Modelle stratifizieren Hysterektomierisiko mit gutartigen Bedingungen

Forschern zufolge können neue Modelle dabei helfen, vorherzusagen, ob Frauen, die sich wegen gutartiger Erkrankungen einer Hysterektomie unterziehen, wahrscheinlich größere Komplikationen haben werden.

Die Modelle, die routinemäßig erhobene Daten verwenden, sollen Chirurgen bei der Beratung von Frauen vor der Operation unterstützen und bei der gemeinsamen Entscheidungsfindung helfen. Die Tools könnten zu Überweisungen an Zentren mit größerer chirurgischer Erfahrung oder zur Suche nach nicht-chirurgischen Behandlungsoptionen führen, geben die Forscher an.

Die Tools sind nicht anwendbar auf Patientinnen mit Hysterektomie wegen einer bösartigen Erkrankung.

Die Ergebnisse der von Krupa Madhvani, MD, von Barts und der London School of Medicine and Dentistry in London geleiteten Studie werden online im veröffentlicht Zeitschrift der Kanadischen Ärztevereinigung.

Rechner ergänzen Chirurgen ‘Intuition

„Unser Ziel war es, Vorhersagemodelle zu generieren, die in Verbindung mit der Intuition eines Chirurgen verwendet werden können, um die präoperative Patientenberatung zu verbessern und den Fortschritten in den technischen Aspekten der Chirurgie zu entsprechen“, schreiben die Autoren.

“Interne-externe Kreuzvalidierung und externe Validierung zeigten eine moderate Diskriminierung”, stellen sie fest.

Die Studie umfasste 68.599 Patientinnen mit laparoskopischer Hysterektomie und 125.971 Patientinnen mit abdominaler Hysterektomie, alles Patienten des englischen National Health System zwischen 2011 und 2018.

Zu ihren Ergebnissen gehörte, dass schwere Komplikationen bei 4,4 % der laparoskopischen und 4,9 % der abdominalen Hysterektomien auftraten. Zu den Hauptkomplikationen in dieser Studie gehörten Harnleiter-, Magen-Darm- und Gefäßverletzungen sowie Wundkomplikationen.

Adhäsionen Größte Prädiktoren für Komplikationen

Adhäsionen waren in beiden Modellen – mit doppelter Wahrscheinlichkeit – am prädiktivsten für Komplikationen (laparoskopisch: Wahrscheinlichkeitsverhältnis, 1,92; 95 % Konfidenzintervall, 1,73–2,13; abdominal: OR, 2,46; 95 % KI, 2,27–2,66). Dieser Befund stimmte mit der bisherigen Literatur überein.

„Adhäsionen sollten vermutet werden, wenn in der Vorgeschichte eine Laparotomie, ein Kaiserschnitt, eine Beckeninfektion oder eine Endometriose vorliegt, und können präoperativ mittels Ultraschall zuverlässig diagnostiziert werden“, schreiben die Autoren. “Da die weltweite Rate an Kaiserschnitten weiter steigt, wird dies zweifellos eine Schlüsseldeterminante für schwerwiegende Komplikationen bleiben.”

Andere Faktoren, die Komplikationen am besten vorhersagten, waren Adenomyose im laparoskopischen Modell und asiatische Ethnizität und Diabetes im abdominalen Modell. Diabetes war kein prädiktiver Faktor für Komplikationen bei der laparoskopischen Hysterektomie, wie es in einer früheren Studie der Fall war.

Adipositas war kein signifikanter Prädiktor für schwerwiegende Komplikationen bei beiden Formen der Hysterektomie.

Zu den Faktoren, die vor schweren Komplikationen schützten, gehörten ein jüngeres Alter und diagnostizierte Menstruationsstörungen oder gutartige Adnextumoren (beide Modelle) und die Diagnose von Myomen im Bauchmodell.

