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Originalarbeit

Beurteilung eines nicht-invasiven Online-Messverfahrens während der extrakorporalen Zirkulation

Kwapil1, 2; A. Teske1, 2; F. Wenzel3; F. Born4; F. Münch1 &nbsp
  1. Kinderherzchirurgie Erlangen, Loschgestraße 15
  2. WKK Perfusionsservice GmbH & Co.KG, Wernher-von-Braun-Straße 5
  3. Hochschule Furtwangen University, Fakultät Medical and Life Science, Jakob-Kienzle-Str. 16
  4. Herzchirurgische Klinik und Poliklinik, Klinikum der Universität München, Marchioninistraße 15
  5. Mainz-Hechtsheim
  6. Villingen-Schwenningen
  7. München
  8. Erlangen, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
Quelle Kardiotechnik 2021/4; 030(4):155-162 Publiziert 14.12.2021 DOI: 10.47624/kt.030.155
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Zusammenfassung

Hintergrund
Trotz fortwährender Verbesserung der extrakorporalen Zirkulation (EKZ) stellt die unphysiologische Perfusion eine außerordentliche Belastung für die Organsysteme dar. Neben dem Sauerstoffangebot (DO2) spielt es eine entscheidende Rolle, wieviel Sauerstoff der Patient ausschöpft (VO2). Mittels eines geeigneten Messgeräts lassen sich die DO2- und VO2-Werte genau beziffern. Der Quotient aus beiden Werten ergibt die Sauerstoffextraktionsrate (O2-ER). Dadurch ist es möglich, zeitnah auf einen veränderten Sauerstoffverbrauch zu reagieren. Zur weiteren und differenzierteren Beurteilung der EKZ wurden in dieser Arbeit zudem die Gewebssättigung, wie auch die Mikrozirkulation gemessen.

Methode
Insgesamt wurden in einer prospektiven Studie 46 Patienten untersucht, die entweder einen Aortenklappenersatz oder einen aortokoronaren Bypass erhielten. Ausgeschlossen wurden Patienten mit Niereninsuffizienz, COPD sowie Re-Eingriffe und Notfälle. In der O2-ER-Gruppe (n = 24, Alter 67 ± 10 Jahre) befanden sich in der arteriellen und venösen Linie jeweils optische Sauerstoffmesssonden und ein Flusssensor in der arteriellen Linie. In der Standardgruppe (n = 22, Alter 69 ± 8 Jahre) war einzig der Flusssensor angebracht. Am linken Oberarm wurden die Messsonden für die Mikrozirkulations- und Gewebssättigungsmessung (PeriFlux System 5000; Perimed, Schweden) angebracht. In der O2-ER-Gruppe erfolgte eine Optimierung der Perfusion durch Anpassung des Pumpenflusses anhand der gemessenen Parameter, wobei die O2-ER stets <25 % sein sollte.

Ergebnisse
In der O2-ER-Gruppe war ein signifikant höherer EKZ-Fluss nachweisbar (p < 0,05). Die postoperative Analyse zeigte niedrigere Laktatwerte zum Zeitpunkt der Protamingabe (p < 0,05) sowie 1 h (p < 0,05) postoperativ. Die Laborwerte Troponin T und Gamma-GT waren 24 h nach der OP signifikant niedriger in der O2-ER-Gruppe (p < 0,05). Es zeigten sich keine signifikanten Unterschiede bei den Mikrozirkulations- und Gewebesättigungsmessergebnissen.

Diskussion
Patienten, bei denen der arterielle Blutfluss anhand von DO2/VO2-Werten gesteuert wurde, zeigten peri- und postoperativ signifikant niedrigere Laktatwerte als die Patienten der Standardgruppe. Eine patientenadaptierte Perfusion ist für ein verbessertes Patienten-Outcome von entscheidender Bedeutung. Durch einen DO2/ VO2-Monitor lässt sich ein Missverhältnis erkennen und die Perfusion optimiert durchführen. Im klinischen Alltag ist diese Methode für die tägliche Praxis geeignet.

SchlüsselwörterSauerstoffextraktionsrateDO/VOgoal directed perfusionOnline-MonitoringMikrozirkulationGewebesättigung

1 Volltext

HIGHLIGHTS:

  • Eine der Sauerstoffextraktionsrate angepasste Perfusion (goal directed perfusion) führt zu niedrigerem Laktatlevel nach der EKZ.
  • Die Verwendung eines unabhängigen Flusssensors ermöglicht eine zielgerichtete Perfusion, unabhängig von geöffneten Shunts im EKZ-Set.

EINLEITUNG

Die bestmögliche Versorgung des Patienten während eines herzchirurgischen Eingriffs, insbesondere am kardioplegierten Herzen, hängt von vielen Faktoren ab. Neben dem Können und der Erfahrung des Operateurs [1] spielen das anästhesiologische Management sowie der optimale Einsatz der extrakorporalen Zirkulation (EKZ) eine entscheidende Rolle. Letzteres beeinflusst maßgeblich die Aktivierung des Gerinnungssystems [2], eine komplexe Immunreaktion [3] und die damit verbundenen postoperativen Organdysfunktionen [4]. Diesen Punkten liegen besonders folgende Faktoren zugrunde: die große Fremdoberfläche der EKZ, der Blut-Luftkontakt, der Grad an Hämodilution sowie die Veränderung des Flussprofils durch die pulslose Perfusion.

Abb. 1: Grafik-Abstract



Durch eine patientenadaptierte und zielgerichtete Perfusion wird versucht, die oben genannten negativen Auswirkungen so gering wie möglich zu halten. Zum einen können minimierte extrakorporale Systeme eingesetzt werden [5], zum anderen kann durch technische Hilfsmittel die Qualität der Perfusion in Echtzeit beurteilt und konsekutiv angepasst werden [6].

Diese klinische Evaluierungsstudie beschäftigt sich mit der Online-Überwachung der Sauerstoffversorgung des Patienten und der Fragestellung, ob Auswirkungen auf das Patient-Outcome feststellbar sind.

Sauerstoffextraktionsrate (O2-ER)

Neben dem Sauerstoffangebot (DO2) spielt der -verbrauch (VO2) eine essentielle Rolle. Das Verhältnis aus diesen beiden Größen wird als Sauerstoffextraktionsrate (O2-ER) bezeichnet. In der Literatur ist ein Grenzwert etabliert, der ein fünffach höheres Angebot als Verbrauch vorsieht, sodass es bei einer physiologischen Versorgungssituation bleibt (O2-ER ≤ 20 %) [7].

Anhand von Formel 1 ist zu erkennen, welche Faktoren in das Sauerstoffangebot eingehen. Neben dem Hämoglobin(Hb)-Gehalt und der arteriellen Sauerstoffsättigung spielt das Herz-Zeit-Volumen eine bedeutende Rolle. Die EKZ nimmt starken Einfluss auf die einzelnen Faktoren. Durch das Primingvolumen der EKZ resultiert eine Hämodilution, welche sich negativ auf die Hämoglobinkonzentration auswirkt, gleichzeitig ist die arterielle Sauerstoffsättigung an der EKZ in der Regel nahe 100 %. Durch die EKZ verbunden mit dem kardioplegen Herzstillstand wird das Herz-Zeit-Volumen allein vom EKZ-Fluss generiert. Das Sauerstoffangebot ist somit direkt abhängig vom extrakorporalen Fluss und der Hämoglobinkonzentration. Lediglich durch eine Flusserhöhung oder die Verabreichung von Erythrozytenkonzentraten (EK) kann hier ein direkter positiver Einfluss auf das Sauerstoffangebot genommen werden. Dabei ist zu beachten, dass die Transfusion von EK mit den allgemein anerkannten Risiken und Nebenwirkungen assoziiert wird [8].

Die klinische Relevanz der zuvor aufgeführten Sachverhalte ist dadurch gegeben, dass ein intraoperativ niedriger DO2-Wert ein unabhängiger Risikofaktor für postoperatives Nierenversagen ist [9,10]. Dementsprechend ist das Sauerstoffangebot konsequent drei bis fünfmal größer als der Sauerstoffverbrauch zu halten. In Ruhe schöpft der menschliche Körper lediglich 20–25 % des Angebotes aus, wobei unter Stress die Ausschöpfung zunimmt [11]. Diese Sauerstoffextraktionsrate ist eine gut mess- wie auch interpretierbare Größe und eignet sich deshalb ideal als Parameter zur Beurteilung der Sauerstoffversorgung während der EKZ.

Die alleinige Anwesenheit von Sauerstoff garantiert jedoch nicht, dass dieser auch über das Blut hin zu den einzelnen Zellen transportiert wird, welche diesen für den aeroben Metabolismus benötigen. Der Grund dafür besteht in der schlechten Wasserlöslichkeit von Sauerstoff. Der Körper bedient sich aufgrund dessen des Transportmoleküls Hämoglobin. Durch den hohen O2-Partialdruck in der Lunge oder analog im Oxygenator während der EKZ binden Sauerstoffmoleküle reversibel an eine der vier Sauerstoffbindungsstellen des Hämoglobins. Durch die Bindung von Sauerstoff an einer der vier Bindungsstellen verändert sich die Konformation mit direkter Auswirkung auf die drei anderen Bindungsstellen; es resultiert eine höhere Affinität für Sauerstoff. Dieses Prinzip der kooperativen Wechselwirkung ist Grundlage für die spezifische Sauerstoffbindungskurve mit dem typischen sigmoidalen Verlauf. Diese kann durch Veränderungen des 2,3-Biphosphoglycerat-Gehalts, der Temperatur sowie der CO2-Konzentration und dem pH-Wert Verschiebungen nach rechts oder links erfahren [12].

Neben dem Sauerstoffangebot spielt der Sauerstoffverbrauch eine enorme Rolle. Wie in Formel 1 (DO2/VO2) gezeigt, fließt die venöse Sättigung zur Bestimmung des Sauerstoffverbrauchs im kardioplegen Herzstillstand als zusätzliche Größe mit ein. Ein Indikator für eine Sauerstoffunterversorgung ist eine niedrige venöse Sättigung, welche an der EKZ größer als 70 % sein sollte [13]. Der Sauerstoffverbrauch ist vom gesamten Metabolismus abhängig und wird auf verschiedene Weisen beeinflusst. Intraoperativ betrachtet kann eine zu flache Narkose, ein Schmerzreiz oder eine akute Infektion den Sauerstoffverbrauch erhöhen. Entsprechend kann medikamentös eingegriffen werden oder auch durch die gezielte Hypothermie der Verbrauch gesenkt werden [11].


Abb. 2: Übersicht Sauerstoffformeln (Formel 1)



Durch eine Minderperfusion, verbunden mit einer Gewebehypoxie, resultiert ein anaerober Metabolismus, in welchem als Endprodukt Laktat gebildet wird. Dieser Biomarker ist im klinischen Alltag einfach bestimmbar.


Mikrozirkulation

Als Mikrozirkulation bezeichnet man den Blutfluss in den kleinsten Blutgefäßen, d. h. im Bereich der Arteriolen und Venolen sowie des Kapillarstrombetts. In den Kapillaren erfolgt der Stoffaustausch zwischen dem Blut und den angrenzenden Zellen [14]. In erster Linie wird Sauerstoff aufgrund des Partialdruckgefälles an die Zellen abgegeben, um die Grundlage für einen aeroben Metabolismus zur Verfügung zu stellen. Neben dem elementaren Stofftransport ist die Mikrozirkulation auch an der Blutdrucksteuerung und der Temperaturregulation beteiligt. Beeinflusst wird die Mikrozirkulation unter anderem vom systemischen Blutdruck, dem Grad der körperlichen Aktivität und sekundären Faktoren wie dem allgemeinen Zustand, etwaigen Medikamenteneinflüssen (z. B. Katecholamine) oder der Einwirkung von Noxen, wie beispielsweise Nikotin. Auch die Temperatur hat entscheidenden Einfluss, dieses Umstandes bedient man sich auch in der Diagnostik im Rahmen eines Hitzeprovokationstests. Dieser zeigt die maximale Vasodilatation an, welche in Verbindung mit der Reservekapazität des Gewebes steht. Bei der Untersuchung der Mikrozirkulation verwendet man eine Lasermessmethode, welche auf dem Doppler-Effekt beruht (Abb. 3). Das emittierte Licht wird von den Erythrozyten reflektiert und von einem Sensor analysiert.

