalien
Erweiterte Spenderkriterien der Bundesärztekammer
Untersuchung zu ihrer Anwendbarkeit als prognostisches Modell für den frühen Verlauf nach Lebertransplantation
Erschienen in: Die Chirurgie | Ausgabe 11/2012
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Einleitung
Die Expansion des Spenderpools durch die Verwendung von Spenderorganen, die erweiterte Spenderkriterien erfüllen, verringert die Wartelistenmortalität mit einem erhöhten Risiko für das Patienten- und Transplantatüberleben nach Lebertransplantation. Die Eignung der Anzahl der erfüllten erweiterten Spenderkriterien nach der aktuellen Definition der Bundesärztekammer (BÄK-Score) für die Voraussage der frühen Ergebnisse nach Lebertransplantation ist unbekannt.
Patientenkollektiv
Untersucht wurden 257 erwachsene Empfänger, die zwischen dem 01.01.2007 und dem 31.12.2010 insgesamt 291 konsekutive Lebertransplantate erhielten.
Methoden
Primäre Studienendpunkte waren die 30-Tage-Mortalität, 3-Monats-Mortalität, das 3-Monats-Patientenüberleben, 3-Monats-Transplantatüberleben und die Notwendigkeit einer akuten Retransplantation innerhalb von 30 Tagen. Der BÄK-Score wurde als prognostisches Modell mit der ROC-Kurven-Analyse mit Bestimmung der Sensitivität, Spezifität und Gesamtmodellkorrektheit des Modells für die Voraussage der primären Studienendpunkte untersucht. Weiterhin wurden Kaplan-Meier-Überlebensanalysen, Log-Rank-Tests, Cox-Regressionsanalysen, logistische Regressionen und χ2-Tests durchgeführt.
Ergebnisse
Die Anzahl der erfüllten erweiterten Spenderkriterien hatte keinen signifikanten Einfluss auf die primären Studienendpunkte (p > 0,05) und das Patientenüberleben (p > 0,05). Die ROC-Kurven-Analyse zeigte für die Voraussage der primären Studienendpunkte Flächen ≤ 0,561 mit einer Gesamtkorrektheit des Modells < 58% bei einer Sensitivität < 52%.
Schlussfolgerung
Die Anzahl der erfüllten erweiterten Spenderkriterien nach der aktuellen Definition der Bundesärztekammer kann die frühe Prognose innerhalb der ersten 3 Monate nach Lebertransplantation als prognostisches Modell nicht voraussagen.