Modelle Miss Surgeon Experience

Jon Ivar Einarsson MD, PhD, MPH, Gründer der Abteilung für minimal-invasive gynäkologische Chirurgie am Brigham and Women’s Hospital, Boston, sagte, es sei gut, diese Modelle zur Risikoabschätzung zu haben, da “möglicherweise eine Tendenz besteht, das Risiko durch den Chirurgen zu unterschätzen. “

Er sagte dieser Veröffentlichung jedoch, dass, obwohl diese Modelle auf einem sehr großen Datensatz basieren, den Modellen einige Schlüsselvariablen fehlen – oft ein Problem bei Datenbankstudien – die eher auf Komplikationen hinweisen. Der wichtigste fehlende Faktor, sagte er, ist die Erfahrung des Chirurgen.

„Wir haben in unseren Veröffentlichungen gezeigt, dass es einen Zusammenhang zwischen dem und dem Risiko von Komplikationen gibt“, sagte Einarsson.

Unter anderen fehlenden Variablen, bemerkte er, sind einige, die die Autoren auflisten, wenn sie die Einschränkungen anerkennen: Schweregrad der Endometriose und Schweregrad der Adhäsionen.

Er sagte, sein Team würde solche Modelle nicht verwenden, weil sie sich zur Risikoeinschätzung auf ihre eigenen Daten verlassen. Er ermutigt andere Chirurgen, ihre eigenen Daten und Ergebnisse ebenfalls zu verfolgen.

„Ich denke, die externe Validität ist hier nicht vorhanden, weil wir es mit einer anderen Patientenpopulation in einem anderen Land mit anderen Chirurgen zu tun haben [who] verfügen über unterschiedliche Fachkenntnisse”, sagte Einarsson.

„Aber wenn Chirurgen ihre eigenen Daten nicht gesammelt haben, könnte dies nützlich sein“, sagte er.

Links zu Online-Rechnern

Den Online-Rechner finden Sie unter www.evidencio.com (laparoskopisch, www.evidencio.com/models/show/2551; abdominal, www.evidencio.com/models/show/2552).

Die große, nationale, institutionenübergreifende Datenbank hilft bei der Generalisierbarkeit der Ergebnisse, schreiben die Autoren. Darüber hinaus hatten die Patienten eine eindeutige Identifikationsnummer, sodass Patienten, die nach der Operation in ein anderes Krankenhaus eingeliefert wurden, nicht für die Nachsorge verloren gingen.

Einschränkungen, zusätzlich zu den genannten, umfassen Lücken in detaillierten klinischen Informationen, wie z. B. dem genauen Body-Mass-Index und Ort, Art und Größe von Leiomyomen, schreiben die Autoren.

„Weitere Forschung sollte sich darauf konzentrieren, die Unterscheidungsfähigkeit dieser Instrumente zu verbessern, indem andere Faktoren als die Patientenmerkmale, einschließlich des Chirurgenvolumens, einbezogen werden, da sich gezeigt hat, dass dies Komplikationen reduziert“, schreiben sie.

Madhvani hat Artikelbearbeitungsgebühren von Elly Charity (East London International Women’s Health Charity) erhalten. Andere konkurrierende Interessen wurden nicht erklärt. Einarsson meldet keine relevanten finanziellen Beziehungen. Die Erhebung der Daten wurde von der British Society for Gynecological Endoscopy finanziert. Sie waren nicht in das Studiendesign, die Analyse, die Interpretation der Daten, das Verfassen des Berichts oder die Entscheidung, den Artikel zur Veröffentlichung einzureichen, involviert. Mitautor Khalid Khan, MD, ist ein angesehener Forscher, der durch das Beatriz Galindo-Programm finanziert wird, das der Universität Granada vom Ministerium für Wissenschaft, Innovation und Universitäten der spanischen Regierung gewährt wird.

Dieser Artikel erschien ursprünglich auf MDedge.com, einem Teil des Medscape Professional Network.

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