Das Messgerät errechnet einen einheitenlosen Wert, welcher als Perfusions-Units ausgegeben wird. Die periphere Gewebesättigung (tcpO2) zeigt an, wie suffizient die Perfusion im Gewebe ist [16], was durch entsprechende Messverfahren detektierbar ist.

MATERIAL UND METHODEN

Die prospektive, geblockt randomisierte klinische Anwendungsstudie wurde zwischen September 2015 und Januar 2016 an 46 Patienten durchgeführt. Ein positives Ethikvotum des Klinikums der Universität München liegt für die Durchführung der Studie vor (UE Nr.: 068-14). Einschlusskriterien waren neben Alter >18 Jahren, ein elektiver aortokoronarer Bypass- oder Aortenklappen-Eingriff mit EKZ. Ausgeschlossen wurden Patienten mit bestehender Niereninsuffizienz, COPD sowie Re-Eingriffe und Notfälle.

In der Standardgruppe wurden 22 Patienten eingeschlossen, sowie 24 Patienten in die O2-ER-Gruppe. Der EKZ-Fluss in der Standardgruppe wurde standardisiert an der Anzeige der Rollerpumpe, am errechneten Herzindex von 2,4 l/min/m2 KOF (nach Klinik-SOP) eingestellt. In der O2-ER–Gruppe wurde die Perfusion primär nach der Sauerstoffextraktionsrate eingestellt. Sobald die Sauerstoffextraktionsrate tendenziell anstieg und den Wert von 24 % überschritt, wurde regulatorisch eingegriffen und der EKZ-Fluss angehoben. Sank die Sauerstoffextraktionsrate unter 20 % wurde der EKZ-Fluss reduziert.

EKZ-Aufbau

Alle Eingriffe wurden über eine Sorin S5 (LivaNova, Deutschland) mit einer arteriellen Rollenpumpe durchgeführt. Alle verwendeten EKZ-Systeme wurden mit dem gleichen Phosphorylcholin beschichteten Schlauchsystem (LivaNova, Italien), dem dualen Reservoir Inspire HVR Dual (LivaNova, Italien) und einer dynamischen Blasenfalle (DBT) (Kardialgut, Deutschland) ausgestattet. Lediglich bei den Oxygenatoren kamen verschiedene Typen zur Anwendung: Inspire 8 (LivaNova, Italien), Affinity Fusion (Medtronic, Irland), QUADROX-i Adult (Maquet, Deutschland) und FX25 (Terumo Cardiovascular Systems, USA).

Alle Systeme wurden mit der gleichen Primingmenge gefüllt. Das Priming setzte sich zusammen aus Volulyte 6 % 500 ml (Fresenius Kabi, Deutschland), Jonosteril 375 ml (Fresenius Kabi, Deutschland), Mannit-Lösung 20 % 125 ml (Serag-Wiessner, Deutschland) und 10.000 IE Heparin- Natrium (Ratiopharm, Deutschland).

Für den gezielten Herzstillstand kam in beiden Gruppen Blutkardioplegie nach Buckberg (Dr. G. Bichsel AG, Schweiz) zum Einsatz.

In der O2-ER-Gruppe wurden,   mittels des Messsystems Landing (Eurosets, Italien), die VO2- und DO2-Werte erhoben, um hieraus die Sauerstoffextraktionsrate(O2-ER [%]) zu ermitteln. Für das Landing   Messsystem   musste   eine photometrische arterielle Messsonde distal der DBT sowie eine venöse Messsonde vor dem Reservoir-Einlass angebracht sein. In allen Fällen wurde distal der DBT eine Flussmesssonde (emtec, Deutschland) und eine venöse Online-Blutgasmessung (CDI 100 Messzelle; Terumo Cardiovascular Systems) angebracht (Abb. 4).

Mikrozirkulations- und Gewebesättigungsmessung

Die Mikrozirkulation wurde mit einem PeriFlux System 5000 (Perimed, Schweden) analysiert. Die Laser-Doppler-Sonde Probe 457 (Perimed) wurde am linken Oberarm fixiert. Zuvor war die Sonde auf 36 °C erwärmt worden, um Einflüsse der Raumtemperatur auszuschließen. Laut Messprotokoll wurde zu jedem Messzeitpunkt für 60 Sekunden ein Hitzeprovokationstest mit 44 °C durchgeführt.

Mit der Sonde E5280 (Radiometer, Dänemark) wurde die Gewebesättigung (tcpO2) gemessen, die ebenfalls am linken Oberarm angebracht wurde.

VERSUCHSDURCHFÜHRUNG

In beiden Studiengruppen wurde mit demselben Aufbau der EKZ gearbeitet. Um die negativen Effekte der Hämodilution durch das Primingvolumen zu reduzieren, wurde nach arterieller und venöser Kanülierung das Verfahren des retrograden Primings [6] sowie die Saugerblutseparation angewendet. In beiden Gruppen war zu jedem Zeitpunkt der Shunt der dynamischen Blasenfalle geöffnet; auch die Rezirkulationslinie des Oxygenators war geöffnet, sofern der Hersteller dies während der Perfusion vorschreibt.

Das chirurgische Vorgehen wurde standardisiert durchgeführt. Der Anschluss an die EKZ erfolgte nach systemischer Heparinisierung bei einer Activated-Clotting-Time-(ACT)-Messung von 480 Sekunden. Initial erfolgte die Kanülierung mittels 36/46 Fr. (Medtronic, Deutschland) Zweistufenkanüle im rechten Vorhof und die Aorta ascendens wurde mit einer 22 Fr. EOPA- Kanüle (Medtronic, Deutschland) kanüliert. Die Narkoseführung der Patienten wurde nach Klinikstandard mit 0,1–0,2 mg/kgKG Midazolam, kombiniert mit 0,5–1 mg/kgKG Propofol und 1 µg/kgKG Sufentanyl, durchgeführt. Zur Muskelrelaxation wurde 0,5–1 mg/kgKG Rocuronium verabreicht. Um die Intubationsnarkose aufrechtzuerhalten, wurde kontinuierlich Sufentanyl mit 1–1,5 µg/kgKG/h und Sevofluran mit 1–2 Vol% verabreicht. Bei Bedarf wurde ein Noradrenalin-Perfusor für einen ausreichend hohen arteriellen Mitteldruck (> 50 mmHg) verwendet. Während der EKZ konnten zusätzlich einzelne Noradrenalin-Boli durch den/die Perfusionist*in gegeben werden (0,01mg/ml). Die Antikoagulation erfolgte mittels unfraktioniertem Heparin in einer Dosierung von 400 IE/ kgKG (Inital + EKZ). Diese Heparinmenge wurde post-EKZ mit Protamin antagonisiert. Zur Fibrinolyseprophylaxe wurden 5 g Tranexamsäure (Anästhesie und EKZ-Priming) infundiert. Ein Hb-Wert von 9,0 g/dl wurde als Trigger zur Transfusion von Erythrozytenkonzentraten festgelegt.

AUSWERTUNG

Datenerhebung und deren Zeitpunkte

Es erfolgte ein Vergleich der beiden Gruppen hinsichtlich präoperativer Charakteristika, intraoperativer Aspekte sowie in Bezug auf postoperativen Verlauf und Outcome:

  1. Demografische Daten: Alter, Geschlecht, Größe, Gewicht, Body-Mass-Index, Euroscore II, Vorerkrankungen, Antikoagulation
  2. Operative Daten: Bypass-, Ischämie- und Reperfusionszeit, niedrigste Körpertemperatur, SaO2 und SvO2, DO2ii/VO2i, O2-ER, Gewebesättigung und Perfusion-Units, Noradrenalingabe

c) Postoperative Daten: arterielle Blutgasanalysen, klinische Chemie (Glukose, Troponin T und Gamma GT), kleines Blutbild (Hb, Hct, Leukozyten- und Thrombozytenzahl)

In Abbildung 5 sind die unterschiedlichen Messzeitpunkte definiert, an denen eine BGA abgenommen wurde. Zu den Zeitpunkten T1-T5 fand immer eine Mikrozirkulationsmessung statt. Zusätzlich wurden 1, 2, 4, 6, 8, 10 und 12 h postoperativ die Blutgasanalysen ausgewertet. Die routinemäßig laborchemisch bestimmten Parameter wurden präoperativ sowie 24, 48 und 72 h postoperativ analysiert.


STATISTIK

Die statistische Auswertung erfolgte mittels IBM SPSS Statistics, Version 24 (Armonk, USA). Die Daten wurden mittels Mann-Whitney-U-Test bzw. Chi-Quadrat-Test ausgewertet. Das Signifikanzniveau betrug α = 0,05. Da die Arbeit der Hypothesengenerierung diente, erfolgte keine Anpassung für multiples Testen [17].


Die zugrundeliegenden Hypothesen lauten:

H0: Durch einen der Sauerstoffextraktionsrate angepassten Blutfluss verbessert sich das Outcome nicht.

H1: Durch einen der Sauerstoffextraktionsrate angepassten Blutfluss verbessert sich das Outcome.

Die primären Endpunkte waren der intra- und postoperative Laktatverlauf.

Sekundäre Endpunkte waren die Mikrozirkulation und Gewebesättigung, die Noradrenalin-Dosierung sowie das kleine Blutbild (Hb, Hct, Leukozyten- und Thrombozytenzahl) und die klinische Chemie (Glukose, Troponin T und Gam- ma GT).

ERGEBNISSE

Präoperative Daten

In die O2-ER-Gruppe wurden 24 Patienten (Alter 67 ± 10 Jahre, 25 % weiblich) und in die Standardgruppe 22 Patienten (Alter 69 ± 8 Jahre, 23 % weiblich) eingeschlossen. Die detaillierten, präoperativen Charakteristika beider Gruppen sind in Tabelle 1 dargestellt. In der Standardgruppe fanden sich signifikant weniger Patienten mit einem Nikotinabusus in der Vorgeschichte (14 % Standardgruppe; 46 % O2-ER-Gruppe; p = 0,018). Weitere signifikante Unterschiede in den demographischen Charakteristika der Patientengruppen (Tab. 1) zeigten sich nicht. Ebenso zeigten die präoperativen Labordaten keine signifikanten Unterschiede.

Intraoperative Daten

Es zeigten sich signifikante Unterschiede sowohl in der EKZ-Flussanzeige, als auch korrespondierend in der externen arteriellen Flussmessung (p < 0,001) (Tab. 2).

Die erforderlichen Noradrenalin-Bolusgaben durch die Perfusionist*innen waren   in   der O2-ER-Gruppe signifikant niedriger (26 vs. 18 Anzahl Einzelgaben; p = 0,01). Die kontinuierlich mittels Perfusor verabreichte Noradrenalinrate unterschied sich in beiden Gruppen zu allen Messzeitpunkten nicht (p = 0,71), wie auch die intraoperative Gesamtmenge (2,6 vs. 3,1, p = 0,30). Der arterielle Mitteldruck war über die ganze EKZ-Zeit in beiden Gruppen gleich (p = 0,59).

