Bruchrisiko vorhersehbar aus der Geschichte der Fälle

Eine neue britische Studie zeigt, dass Kliniker, die sich der Sturzgeschichte eines Patienten bewusst sind, besser vorhersagen können, ob sie einen Knochen brechen.
Sie können lesen, wie Forscher von der Universität von Southampton zu dieser Schlussfolgerung in einer frühen "in Druck" Ausgabe eines Papiers kamen, das online in der Zeitschrift veröffentlicht wurde Knochen.
Hauptautor Mark Edwards ist klinischer Forscher bei Southampton MRC Lifecourse Epidemiology Unit. Er sagt in einer Aussage:
"Fast 60% aller Krankenhauseinweisungen wegen Frakturen in England sind das Ergebnis eines Sturzes."

"Die Vorhersage von Frakturen ist extrem wichtig, damit wir die Behandlungen auf die am stärksten gefährdeten Patienten ausrichten können. Die Beurteilung der Sturzhäufigkeit bietet uns ein weiteres Werkzeug, um dies zu tun", fügt er hinzu, "in einem klinischen Umfeld, ob a Patient ist gefallen ist schnell und einfach ".
Die Wahrscheinlichkeit, dass eine Person einen Knochen bricht, wenn sie fallen, hängt davon ab, wie stark ihre Knochen sind und wie stark sie fallen (die Kräfte, die auf die Knochen ausgeübt werden).
Die Knochendichte hängt von der Knochendichte ab: Je geringer die Dichte, desto höher ist das Risiko einer Fraktur. Jedoch brechen Knochen normalerweise nur, wenn sie mit einem Trauma (sehr hartes Knallen) verbunden sind, was in den meisten Fällen ein Fall ist.
Instrumente zur Frakturrisikobeurteilung wie das FRAX-Modell existieren und sie helfen dem Kliniker, das Frakturrisiko eines Patienten mit einer ziemlich hohen Genauigkeit zu beurteilen. Solche Tools erfordern Daten zu bekannten Risikofaktoren wie Geschlecht, Alter, Raucherstatus, Alkoholkonsum, Krankheiten und Familienanamnese, mit oder ohne Knochendichte.
Aber nicht alle diese Werkzeuge berücksichtigen die Fallgeschichte des einzelnen Patienten.
Für ihre Studie verwendeten Edwards und Kollegen Daten aus der Hertfordshire Cohort, einer Gruppe von Studien über Männer und Frauen, die zwischen 1911 und 1939 in der englischen Grafschaft Hertfordshire geboren wurden und darauf abzielen, so viel wie möglich über ihr eingebautes Make-up herauszufinden ( ihr Genom) und ihre Umwelt beeinflussen ihre Gesundheit und ihr Altern.
Die Hertfordshire Cohort hat ihren Sitz in der MRC Lifecourse Epidemiology Unit der University of Southampton. Der Direktor der Abteilung ist Professor Cyrus Cooper, leitender Autor der Knochen Studie.
Der Datensatz enthält Informationen zu Faktoren, die das Frakturrisiko beeinflussen, wie Geschlecht, Alter, Größe, Gewicht, Rauchen, Alkohol, Familienanamnese und rheumatoide Arthritis. Es enthält auch Informationen über frühere Frakturen und Stürze sowie Knochendichte. Und während der Nachuntersuchungen berichteten die Teilnehmer auch über neue Frakturen.
Ausgerüstet mit diesen Daten untersuchten die Forscher, wie gut die Risikofaktoren in der Lage waren, die bei der Nachuntersuchung gemeldeten Frakturen vorherzusagen.
Als sie sich die Risikofaktoren anschauten, die denen im FRAX-Modell ähnelten, fanden sie ein gutes Niveau der Frakturvorhersage. Und sie waren nicht überrascht, als sich die Genauigkeit durch Hinzufügen von Knochendichtedaten weiter verbesserte.
Aber sie waren ziemlich überrascht, dass die Genauigkeit noch weiter verbessert wurde, insbesondere für männliche Teilnehmer, für die die Vorhersagekapazität um weitere 6% stieg, und zwar durch das Hinzufügen von Fallverlaufsdaten.
Und umgekehrt, in mehr als 80% der Männer, die während des Follow-up überhaupt nicht gefallen waren und auch keine Frakturen hatten, reduzierte das Hinzufügen einer Sturzgeschichte zu dem Modell korrekt ihr vorhergesagtes Frakturrisiko.
Cooper sagt, diese Ergebnisse zeigen den Wert, den Daten aus "gut charakterisierten Populationskohorten wie der Hertfordshire Cohort Study" zur klinischen Entscheidungsfindung bringen.
"Die verbesserte Vorhersage des Frakturrisikos, die durch die Verwendung unserer Ergebnisse ermöglicht wird, wird dazu beitragen, die immer größere Belastung durch Frakturen bei älteren Menschen zu verringern", fügt er hinzu.
Geschrieben von Catharine Paddock

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