Zu den intraoperativen Zeitpunkten T3 und T4 war die venöse Sättigung in der O2-ER-Gruppe signifikant höher als in der Standardgruppe (T3: Median 78 % min. 72; max. 86 vs. 76 % min. 66; max. 86, p = 0,007; T4: 75 % vs. 86 %; p = 0,01). Die arterielle Sättigung nach dem Oxygenator war zu allen Zeitpunkten >98 %. Die Daten von DO2i, VO2i und O2-ER sind in Tabelle 3 dargestellt.

Gewebesättigungs- und Mikrozirkulationswerte

Keine signifikanten Unterschiede zeigten die Gewebssättigungs- und Mikrozirkulationswerte (Tab. 4).


Blutgasanalysen und Laborauswertung

Intraoperativ zeigten die BGAs zum Zeitpunkt T5 einen niedrigeren Laktatwert in der O2-ER –Gruppe (2,2 vs. 1,7 mmol/l, p = 0,01). Die durchgeführten BGAs wiesen in Bezug auf die Laktatwerte 1 h postoperativ signifikant niedrigere Werte in der O2-ER –Gruppe auf (1 h: 2,6 vs. 1,95 mmol/l, p = 0,01) (Abb. 6).

Die postoperativen Laboranalysen zeigten in der O2-ER –Gruppe 24 h nach der OP signifikant niedrigere Werte für das Troponin T (1,75 vs. 0,57 µg/l, p = 0,03) und Gamma-GT (89 vs. 39 U/l, p = 0,04) an.

DISKUSSION

Patienten, bei denen der arterielle Blutfluss anhand von DO /VO-Werten gesteuert wurde, zeigten peri- und postoperativ signifikant niedrigere Laktatwerte als die Patienten der Standardgruppe. Von den beiden zugrunde liegenden Hypothesen wird die H1-Hypothese angenommen. Eine patientenadaptierte Perfusion ist für ein verbessertes Patienten-Outcome von entscheidender Bedeutung.

Ein adäquates Herz-Zeit-Volumen ist essenziell, um eine ausreichende Sauerstoffversorgung des Gewebes zu gewährleisten. Die patientenadaptierte Herz-Zeit-Volumen-Festlegung im Rahmen der EKZ erfolgt anhand der errechneten Körperoberfläche des Patienten. Ob dadurch für den Patienten das Sauerstoffangebot ausreichend ist oder ob dieser aufgrund multifaktorieller Gründe einen gesteigerten Bedarf hat, bleibt im Individualfall unberücksichtigt. Durch einen DO2/VO2-Monitor lässt sich dieser Mangel beseitigen und die Perfusion optimiert durchführen.

In der vorliegenden Untersuchung wurde eine O2-ER-Gruppe analysiert, bei der sich der arterielle Blutfluss am aktuellen Sauerstoffangebot und -verbrauch orientierte. Prä-, intra- und postoperativ erhobene Parameter wurden mit denen einer Standardgruppe verglichen. Anhand des gebildeten Laktats als Marker sollte aufgezeigt werden, welche Unterschiede die patientenadaptierte, O2-ER-gesteuerte Perfusion mit sich bringt.

Darüber hinaus wurden die Mikrozirkulation sowie die Gewebesättigung gemessen.

Der im Vergleich höhere Anteil von Patienten mit Nikotinabusus in der Standardgruppe könnte potenziell Auswirkungen auf die Mikrozirkulation haben. Im Bereich der Mikrozirkulation waren jedoch keine Unterschiede zwischen den Gruppen zu erkennen. Die Messergebnisse zeigen zudem falsch hohe Werte an, da durch den Hitzeprovokationstest keine gleichbleibende Ruhelage bis zum nächsten Messpunkt erreicht werden konnte. Somit sind diese Ergebnisse limitiert. In einer prospektiven Studie von Arnold et al. wurde bei 20 herzchirurgischen Patienten die Mikrozirkulation mittels sublingualer Video-Spektroskopie untersucht. Zu den drei Messzeitpunkten präoperativ, postoperativ nach EKZ und nach der Erholung zeigte sich eine gleichbleibende Makrozirkulation, welche sich in einem gleichbleibenden arteriellen Mitteldruck widerspiegelte. Die Mikrozirkulation nahm nach der EKZ signifikant ab im Vergleich zu dem präoperativen Ausgangswert [18].

Die extrakorporale Zirkulation per se hat negative Einflüsse auf die Mikrozirkulation [19]. Im Tiermodell konnte unter anderem gezeigt werden, dass eine inflammatorische Reaktion hervorgerufen wird und eine Blutflussumverteilung resultiert [20]. Keinen Einfluss auf die Mikrozirkulation hat nach bisherigen Erkenntnissen das Flussbild, welches von der arteriellen Pumpe erzeugt wird (pulsatil versus nicht-pulsatil) [21].

Im Gegensatz dazu zeigten Maria et al. anhand von 20 herzchirurgischen Patienten, die eine Bypassoperation erhielten, dass sich die Mikrozirkulation im Laser-Doppler-Verfahren nicht verändert. Zu den Messzeitpunkten vor und nach Narkoseeinleitung, während und nach der EKZ, sowie 24 h postoperativ zeigten sich keine signifikanten Unterschiede [22].

In der O2-ER-Gruppe wurde mit einem signifikant höheren Herz-Zeit-Volumen perfundiert als in der Standardgruppe, in der laut Klinik-SOP ein Herzindex von 2,4 l/min/m² festgelegt wurde. Der Grund, weshalb in der O2-ER-Gruppe mehr Fluss gefahren wurde, resultiert aus dem genauen Monitoring der Sauerstoffextraktionsrate. Zum Zeitpunkt T2 liegt der Herzindex im Median bei 2,6 l/min/m², während der Herzindex bei Ischämie (T3) auf 2,4 l/min/m² zurückgegangen ist. In der Reperfusionsphase (T4) zeigte sich ein gesteigerter Sauerstoffverbrauch, welcher durch die Erhöhung des Herzindex auf 2,7 l/min/m² (Median) kompensiert werden konnte. Zur Aufrechterhaltung eines adäquaten Mitteldruckes von >50 mmHg in beiden Gruppen, musste in der Standardgruppe signifikant mehr Noradrenalin-Bolusgaben verabreicht werden. Auch konnte zu den Zeitpunkten T3 und T4 eine signifikant niedrigere venöse Sauerstoffsättigung in der Standardgruppe gemessen werden.

Durch eine milde Hypothermie lässt sich der Sauerstoffverbrauch des Patienten reduzieren [23, 24]. Des Weiteren führt die verminderte Stoffwechselaktivität zu niedrigeren VO2-Werten. Durch die Minderperfusion u. a. der Skelettmuskeln während der EKZ kommt es zum anaeroben Metabolismus mit der Bildung von Laktat, welches im Blutkreislauf nachweisbar ist [25]. Außerdem wird dieser Metabolit vor allem während der Klemmzeit im Myokard und der Lunge gebildet [26]. Ein niedriger Hämatokritwert ist ebenfalls ein unabhängiger Faktor, der zu einer vermehrten Laktatbildung führt [27]. Dies konnte aber für die vorliegende Studie ausgeschlossen werden, da keine statistischen Unterschiede zwischen den Gruppen auftraten. Hierbei ist zu erwähnen, dass ein erhöhter Laktatspiegel im Blut mit einem schlechteren Outcome der Patienten assoziiert ist. Der Vollständigkeit halber können weitere Ursachen bzw. Faktoren wie das Alter der Patienten, eine erniedrigte Ejektionsfraktion, eine niedrige Temperatur, Hyperglykämie, lange EKZ-Zeiten und ein hoher Katecholaminbedarf für einen Laktatanstieg verantwortlich sein [26, 28].

Hajjar et al. konnten in einer prospektiv randomisierten Studie an 502 Patienten zeigen, dass ein 6 h postoperativ hoher Laktatwert mit einem schlechteren Outcome verbunden ist [29].

In der vorliegenden Studie ist daher in der Standardgruppe von einer stärkeren Unterversorgung des Gewebes mit Sauerstoff auszugehen. Eine gezielte DO2-/VO2-orientierte Perfusion kann eine Sauerstoffunterversorgung vermindern. Ein Anheben des Sauerstoffpartialdrucks hat dabei keinen großen Effekt auf das Sauerstoffangebot und führt zu einer verstärkten inflammatorischen Reaktion mit Sauerstoffradikalbildung [30, 31]. Der geringe Einfluss ist leicht aus der Formel 1 zu entnehmen.

Der aufgenommene kardiale Labormarker Troponin T war 24 h postoperativ in der O2-ER–Gruppe signifikant niedriger, was eventuell auf eine bessere Sauerstoffversorgung in der Reperfusionsphase zurückzuführen ist.

Signifikant niedrigere Gamma-GT-Werte 24 h nach dem Eingriff sind in der O2-ER-Gruppe zu sehen (p = 0,04). Der postoperative Anstieg in der Standardgruppe geht vermutlich auf die Minderperfusion des viszeralen Gewebes während der Ischämiezeit zurück. Diese Vermutung lässt sich durch die tierexperimentelle Studie von Bierbach et al. untermauern [32].

Eine kontinuierliche Überwachung der Perfusion zeigte in den Blutgasanalysen ebenfalls Vorteile. Eine Studie von Ottens et al. konnte zeigen, dass schneller auf Änderungen des pCO   eingegangen werden kann und der pH-Wert besser nachjustiert werden konnte [33].

SCHLUSSFOLGERUNG

Durch ein DO2-/VO2-orientiertes Perfusionsregime ist die Perfusion im Rahmen eines kardiopulmonalen Bypasses zielgerichtet optimierbar. Die Ergebnisse der vorliegenden Untersuchung deuten auf eine signifikant verbesserte Perfusion hin. Die Methode ist zum Einsatz in der täglichen Praxis geeignet. Patienten, bei denen der arterielle Blutfluss anhand von DO2-/VO2-Werten gesteuert wurde, zeigten peri- und postoperativ signifikant niedrigere Laktatwerte als die Patienten der Standardgruppe. Eine Patienten-adaptierte Perfusion ist für ein verbessertes Patienten-Outcome hierbei von entscheidender Bedeutung. Durch einen DO2-/VO2-Monitor lässt sich dieser Mangel erkennen und die Perfusion optimiert durchführen.

LIMITATIONEN

Initial enthielten beide Gruppen jeweils 30 Patienten, die unterschiedliche Kardioplegielösungen erhielten. Um einen systematischen Fehler auszuschließen, wurden alle Patienten, die Custodiol (Dr. F. Köhler Chemie, Deutschland) erhielten, ausgeschlossen, da die Plegie nicht abgesaugt wurde und zu einer iatrogenen Hämodilution führte.

INTERESSENKONFLIKTE

Das Gerät Landing der Firma Eurosets wurde dem Klinikum der Universität München für diese Studie kostenfrei zur Verfügung gestellt, genauso wie die benötigten Einmalprodukte. Der   korrespondierende Autor erhielt von Eurosets für einen dreimonatigen Zeitraum eine Anstellung als geringfügig Beschäftigter, zur Erhebung der klinischen Studiendaten beim Einsatz des DO2-Monitorings.

KURZER WISSENSCHAFTLICHER LEBENSLAUF

Nicola Kwapil studierte an der Hochschule Furtwangen Molekulare und Technische Medizin (BSc) und absolvierte dort den Masterstudiengang Technical Physician (MSc). Von 2015 bis 2017 war er Perfusionist am Klinikum der Universität München (LMU) und ist seit 2018 am Universitätsklinikum Erlangen tätig. Seine aktuellen Forschungsschwerpunkte sind die maschinelle Autotransfusion und die Säuglingsperfusion.

L Literatur

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Originalarbeit

ICD – Indikation, Implantation & Programmierung

R. Heck1, 2; N. Ghaffari3; O. Schelling2, 4; V. Falk1, 5; C. Starck1
Quelle Die Perfusiologie 01/2025 Publiziert 11.02.2025 DOI: 10.47624/dp.034.QLCT4697
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Zusammenfassung

Der implantierbare Kardioverter-Defibrillator stellt ein wichtiges Element in der Primär- und Sekundärprophylaxe des plötzlichen Herztodes für Patient:innen mit definiertem Hochrisikoprofil dar. Dem arrhythmiebedingten plötzlichen Herztod liegt in der Regel eine koronare Herzerkrankung zugrunde; er wird aber auch durch nicht-ischämische Ätiologien wie entzündliche oder myokardiale Speichererkrankungen getriggert. Dieser Artikel soll eine Übersicht über die verfügbaren Systeme, deren Konfigurationen und deren Programmierung bieten.

SchlüsselwörterICDDefibrillatorentransvenöser ICDsubkutaner ICDanti- tachykarde StimulationATP

1 Volltext

Einleitung

Implantierbare Defibrillatoren (ICD, Implantable Cardioverter Defibrillators) nehmen eine wesentliche Stellung in der Behandlung von Patient:innen mit einem hohen Risiko für den plötzlichen Herztod ein – oder für jene die diesen überlebt haben. ICDs sind dafür konzipiert, lebensbedrohliche ventrikuläre Arrhythmien wie ventrikuläre Tachykardien (VT) und Kammerflimmern (VF) zu erkennen (Sensing) und zu behandeln (Defibrillation oder antitachykardes Pacing – ATP). Ein ICD kann das gesamte Spektrum der zum plötzlichen Herztod führenden Arrhythmien behandeln. Die koronare Herzkrankheit stellt die Hauptursache dar und ist in bis zu 80 % der Fälle prävalent, während weitere 10–15 % auf nicht-ischämische Kardiomyopathien (KMP) zurückzuführen sind. Hierbei repräsentiert die dilatative Kardiomyopathie (DKMP) neben der hypertrophen KMP, der arrhythmogenen rechtsventrikulären KMP, dem Long-QT-Syndrom, der familiären katecholaminergen polymorphen ventrikulären Tachykardie und dem Brugada-Syndrom den größten Anteil. Erworbene und erblich bedingte Erkrankungen machen die verbleibenden 5–10 % der Fälle aus. Seit den ersten gepoolten Analysen, die einen fast 30 %igen Überlebensvorteil für ICD-Träger durch die bloße Reduktion arrhythmischer Todesfälle zeigte, ist die ICD-Therapie ein Eckpfeiler der antitachykarden Therapie [1]. Die Herausforderung in der Nutzung der ICDs liegt in der differenzierten Indikationsstellung und der individuellen Programmierung. Jüngsten Anlass zum Überdenken des bisherigen Status Quo bot eine Metaanalyse, die eine reduzierte LVEF als wesentlichen Parameter zur Risikostratifizierung für einen plötzlichen Herztod entkräftete [2]. Über die letzten drei Dekaden hatte sich der Eindruck eines deutlichen präventiven Nutzens bei Herzinsuffizienzpatient:innen mit einer linksventrikulären Ejektionsfraktion (LVEF) ≤35 % etabliert und wurde erst 2020 relativiert. Grund für teils widersprüchliche Ergebnisse mögen unterschiedliche Ätiologien der Herzinsuffizienzen (ischämisch vs. nicht-ischämisch) sein [3,4].

Dieser Artikel bietet eine Übersicht über die verschiedenen Konfigurationen, die wesentlichen Programmierungsparameter, die aktuellen leitliniengerechten Indikationen und die neuesten Entwicklungen auf diesem Gebiet der ICDs. An entsprechenden Stellen sind Empfehlungsklassen und deren Evidenzgrade gemäß den 2022 ESC-Leitlinien hinterlegt [5].

Entscheidungsfindung zur ICD-Therapie

Im Rahmen der Vorbereitung auf eine ICD-Therapie ist es von entscheidender Bedeutung die Lebenserwartung, die Lebensqualität und bestehenden Komorbiditäten zu berücksichtigen. Diese Aspekte sind mit dem Patienten zu besprechen und auch fortwährend zu reevaluieren, um im Bedarfsfall Downgrades im Rahmen von Aggregatwechseln in Erwägung zu ziehen. Die Implantation eines ICDs wird nur bei Patient:innen empfohlen, bei denen eine Überlebensaussicht von mehr als einem Jahr besteht (Klasse I, Level C). Generell muss das Risiko eines plötzlichen Herztods gegen das individuelle Risiko eines nicht-arrhythmischen Todes abgewogen werden.

Ärzte sollten potenzielle ICD-Kandidaten in einen gemeinsamen Entscheidungsfindungsprozess mit einbeziehen. Hierbei sollten insbesondere Komplikationen wie inadäquate Schockabgaben, Sondenfrakturen oder geräteassoziierte Infektionen angesprochen werden und auch alternative Device- bzw. medikamentöse Therapieoptionen sowie deren Erfolgsraten dargestellt werden.

Funktionelle Konfigurationen

Je nach klinischem Bedarf gibt es unter- schiedliche Sondenkonfigurationen:

  • Einkammer-Systeme (VR-ICD): Eine Schocksonde im rechten Ventrikel. Bei Patient:innen ohne aktuelle oder erwartete Indikation für eine atriale oder AV-sequenzielle Stimulation wird ein VR-ICD gegenüber einem DR- ICD empfohlen, da das Risiko gerätebedingter Komplikationen geringer ist (Klasse I, Level A). Diese Systeme sind für Patient:innen geeignet, die entweder einen ausschließlichen Schutz vor dem plötzlichen Herztod benötigen oder ausschließlich eine ventrikuläre Stimulation benötigen (Abb.1A).
  • Zweikammer-Systeme (DR-ICD): Zusätzliche Sonde im rechten Vorhof für eine atriale- oder AV-sequenzielle Stimulation bei AV-Blockierungen. Diese Kombination bietet weiterhin die Option zur Therapie von Sinusknotenerkrankungen, wie dem Sick-Sinus-Syndrom oder einem Sinusarrest, bzw. binodaler Erkrankungen. Allerdings wird empfohlen, bei Patient:innen ohne ventrikuläre Stimulationspflicht bzw. Notwendigkeit zur antibradykarden Therapie den Stimulationsanteil auf ein Minimum zu beschränken (Klasse I, Level A) (Abb.1C).
  • Kardiale Resynchronisationstherapie (CRT-D): Eine zusätzliche linksventrikuläre Sonde zur Verbesserung der ventrikulären Koordination. Besteht die Indikation zur ICD-Therapie (CM, EF < 35%) bei weiterhin asynchroner Ventrikelkontraktion und Vorliegen eines Linksschenkelblocks (LSB) mit einer QRS-Breite >150 ms, so wird empfohlen zu prüfen, ob der Patient von einem CRT-Defibrillator profitieren könnte (Klasse I, Level C) (Abb.1E).
  • Subkutane ICDs: Der subkutane ICD stellt eine Alternative zum transvenösen ICD dar, wenn eine antibradykarde Stimulationstherapie, eine kardiale Resynchronisation oder die Abgabe von ATPs nicht zu erwarten sind bzw. ernste Argumente zur Vermeidung intravasal gelegener Elektroden vorliegen (Klasse IIa, Level B. (Abb.1B).
  • Extravaskuläre ICDs (EV-ICDs) sind eine alternative Entwicklung zu subkutanen ICDs, die die Vorteile von subkutanen ICDs (s-ICDs) und transvenösen ICDs vereinen sollen. Hierzu wird die spezielle Elektrode (1) intrathorakal, aber extravaskulär platziert und ermöglicht im Unterschied zu den S-ICDs (2) durch ihre retrosternale Sondenlage antitachikardes Pacing (ATP) und eine antibradykarde Stimulation (Abb.1D, 3A-C).
  • Defibrillationswesten (sog. „Wearables“/WCD – wearable cardioverter/defibrillator): Die Defibrillationsweste ist für erwachsene Patient:innen geeignet, die ein vermutet hohes Risiko für den plötzlichen Herztod aufweisen. Hierbei kommen einerseits Patient:innen nach einem akuten Myokardinfarkt oder einer noch nicht abgeschlossenen Diagnostik (z. B. Ionenkanalerkrankungen) in Betracht, wie auch andererseits Patient:innen, die sich noch in der Phase einer optimalen medikamentösen Therapie (OMT) nach Myokardinfarkt (Klasse IIa, Level C) befinden. So konnten durch eine effektivere medikamentöse Therapie unter einem temporären WCD-Schutz die ICD-Implantationszahlen auch deutlich reduziert werden [6,7] (Abb.1F). Nicht zuletzt ist die Weste bei Patient:innen mit sekundärprophylaktischer ICD-Indikation indiziert, insbesondere bei vorübergehenden Kontraindikationen wie ICD-Infektionen oder Endoplastitis.
Abb. 1: Konfigurationsalternativen von ICDs bzw. Wearables; A: Einkammer-ICD (VR-ICD). B: (Boston Scientific EMBLEM™ S-ICD); C: Zweikammer-ICD (DR-ICD); D: (Medtronic Aurora EV-ICD™); E: Dreikammer-Resynchronisations-ICD (CRT-D); F: Life Vest-Wearable (© ZOLL CMS GmbH)

Indikationen

Primärprophylaxe

Die Primärprophylaxe zielt darauf ab, den plötzlichen Herztod bei Patient:innen ohne vorherige arrhythmische Ereignisse zu verhindern, die ein hohes Risiko für ventrikuläre Arrhythmien aufweisen. Die ersten Wochen nach einem Myokardinfarkt stellen das höchste Risiko für einen plötzlichen Herztod dar, insbesondere bei Patient:innen mit eingeschränkter LVEF [6]. Allerdings konnten Studien bereits vor 20 Jahren aufzeigen, dass frühzeitig prophylaktisch implantierte ICDs innerhalb der ersten 40 Tage nach einem Myokardinfarkt die Mortalität von Patient:innen mit reduzierter LVEF nicht reduzieren konnten [8,10]. Die noch laufende randomisierte PROTECT-ICD-Studie untersucht nun, ob die induzierbare Tachyarrhythmie ein Stratifizierungsparameter für eine ICD-Implantation bei Patient:innen mit eingeschränkter EF in der frühen Phase nach einem STEMI sein könnte. Die abschließende Indikation für eine prophylaktische ICD-Implantation sollte daher erst nach dem Post-Infarkt-Remodelling, also nach den ersten 6 Wochen bei Patient:innen mit einer prästationären LVEF ≤40 % erfolgen [11].

Herzinsuffizienz mit reduzierter Ejektionsfraktion (HFrEF)

Es geht um Patient:innen mit einer linksventrikulären Ejektionsfraktion (LVEF) von ≤35 % trotz optimaler medikamentöser Therapie. In diesem Patient:innenklientel sollte eine primärpräventive Therapiezone erst bei ≥188 Schlägen pro Minute beginnen (Klasse I, Level A).

Patient:innen mit koronarer Herzkrankheit

Etwa 40 Tage nach einem ST-Hebungsinfarkt (STEMI) weisen etwa 5 % der Patient:innen eine linksventrikuläre Ejektionsfraktion (LVEF) von ≤35 % auf. Diese Patient:innen haben ein erhöhtes Risiko für einen plötzlichen Herztod und sollten während der OMT bis zur finalen Diagnosestellung einen WCD-Schutz erhalten [12].

 

Empfehlungen:

  • Eine ICD-Therapie wird bei Patient:innen mit KHK, symptomatischer Herzinsuffizienz (NYHA-Klasse II– III) und einer LVEF von ≤ 35 % trotz OMT von mindestens 3 Monaten empfohlen (Klasse I, Level A).
  • Eine ICD-Therapie sollte bei Patient:innen mit KHK, NYHA-Klasse I und LVEF ≤30 % trotz ≥3 Monaten OMT in Betracht gezogen werden (Klasse IIa, Level B).

Bei Patient:innen mit koronarer Herzkrankheit, einer reduzier­ten LVEF (≤40 %) und asymptomatischer nicht-anhaltender ventrikulärer Tachykardie (NSVT) identifiziert die program­mierte elektrische Stimulation (PES) diejenigen Patient:innen, die von einem ICD profitieren, unabhängig von der NYHA-Klas­se [13].

Empfehlung:

  • Bei Patient:innen mit KHK, LVEF ≤ 40 % trotz ≥3 Monaten OMT und NSVT (non-sustained ventricular tachycardia) sollte eine ICD-Implantation in Betracht gezogen werden, wenn bei ihnen eine SMVT (sus­tained monomorphic ventricular tachycardia) durch PES (programmed electrical stimulation) induzierbar ist (Klasse IIa, Level B).

Patient:innen mit dilatativer Kardiomyopathie (DCM)

Eine Metaanalyse aus fünf RCTs mit insgesamt 1854 Patient:innen mit DCM zeigte eine Reduktion der Gesamtmortalität um 31 % durch den Einsatz eines ICDs im Vergleich zur medikamentösen Therapie [14]. Die jüngere DANISH-Studie schloss 1116 symptomatische Patient:innen (NYHA-Klasse II oder III) mit nicht-ischämischer systolischer Herzinsuffizienz (LVEF ≤35 %) ein, die nach OMT randomisiert entweder einen ICD oder keine ICD-Therapie erhielten. Es wurde keine Reduktion des primären Endpunkts der Gesamtmortalität bei Patient:innen beobachtet, die einer ICD-Therapie zugeordnet wurden, obwohl eine signifikante Reduktion des plötzlichen Herztods in der ICD-Gruppe festgestellt wurde [14]. Eine Metaanalyse aller sechs Studien zur Primärprävention zeigte weiterhin eine, wenn auch geringere, Reduktion der Gesamtmortalität durch die ICD-Therapie. Eine Sensitivitätsanalyse zeigte, dass der Nutzen der ICD-Therapie auch nach dem Ausschluss einzelner Studien aus der Metaanalyse bestehen blieb [15].

Empfehlungen:

  • Eine ICD-Implantation sollte bei Patient:innen mit DCM, symptomatischer Herzinsuffizienz (NYHA-Klasse II–III) und einer LVEF ≤35% nach ≥3 Monaten OMT in Betracht gezogen werden (Klasse IIa, Level A).
  • Eine ICD-Implantation sollte bei DCM-Patient:innen mit einer pathogenen Mutation im LMNA-Gen in Betracht gezogen werden, wenn das geschätzte 5-Jahres-Risiko einer lebensbedrohlichen ventrikulären Arrhythmie ≥10 % beträgt und NSVT, eine LVEF <50 % oder AV-Überleitungsstörungen bestehen (Klasse IIa, Level B).
  • Eine ICD-Implantation sollte bei DCM-Patient:innen mit einer LVEF von 50 % und ≥2 Risikofaktoren (Synkope, LGE auf CMR, induzierbare SMVT bei PES, pathogene Mutationen in den Genen LMNA, d PLN, FLNC und RBM20) in Betracht gezogen werden (Klasse IIa, Level C).

Sekundärprophylaxe

Die Sekundärprophylaxe bezieht sich auf die Therapie nach überlebtem Kammerflimmern (VF), das nicht durch reversible Ursachen erklärbar ist, sowie nach ventrikulären Tachykardien (VT) mit symptomatischen oder hämodynamisch relevanten Episoden trotz optimaler medikamentöser Therapie.

 

Empfehlung:

  • Die ICD-Implantation wird bei Patient:innen mit dokumentiertem Kammerflimmern oder hämodynamisch nicht tolerierter ventrikulärer Tachykardie ohne reversible Ursachen empfohlen (Klasse I, Level A).

Patient:innen mit koronarer Herzkrankheit

Eine Metaanalyse zur Sekundärprävention zeigte eine Reduktion der Gesamtmortalität um 28 %, die fast ausschließlich auf eine Verringerung der arrhythmischen Todesfälle in der ICD-Gruppe zurückzuführen war [1].

Empfehlungen:

  • Die ICD-Implantation wird bei Patient:innen ohne anhaltende Ischämie mit dokumentiertem Kammerflimmern oder hämodynamisch nicht tolerierter ventrikulärer Tachykardie empfohlen, die später als 48 Stunden nach dem Herzinfarkt auftritt (Klasse I, Level A).
  • Bei Patient:innen mit hämodynamisch tolerierter SMVT und einer LVEF von ≥40 % sollte eine ICD-Implantation in Betracht gezogen werden, wenn eine VT-Ablation fehlschlägt, nicht verfügbar ist oder nicht gewünscht wird (Klasse IIa, Level C).
  • Bei Patient:innen mit KHK, die für eine ICD-Implantation in Frage kommen, kann eine Katheterablation unmittelbar vor (oder unmittelbar nach) der ICD-Implantation in Betracht gezogen werden, um nachfolgende VT-Belastungen und ICD-Schockabgaben zu verringern (Klasse IIb, Level B).

 

Patient:innen mit dilatativer Kardiomyopathie

Bei Patient:innen mit DCM zeigte sich ein ähnlicher, jedoch nicht signifikant ausgeprägter Trend zur Reduktion der Mortalität [1]. Trotz fehlender Daten teilen Experten die Auffassung, dass auch bei DCM-Patient:innen mit hämodynamisch tolerierter VT eine ICD-Implantation erwogen werden sollte.

Empfehlungen:

  • Die ICD-Implantation wird bei Patient:innen mit DCM empfohlen, die einen SCA aufgrund von VT/VF überleben oder eine hämodynamisch nicht tolerierte SMVT erleiden (Klasse I, Level B).
  • Bei Patient:innen mit DCM und hämodynamisch tolerierter SMVT sollte eine ICD-Implantation in Betracht gezogen werden (Klasse IIa, Level C).

Implantation

Prinzipiell unterscheidet sich das Implantieren von Defibrillatorsonden technisch nicht von den Schrittmachersonden. Ein Zugang über die Vena cephalica ist einem über die Vena subclavia vorzuziehen. Um eine sichere rechtsventrikuläre Stimulationsoption zu erhalten, wird zunächst die RV- vor der RA-Sonde implantiert. Die LV-Sondenimplantation kann zuletzt erfolgen, um eine Dislokation der passiv fixierten LV-Sonde durch anschließende Manipulation zu vermeiden.

Der Vergleich zwischen einer septalen und apikalen Platzierung der RV-Sonde gewinnt funktionell an Bedeutung je größer der ventrikuläre Stimulationsanteil ist. Um ein asynchrones Kontraktionsmuster bei einer eingeschränkten Pumpfunktion und somit einer möglichen stimulationsinduzierten progredienten Herzinsuffizienz entgegenzuwirken, kann die Platzierung der rechtsventrikulären Elektrode am mittleren Ventrikelseptum empfehlenswert sein. Hinsichtlich der perioperativen Komplikationsraten zeigte die septale Implantation Vorteile gegenüber der Implantation im Apex oder an der freien Wand [16]. Keinen Unterschied zeigte hingegen der Implantationsort in Bezug auf ineffektive oder unerwünschte Schockabgaben [17,18]. Diesen Daten folgend, sollten auch Defibrillationssonden septal implantiert werden.

Programmierung

Eine gute Wahrnehmung zur Detektion ventrikulärer Arrhythmien ist die grundlegende Voraussetzung von ICD-Systemen für eine sichere Funktion der programmierten ICD-Behandlungsalgorithmen. So kann einerseits ein Undersensing der Kammersignale zum Ausbleiben einer notwendigen Therapieabgabe führen, während andererseits ein fehlerhaftes Oversensing z. B. von T-Wellen zur unerwünschten Schockabgabe führen kann. Dies stellt ein grundlegendes Problem der ICD-Therapie darstellt. Daher sollten regelmäßige ICD-Kontrollen zur Kontrolle der Sondenparameter und zur Optimierung der Programmierung erfolgen bzw. nach jeder dokumentierten Therapie eine kritische Re-Evaluation von Indikation und Programmierung durchgeführt werden, um unnötige Therapieabgaben zu reduzieren (Klasse I, Level A).

 

Detektionsalgorithmen

Die Detektionsfunktion von ICDs basiert auf dem Messen der Länge von R-R-Intervallen. Unterschreitet die Dauer des R-R-Intervalls die in 3 unterschiedlichen Detektionszonen (1: VT (ventrikuläre Tachykardie)-Zone; 2: FVT („fast“ VT); VF (ventrikuläres Flimmern)) programmierte Dauer, startet ein Behandlungsalgorithmus. Für jede Zone kann die Form des Algorithmus manuell gewählt werden. Zur Auswahl stehen hier die antitachykarde Therapie (ATP), die Kardioversion und die Defibrillation (Abb. 2).

Abb. 2: Programmierungsalgorithmen zur ICD-Therapie; A: Übersicht der 3 Therapiezonen; B: Auswahl Burst als ATP in VT-Zonen; C: Auswahl Ramp als ATP in VT-Zonen; D: Auswahl Schock mit 35J in VF-Zone; E: Auswahl Schock mit 35J in VF-Zone mit entgegengesetztem Defibrillationspfad

Einstellungen

  • Eine Detektionszone:

Wenn in der Diagnostik ausschließlich Kammerflimmern dokumentiert wurde, reicht die Programmierung nur einer Detektionszone. Da ein gewisses Maß an Undersensing einkalkuliert wird (zur Oversensingprävention), startet die Therapie erst nach Erfüllung einer Sicherheitsmarge aus einer wählbaren Anzahl sicherer R-Zacken in einer wählbaren Phasendauer von wahrgenommenen Signalen (z. B. 70 % oder 30/40) (Abb. 2 A). Detektionszonen sollten mindestens 6–12 s oder 30 Intervalle lang sein (Klasse I, Level A).

  • Zwei Detektionszonen:

Wenn das Problem vornehmlich VTs sind, sollten zwei Detektionszonen programmiert werden – eine VT-Zone und eine VF-Zone. Allerdings wird empfohlen, immer mehr als eine VT-Zone zu programmieren (Klasse IIa, Level B).

  • Drei Detektionszonen:

Im Falle unterschiedlich schneller VTs in der Diagnostik kann die Programmierung von drei Detektionszonen sinnvoll sein. So ist z. B. eine Slow-VT-Zone zur ausschließlichen ATP-Therapie und eine schnellere VT-Zone programmierbar, die entweder/oder eine andere ATP-Strategie verfolgt oder in der Therapieeskalation zu einem späteren Zeitpunkt erst schockt. Zur effektiven VT- und SVT- Diskrimination sollte eine Zone bis zu einer Frequenz von 230 Schlägen pro Minute gewählt wer- den (Klasse I, Level B).

Antitachykardes Pacing (ATP)

Um Schocktherapien zu vermeiden, lassen sich Kammertachykardien auch durch ein „Überpacen“, eine antitachykarde Stimulation, beenden. Zur ATP-Therapie stehen zwei Pacingstrategien zur Verfügung: (1) der Burst (Frequenz konstant) (Abb. 2 B) und (2) der Ramp (ansteigende Frequenz) (Abb. 2 C). Als erste Therapieoption sollte der Burst programmiert wer- den (Klasse I, Level B). Traditionell ist diese Therapieform nur in den VT- und SVT-Zonen verfügbar. In neueren ICD-Generationen lässt sich eine ATP-Sequenz (Burst) bereits vor und während des Ladens der Schockkondensatoren programmieren. Auf diese Weise kann bei erfolgreicher ATP-Therapie die Abgabe eines Schocks vermieden werden. Bei Patient:innen mit struktureller Herzerkrankung sollte immer mindestens eine ATP-Therapie erfolgen (Klasse I, Level A).

Abb. 3: Implantation der substernalen Sonde des extravaskulären ICDs und Kombination aus s-ICD und Leadless Pacemaker; A: Einführen der Sonde mit der Peel-away-Schleuse und dem Einführungsspatel in den Substernalraum durch ein subxyphoidales Fenster; 90° LAO. B: Finale Position der substernalen Sonde; 90° LAO. C: Finale Position der substernalen Sonde; 0° AP. A+B+C: (Medtronic Aurora EV-ICD™) D+E: Kombination eines sICD (Boston Scientific EMBLEM™ S-ICD )(D) und eines Leadless Pacemakers (Boston Scientific EMPOWER™)(E)

Ausblick

Aktuell drängen neue ICD-Systeme auf den Markt, die eine intravasale Sondenlage vermeiden sollen. Aufbauend auf dem System des „klassischen“ S-ICD (Abb. 1 B) und der prästernalen Elektrodenlage komplettieren Systeme mit einer retrosternalen intrathorakalen Sondenlage das Therapieportfolio durch die Möglichkeit des antitachykarden Pacings. Zudem vermeiden diese Systeme die bekannten Probleme transvenöser Systeme (Infektionen, Sondenbrüche, Gefäßverletzungen, Myokardperforationen, Pneumothoraces, Hämatothoraces und venöse Obstruktionen). Ein extravaskuläres ICD-Modell (Medtronic Aurora EV- ICD) (Abb. 1 D) bedient sich einer substernalen Lage der Schocksonde (Abb. 3 A–C). Funktionsentscheidend ist, dass die Grenzwerte des atrialen (≤0,2 mV) und ventrikulären (≥1 mV) Sensing nicht über- bzw. unterschritten werden sollten, um ein p-Wellen-Over- bzw. R-Zacken-Undersensing zu vermeiden. Innerhalb einer 6-monatigen Follow-up-Periode wurden ventrikuläre Tachykardien zu 50,8 % erfolgreich durch eine ATP-Abgabe terminiert. Induzierte Tachykardien konnten während der Implantation durch eine Defibrillation in 98,7 % der Fälle erfolgreich konvertiert werden. In der gleichen Kohorte kam es allerdings auch bei 29 Patient:innen zu insgesamt 118 unerwünschten Schockabgaben [19].
Ein hybrides extravaskuläres ICD-Modell (Boston Scientific EMBLEM S-ICD, EMPOWER Leadless Pacemaker) (Abb. 3 D+E) besteht zum einen aus einem subkutanen ICD mit prästernaler Schocksonde und einem Leadless-RV-VVI-Schrittmacher. In dieser Kombination mit der extravaskulären Lage der Schockelektrode und dem intrakardialen Herzschrittmacher ergibt sich die zuverlässige Möglichkeit zur Bradykardie-Stimulation und ATP-Abgabe. Bisher finden sich allerdings noch unzureichende klinisch randomisierte prospektive Studien. Die bisherigen Daten zeigen, dass es bei 86 % von 300 Patient:innen innerhalb von 6 Monaten zu keinen schwerwiegenden Komplikationen (Major Complication) kam, was dem vergleichbarer S-ICD-Systeme entspricht [20].

Interessenkonflikt

Die Autoren haben keine finanziellen Interessen oder Beziehungen, die zu Interessenkonflikten führen können.

K Korrespondenz

Dr. med. Roland Heck Facharzt für Herzchirurgie Klinik für Herz-, Thorax- und Gefäßchirurgie Deutsches Herzzentrum der Charité Campus Virchow-Klinikum · Augustenburger Platz 1 · 13353 Berlin Tel.: +49 30 4593 2077 Mobil: +49 0151 64313056 Fax: +49 30 4593 2100 E-Mail: roland.heck@dhzc-charite.de https://dhzc.charite.de
Tutorial

Statistik Teil 6: Methodenvergleiche

M. Kohl, F. Münch Prof. Dr. Matthias Kohl Department of Medical and Life Sciences Institute of Precision Medicine Hochschule Furtwangen Jakob-Kienzle-Str.17, 78054 Villingen-Schwenningen (Germany) E-Mail: kohl@hs-furtwangen.de www.hs-furtwangen.de www.life-data-science.org
Quelle Kardiotechnik 03-2023 Publiziert 31.05.2023 DOI: 10.47624/kt.032.PRGK3056
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Die KARDIOTECHNIK stellt in der Rubrik Tutorials relevante Methoden für wissenschaftliche Arbeiten zur klinischen Perfusion vor.

Fazitbox

PRO UND CONTRA METHODENVERGLEICHE:

Pro      

  • Bland-Altman-Diagramme stellen eine einfache Methode dar, um zwei Messmethoden miteinander zu vergleichen und sind klar einem einfachen Streudiagramm vorzuziehen.
  • Mit Hilfe der Deming- und der Passing-Bablok-Regression lassen sich die Unterschiede zwischen zwei Messmethoden noch genauer analysieren.          
  • Bei Ausreißern, Abweichungen von der Normalverteilung oder sich ändernden Varianzen können Datentransformationen, nichtparametrische Bland-Altman-Diagramme und/oder die Passing Bablok-Regression verwendet werden.  

Contra

  • Das klassische Bland-Altman-Diagramm sowie die Deming-Regression liefern nur bei konstanten Varianzen und normalverteilten Daten verlässliche Ergebnisse.
  • Das klassische Bland-Altman-Diagramm und die Deming-Regression sind sehr sensitiv gegenüber Ausreißern.

EINFÜHRUNG

In der Biomedizin werden heute laufend neue Technologien eingeführt, insbesondere zur quantitativen Messung verschiedenster Parameter. Diese neuen Messmethoden müssen mit bestehenden (Goldstandard-)Verfahren verglichen werden, um ihre Einsetzbarkeit in der Praxis zu prüfen. Darüber hinaus sind viele bereits etablierte Messmethoden sehr sensitiv gegenüber den verwendeten Materialien. Hier sollte bei der Umstellung auf eine neue Materialcharge immer geprüft werden, ob sich dadurch die Messgenauigkeit des Verfahrens ändert. Im Folgenden werden wir die für diesen Zweck einsetzbaren Bland-Altman-Diagramme [1] sowie die Regressionsverfahren von Deming (1943) [2] und von Passing und Bablok (1983) [3] kurz vorstellen.

BLAND-ALTMAN-DIAGRAMM

Das Bland-Altman-Diagramm wurde 1983 von Bland und Altman als eine einfache Möglichkeit zum Vergleich von zwei Messmethoden eingeführt [1]. Das Diagramm ist auch als Tukey Mittelwert Differenz-Diagramm (mean-difference plot) bekannt, welches dazu eingesetzt wird, eine Verschiebung zwischen zwei Verteilungen zu erkennen [4]. Im Rahmen der Analyse von genomischen Daten wird das Diagramm auch als MA-Plot bezeichnet [5]. Das (klassische) Bland-Altman-Diagramm ist ein Streudiagramm, bei dem auf der x- Achse der Mittelwert der beiden Messmethoden und auf der y-Achse die Differenz der beiden Messmethoden aufgetragen wird. Dies setzt demnach voraus, dass die gleiche Probe mit beiden Methoden gemessen wurde. Außerdem sollte man bereits vor der Durchführung der Messungen festlegen, welcher Unterschied zwischen den Methoden als (klinisch) relevant anzusehen ist.

Bei einem Streudiagramm, bei dem nur die Ergebnisse der beiden Verfahren dargestellt sind, ist es schwieriger, das genaue Ausmaß des Unterschiedes zu erkennen, vor allem bei einem großen Messbereich. In Abbildung 1 sind ein einfaches Streudiagramm und ein Bland-Altman-Diagramm zu sehen. Es handelt sich um Daten von 30 Patient:innen, die mit Hilfe extrakorporaler Zirkulation operiert wurden und bei denen die Activated Clotting Time (ACT) mit zwei gleichen Hemochron ACT-Geräten vor der Heparingabe gemessen wurde, wobei ein Messsystem mit einer LR-Küvette und ein Messsystem mit einer HR- Küvette ausgestattet war [6]. Die Daten der 30 Patient:innen sind auch in Tabelle 1 enthalten.

Tab. 1: Daten von 30 Patient:innen (Pat-ID 1–30), die mit Hilfe extrakorporaler Zirkulation operiert wurden und bei denen die Activated Clotting Time (ACT) mit zwei gleichen Hemochron ACT-Geräten vor der Heparingabe gemessen wurde, wobei ein Messsystem mit einer LR-Küvette (ACT-LR) und ein Messsystem mit einer HR-Küvette (ACT- HR) ausgestattet war [6]

Wir können in Abbildung 1 von beiden Diagrammen ablesen, dass die ACT-Messung mit der LR-Küvette mit nur einer Ausnahme zu höheren Werten führte. Wir müssen daher davon ausgehen, dass es hier einen systematischen Unterschied (Bias) zwischen den beiden Messmethoden gibt. Während bei dem Bland-Altman-Diagramm die Daten das gesamte Diagramm ausfüllen, ist in einem solchen Fall bei einem einfachen Streudiagramm gewissermaßen nur die Hälfte des Diagramms mit Daten gefüllt. Die Variabilität der Differenzen scheint über den gesamten Bereich derMittelwerte der Messungen einigermaßen konstant zu sein. Sollte dies nicht der Fall sein, können die Daten zum Beispiel einer varianzstabilisierenden Transformation unterzogen werden. Oftmals eignet sich hierfür der Logarithmus.

Abb. 1: Einfaches Streudiagramm und Bland-Altman-Diagramm von zwei ACT-Messungen mit gleichen Hemochron ACT-Geräten und unterschiedlichen Küvetten (LR vs. HR) vor der Heparingabe [6] (erstellt mit der Statistiksoftware R [7] und dem R Paket ggplot2 [8])

Das einfache Streudiagramm in Abbildung 1 könnte dazu verleiten, für den Methodenvergleich die Pearson-Korrelation heranzuziehen. Die Pearson-Korrelation ist jedoch nicht für den Methodenvergleich geeignet, da damit nicht die Übereinstimmung, sondern die Stärke des linearen Zusammenhangs zwischen zwei Variablen gemessen wird [9]. Im Fall einer perfekten Übereinstimmung würden die Punkte der beiden Messungen alle auf der Winkelhalbierenden (y = x) liegen, während bei einem perfekten linearen Zusammenhang alle Punkte auf einer beliebigen Gerade (y = ax + b) liegen können. Entsprechend können Messungen mit einer schlechten Übereinstimmung trotzdem eine hohe Pearson-Korrelation aufweisen. Auch würde eine Änderung der Skalierung keinen Einfluss auf die Korrelation haben, während dies die Übereinstimmung deutlich verändern kann. Außerdem ist die Korrelation bei einem großen Wertebereich tendenziell höher als bei einem kleinen Wertebereich, während die Übereinstimmung unabhängig vom betrachteten Wertebereich sein sollte. Des Weiteren lässt sich die Übereinstimmung zwischen zwei Methoden auch nicht mit einem klassischen Signifikanztest untersuchen, da diese Tests generell darauf ausgelegt sind, Unterschiede zu finden [10]. Eine alternative Möglichkeit bestünde darin, sogenannte Äquivalenztests zu verwenden [11]. Wir werden uns hier jedoch auf Konfidenzintervalle [12] beschränken.

In einem Bland-Altman-Diagramm sollten zusätzlich der Mittelwert der Differenzen D, mit dem ein möglicher Bias zwischen den beiden Messungen identifiziert werden kann, sowie die untere und obere Übereinstimmungsgrenze (limit of agreement) eingezeichnet werden. Für die Festlegung der Übereinstimmungsgrenzen wird üblicherweise zusätzlich die Standardabweichung der Differenzen SDD benötigt. Man definiert diese Grenzen meist als D  ± 1,96*SDD, wobei 1,96 gerade das 97,5 % Quantil der Standardnormalverteilung ist. Ausgehend von einer Normalverteilung sollten demnach theoretisch 95 % der Differenzen in diesem Intervall liegen; die untere und obere Übereinstimmungsgrenze sind gerade identisch zum 2,5 % und 97,5 % Quantil der Verteilung der Differenzen. In der Praxis kann dieser Anteil natürlich leicht variieren. Eine deutliche Abweichung vom erwarteten Anteil von 95 % kann durch schiefe Datenverteilungen oder Ausreißer verursacht werden. In einem solchen Fall ist eine normalisierende Datentransformation (auch hier eignet sich oftmals der Logarithmus), eine Verwerfung von Ausreißern oder die Verwendung alternativer nichtparametrischer oder robuster statistischer Methoden zu empfehlen [13,14]. Vor einer Verwerfung von Ausreißern sollte nach Möglichkeit die Ursache für die Ausreißer identifiziert und ausgeschlossen werden, dass es sich hierbei um systematische Abweichungen zwischen den beiden Methoden handelt.

Abb. 2: Das klassische (parametrische) und ein nicht-parametrisches Bland-Altman-Diagramm der ACT-Daten [6] (erstellt mit der Statistiksoftware R [7] und dem R Paket MKinfer [16])

In Abbildung 2 sind das klassische (parametrische) und ein nicht-parametrisches Bland-Altman-Diagramm dargestellt. Im klassischen Fall sind D und D ± 1,96*SDD dargestellt, wobei für SDD hier die bias-freie Schätzung der Standardabweichung verwendet wurde [15]. Im nichtparametrischen Fall sind der Median sowie das 2,5 % und das 97,5 % (empirische) Quantil der Differenzen eingezeichnet.

Die beiden Diagramme unterscheiden sich kaum, was dafür spricht, dass sich die Differenzen gut durch eine Normalverteilung beschreiben lassen. Dies wird auch dadurch bestätigt, dass in nur zwei Fällen die Differenzen außerhalb der Übereinstimmungsgrenzen liegen. Dies entspricht einer relativen Häufigkeit von 6,7 % und kann bei 30 Werten durchaus erwartet werden. In einem Bland-Altman-Diagramm sollten aber neben den geschätzten Werten für den Mittelwert und die Übereinstimmungsgrenzen auch Konfidenzintervalle für diese Werte angegeben werden [13,15]. Abbildung 3 zeigt die Erweiterung des klassischen Bland-Altman-Diagramms aus Abbildung 2 um entsprechende 95 %-Konfidenzintervalle (CI95). Es handelt sich um approximative [13], exakte [15] und Bootstrap-Konfidenzintervalle [12].

Abb. 3: Das klassische Bland-Altman-Diagramm der ACT-Daten [6] mit approximativen, exakten und Bootstrap-Konfidenzintervallen (erstellt mit der Statistiksoftware R [7] und dem R Paket MKinfer [16])

Während die approximativen Konfidenzintervalle alle symmetrisch sind, erhalten wir im Fall der exakten und der Bootstrap-Konfidenzintervalle (t-Methode, vgl. Supplement von [12]) im Fall der Übereinstimmungsgrenzen sichtbar asymmetrische Intervalle. Entsprechend sollten bei den Übereinstimmungsgrenzen besser die exakten Konfidenzintervalle verwendet werden [15]. Auch die Bootstrap-Konfidenzintervalle, die weniger Voraussetzungen benötigen, sind eine Alternative. Da aber recht extreme Quantile (2,5 % und 97,5 %) der Verteilung der Differenzen untersucht werden, sollten diese primär bei größeren Stichprobenumfängen zum Einsatz kommen. Der Bias beträgt 37,8 und ist signifikant von 0 verschieden, da keines der CI95 die 0 beinhaltet. Alle drei CI95 für den Bias sind nahezu identisch und reichen gerundet von 30,5 bis 45,2. Bei Mittelwerten der Messwerte im Bereich von ca. 100 bis 150 entspricht dies einer Abweichung im Bereich von 20 % oder mehr zwischen den beiden Messmethoden. Wir müssen daher davon ausgehen, dass der Bias zwischen den beiden Methoden auch (klinisch) relevant ist. Würde das CI95 des Bias innerhalb des vor den Messungen festgelegten (klinisch) relevanten Unterschiedes liegen, wäre das Ergebnis zwar signifikant, aber nicht (klinisch) relevant.

Die untere Übereinstimmungsgrenze liegt bei -1,0 (approximatives CI95: -13,7–11,7; exaktes CI95: -16,4–9,3; Bootstrap- CI95: -22,0–9,1), die obere Übereinstimmungsgrenze bei 76,7 (approximatives CI95: 64,0–89,4; exaktes CI95: 66,3–92,0; Bootstrap-CI95: 65,8–98,2). Die Übereinstimmungsgrenzen liegen demnach recht weit auseinander, weshalb wir nicht nur von einem signifikanten und (klinisch) relevanten Bias, sondern auch von einer recht großen Schwankungsbreite für die Unterschiede zwischen den Messungen ausgehen müssen. Kwapil et al. [6] vermuten, dass unterschiedliche Aktivatoren für diese recht deutlichen Unterschiede zwischen LR- und HR-Küvetten verantwortlich sind. Falls der Bias nicht signifikant bzw. zumindest nicht (klinisch) relevant ist, können die Übereinstimmungsgrenzen dazu herangezogen werden, um festzustellen, ob es trotzdem zu klinisch relevanten Unterschieden zwischen den beiden Messmethoden kommen kann.

DEMING-REGRESSION

Wie wir oben festgehalten haben, entspricht eine perfekte Übereinstimmung zwischen zwei Messmethoden im einfachen Streudiagramm gerade der Geraden y = x. Dies bedeutet, dass a = 1 und b = 0 für y = ax + b gelten muss. Der Achsenabschnitt steht in diesem Fall demnach für eine konstante Verschiebung und die Steigung für einen proportionalen Unterschied zwischen den beiden Messungen. Da die Messungen von beiden Methoden (also x und y) mit zufälligen Fehlern behaftet sind, eignet sich eine einfache lineare Regression jedoch nicht, um dies zu untersuchen, da hier nur zufällige Fehler in den y-Werten zugelassen sind; es kann zu irreführenden Ergebnissen führen. Stattdessen kann die Deming-Regression [17] verwendet werden, welche von Adcock 1878 eingeführt wurde [18]. Im Fall, dass die Varianzen für beide Messungen gleich sind, entspricht die Deming-Regression gerade der orthogonalen Regression, bei der die Summe der Quadrate der senkrechten Abstände von der Regressionsgeraden minimiert wird. In Abbildung 4 sind die beiden ACT-Messungen zusammen mit den Geraden der linearen und der Deming-Regression dargestellt.

Abb. 4: Lineare und Deming-Regression für die ACT-Daten [6] (erstellt mit der Statistik- software R [7] und den R Paketen ggplot2 [8] und deming [19])

Die beiden Regressionsgeraden unterscheiden sich sichtbar, insbesondere auch von der Geraden y = x. Im Fall der linearen Regression erhalten wir einen Achsenabschnitt von 68,8 (CI95: 34,9 – 107,7) und eine Steigung von 0,28 (CI95: 0,05–0,51), im Fall der Deming-Regression einen Achsenabschnitt von 55,4 (CI95: -5,6–106,4) und eine Steigung von 0,40 (CI95: 0,02–0,79). Dies bedeutet insbesondere, dass wir keine signifikante konstante Verschiebung, aber einen signifikanten proportionalen Unterschied zwischen den beiden Messungen erhalten. Insofern bestätigt auch diese Analyse, dass es signifikante Unterschiede zwischen den beiden ACT-Messmethoden gibt. Das Ausmaß und damit die (klinische) Relevanz des Unterschiedes kann aber einfacher aus den Bland-Altman-Diagrammen in Abbildung 3 abgelesen werden.

PASSING-BABLOK-REGRESSION

Da sowohl das klassische Bland-Altman-Diagramm als auch die Deming-Regression sensitiv gegenüber Ausreißern sind, betrachten wir abschließend die Passing-Bablok-Regression [20], welche von der Rangkorrelation nach Kendall (Kendalls τ) [9] abgeleitet werden kann. Da Rangkorrelationen robust gegenüber Ausreißern sind [9], gilt dies folglich auch für die Passing-Bablok-Regression [14]. In Abbildung 5 vergleichen wir die Deming- mit der Passing-Bablok-Regression für die ACT-Daten [6], wobei die skaleninvariante Variante der Passing-Bablok-Regression mit Bootstrap-Konfidenzintervallen berechnet wurde [21,19].

Die Ergebnisse der beiden Regressionsverfahren unterscheiden sich deutlich. Im Fall der Passing-Bablok-Regression erhalten wir einen Achsenabschnitt von 6,5 (CI95: -20,4–10,9) und eine Steigung von 0,71 (CI95: 0,68–0,89). Damit ergibt sich auch bei der Passing-Bablok-Regression keine signifikante konstante Verschiebung, aber ein signifikanter proportionaler Unterschied, wobei die Steigung deutlich näher zu 1 liegt als im Fall der Deming-Regression. Aufgrund der recht deutlichen Unterschiede bei den Ergebnissen und der fehlenden Robustheit der Deming-Regression sollten in diesem Fall besser die Ergebnisse der Passing-Bablok-Regression für den Methodenvergleich herangezogen werden.

Abb. 5: Deming- versus Passing-Bablok-Regression für die ACT-Daten [6] (erstellt mit der Statistiksoftware R [7] und den R Paketen ggplot2 [8] und deming [19])

ZUSAMMENFASSUNG

Das Bland-Altman-Diagramm stellt eine einfache Methode dar, um zwei Messmethoden miteinander zu vergleichen, und ist klar einem einfachen Streudiagramm vorzuziehen. Der Einsatzbereich des klassischen Bland-Altman-Diagramms lässt sich zudem durch Variablentransformationen oder den Einsatz von robusten oder nicht-parametrischen Verfahren noch deutlich erweitern. Die Regressionsverfahren von Deming sowie von Passing und Bablok können zusätzlich dazu herangezogen werden, um die Übereinstimmung bzw. Abweichungen von der Übereinstimmung genauer zu analysieren. Durch ihre Robustheit ist die Passing-Bablok-Regression in den meisten Fällen der Deming-Regression vorzuziehen.

L Literatur

  1. Altman DG, Bland JM. Measurement in Medicine: the Analysis of Method Comparison Studies. The Statistician 1983; 32:307-317.
  2. Deming WE. Statistical adjustment of data. Wiley, NY 1943. (Dover Publications edition, 1985).
  3. Passing H, Bablok W. A New Biometrical Procedure for Testing the Equality of Measurements from Two Different Analytical Methods. J. Clin. Chem. Clin. Biochem 1983. 21:709-720.
  4. Cleveland WS. Visualizing data. Murray Hill, N.J.: At & T Bell Laboratories 1993. 22- 23.
  5. Dudoit S, Yang YH, Callow MJ, Speed TP. Statistical methods for identifying differentially expressed genes in replicated cDNA microarray experiments. Stat. Sin 2002. 12(1):111-139
  6. Kwapil N, Teske A, Einhaus F, Krajinovic L, Purbojo A, Dittrich S, Dewald O, Münch F. Aussagekraft einer Activated Clotting Time-Messung. Kardiotechnik 2022. 31(3):90-94.
  7. R Core Team. R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing 2022. Vienna, Austria. URL https://R-project.org/.
  8. Wickham H. ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. Springer-Verlag New York 2016.
  9. Kohl M, Münch F. Statistik Teil 4: Korrelationen. Kardiotechnik 2022. 31(4):146-149.
  10. Bland JM, Altman DG. Statistical methods for assessing agreement between two methods of clinical measurement. Lancet 1986.327(8476):307-10.
  11. Shieh G. Assessing Agreement Between Two Methods of Quantitative Measurements: Exact Test Procedure and Sample Size Calculation. Statistics in Biopharmaceutical Research 2020. 12(3): 352-359.
  12. Kohl M, Münch F. Statistik Teil 3: Konfidenzintervalle. Kardiotechnik 2022. 31(3):95-98.
  13. Bland JM, Altman DG. Measuring agreement in method comparison studies. Stat Methods Med Res 1999. 8:135-160.
  14. Dufey F. Derivation of Passing-Bablok regression from Kendall’s tau. Int J Biostat 2020. 16(2):20190157.
  15. Shieh G. The appropriateness of Bland-Altman’s approximate confidence intervals for limits of agreement. BMC Med Res Methodol 2018. 18:45.
  16. Kohl M. MKinfer: Inferential Statistics. R package version 1.0. 2022
  17. Deming WE. Statistical adjustment of data. Wiley, NY 1943 (Dover Publications edition, 1985).
  18. Adcock RJ. A problem in least squares. The Analyst 1878. 5(2):53-54.
  19. Therneau T. deming: Deming, Theil-Sen, Passing-Bablok and Total Least Squares Regression. R package version 1.4. 2018
  20. Passing H, Bablok W. A new biometrical procedure for testing the equality of measurements from two different analytical methods. Application of linear regression procedures for method comparison studies in Clinical Chemistry, Part I. Journal of Clinical Chemistry and Clinical Biochemistry 1983. 21(11):709-720.
  21. Bablok W, Passing H, Bender R, Schneider B. A general regression procedure for method transformations. Application of linear regression procedures for method comparison studies in Clinical Chemistry, Part III. Journal of Clinical Chemistry and Clinical Biochemistry 1988. 21. 26:783-790.
Journal Club

Journal Club KARDIOTECHNIK 2021/2

Sven Maier, Marius Schimmel
Quelle Kardiotechnik 2021/2; 030(2):074-076 Publiziert 06.06.2021 DOI: 10.47624/kt.030.074
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Externer Fachartikel im Flipbook
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1 Volltext

Assessment of Air Contamination by SARS-CoV-2 in Hospital Settings

G. Birgand et al.

JAMA Network Open 2020;3(12): e2033232. Published online: 23.12.2020. DOI: 10.1001/jamanetworkopen.2020.33232


Neben der Gefahr der Ansteckung mit SARS-CoV-2 im direkten Kontakt mit Patienten besteht für das Personal in Kliniken auch die Gefahr der Ansteckung in anderen Bereichen der Kliniken. Eine Möglichkeit zur Bestimmung der Viruslast in Räumen ist die Messung mittels Luftproben.

Die Autoren fanden in ihrer Metaanalyse insgesamt 24 Publikationen, die die Viruslast in Kliniken anhand von Luftproben aus verschiedenen Räumen wie Intensivstationen, Fluren, Pausen- und Besprechungsräumen sowie Toiletten untersucht haben. Ein Großteil der Studien wurde in China und den USA durchgeführt, aus Europa sind es lediglich 2 Studien. Weiterhin waren 4 Studien noch nicht publiziert, jedoch auf Preprint-Servern verfügbar.

In Bereichen, in denen Patienten versorgt wurden, waren 82 von 471 untersuchten Luftproben positiv. Zwischen den Bereichen Intensivstationen (27 von 102 Proben positiv) und Normalstationen (39 von 364 Proben positiv) gab es einen signifikanten Unterschied. Den höchsten Anteil an positiven Proben (9 von 16) ermittelten die Autoren in Gängen. Hingegen waren in Räumen, die nur von dem Personal genutzt werden, 15 von 122 Luftproben positiv. Die Autoren sehen hier einen Zusammenhang mit einer möglichen Übertragung von SARS-CoV-2 unter den Mitarbeitern, z. B. während der Pausen.

Die Ergebnisse der Positivraten waren sehr heterogen. Auf der Intensivstation wurde in 7 von 12 Studien keine SARS-CoV-2-RNA gefunden, während bei den restlichen Studien 35,7 % bis 100 % der Proben positiv waren. Bei Messungen außerhalb der Intensivstation wurde in 11 von 19 Studien keine SARS-CoV-2-RNA gefunden, während in 8 Studien virale RNA in 1,9 % bis 100 % der Proben vorhanden war. Diese Heterogenität in den Ergebnissen kann durch unterschiedliche Methoden der Luftprobenahme erklärt werden, welche sich in den einzelnen Studien deutlich unterschieden haben. Weiterhin ist zu beachten, dass in den meisten Fällen unklar ist, ob die in den Luftproben gemessenen Virusreste infektiös waren oder nicht. Nur in 5 Studien wurden Viruskulturen angelegt. Es gelang hierbei nur in 7 von 81 Versuchen eine Kultivierung. Auch Klinikbereiche außerhalb der direkten Patientenversorgung sollten bei der Übertragung von SARS-CoV-2 nicht vernachlässigt werden – das schließen die Autoren trotz der niedrigen Rate an erfolgreichen Kultivierungen aus den Luftproben aus ihren Ergebnissen. Die Autoren weisen in ihrer Metaanalyse vor allem auf die Gefahr der Übertragung zwischen dem Personal in Pausen- und Besprechungsräumen hin.

Sven Maier, Freiburg

Inferior Outcomes Following Cardiac Surgery in Patients with a Functioning Renal Allograft

I. T. Fazmin, M. U. Rafiq, S. Nashef und J. M. Ali

Interactive CardioVascular and Thoracic Surgery 32 2021: 174-181. DOI: 10.1093/icvts/ivaa245


Die Nierentransplantation stellt im Falle eines terminalen Nierenversagens heutzutage eine effektive Behandlungsmöglichkeit dar. Müssen sich diese Patienten einer herzchirurgischen Operation unterziehen, so stellt sich die Frage, welche Auswirkungen dies auf das Transplantat hat.

Aus diesem Grund haben die Autoren in einer retrospektiven Studie insgesamt 38 Patienten, die zum Zeitpunkt des herzchirurgischen Eingriffes nierentransplantiert waren, mit einer Kontrollgruppe verglichen. Die Patienten wurden im Verhältnis 2:1 (Kontrollgruppe vs. Studiengruppe) hinsichtlich Alter, Geschlecht, linksventrikulärer Funktion, Body-Mass-Index, präoperativem Kreatininwert, Operationsdringlichkeit, Operationsart und EUROscore gematcht.

In den Ergebnissen zeigte sich, dass die Patienten, die nierentransplantiert waren im Vergleich zur Kontrollgruppe einen längeren Aufenthalt auf der Intensivstation aufwiesen (3,19 Tage vs. 1,09 Tage, p < 0,001) und der gesamte Krankenhausaufenthalt deutlich verlängert war (10,3 Tage vs. 7,17 Tage, p = 0,05). Die Sterblichkeit im Krankenhaus lag in der Gruppe der Nierentransplantierten höher (15,8 % vs. 1,3 %, p < 0,0027). Wie die Kaplan-Meier-Kurve für das Langzeit-Überleben zeigte, war die Gruppe der transplantierten Patienten den Patienten der Kontrollgruppe unterlegen (p < 0,001). Für die Zeitpunkte 1 Jahr nach der Operation (78,9 % vs. 96,1 %) und 5 Jahre nach der Operation (63,2 % vs. 90,8 %) unterschieden sich die Werte deutlich voneinander.

In den meisten Fällen zeigte sich ein akutes Nierenversagen mit der Notwendigkeit einer Nierenersatztherapie. Die zur Risikoabschätzung genutzten Bewertungssysteme zeigten bei den nierentransplantierten Patienten kein erhöhtes Risiko und unterschätzen somit das tatsächlich bestehende Risiko.

Um die Patienten angemessen zu behandeln, muss dies bei der postoperativen Versorgung bedacht werden, so die Autoren.

Marc Wollenschläger, Kerckhoff-Klinik, Bad Nauheim

Extracorporeal Membrane Oxygenation in Patients with Severe Respiratory Failure from COVID-19

S. Shaefi et al.

Intensive Care Med. doi.org/DOI: 10.1007/s00134-020-06331-9


Wenn schwerst an COVID-19 erkrankte Patienten trotz umfangreicher, herkömmlicher Therapiemaßnahmen an einem Acute Respiratory Distress Syndrome (ARDS) leiden, kann der Gasaustausch unter Verwendung einer veno-venösen extrakorporalen Membranoxygenierung (vv-ECMO) als Rettungsmaßnahme oder zur Unterstützung einer lungenprotektiven Beatmungstherapie die Behandlungsmöglichkeiten erweitern [1,2].

In der vorliegenden Arbeit wurde die Lungenersatztherapie bei Patienten mit kritischem Verlauf einer COVID-19-Infektion in den USA auf Basis einer multizentrischen Kohortenstudie erfasst und auf unterschiedliche Kriterien untersucht, um das Potenzial der Therapie für dieses Krankheitsbild zu quantifizieren. Außerdem wurde aus den verfügbaren Daten eine Zielstudie nachgebildet, mit welcher eine Beurteilung der Letalität von vv-ECMO- Empfängern gegenüber Nicht-Empfängern angestrebt wurde.

Im Zeitraum zwischen dem 1. Mai und dem 1. Juli 2020 wurden 5122 kritisch an COVID-19 erkrankte Patienten auf 68 Intensivstationen der USA behandelt. 190 erwachsene Patienten, die den Kriterien der Untersuchung entsprachen, erhielten in 35 von insgesamt 55 ECMO-implantierenden Zentren innerhalb von 14 Tagen Intensivtherapie eine vv-ECMO.

Das mittlere Alter der eingeschlossenen Patienten war 49 Jahre, 137 Patienten (72,1 %) waren männlich. Die mittlere Dauer bis zur Anlage der vv-ECMO betrug 3 Tage, wobei 83 % der Empfänger der vv-ECMO diese innerhalb der ersten 7 Aufenthaltstage auf der Intensivstation erhielten. Von den insgesamt 188 Patienten, bei denen der Oxygenierungsindex 24 Stunden vor Anlage der ECMO registriert wurde, lag dieser bei 118 Patienten (62,8 %) unter 80 mmHg und bei 157 (83,5 %) unter 100 mmHg.

Während der 60-tägigen Verlaufskontrolle starben 63 der 190 Patienten (33,2 %), 94 (49,5 %) wurden lebend entlassen und 33 (17,4 %) blieben weiterhin hospitalisiert. Die durchschnittliche Aufenthaltsdauer im Krankenhaus betrug bei den Überlebenden 34 Tage.

Die häufigsten Komplikationen während der Lungenersatztherapie waren bakterielle Pneumonien, Blutungen, thrombotische Ereignisse und akutes, dialysepflichtiges Nierenversagen sowie intrakranielle Blutungen und Schlaganfälle.

In der nachgebildeten Zielstudie erhielten von 1297 eingeschlossenen Patienten 130 (10 %) Patienten eine vv-ECMO innerhalb einem der ersten 7 Tage Intensivtherapie. Es konnte herausgefunden werden, dass Patienten, die im schweren hypoxischen Lungenversagen mit einer vv-ECMO versorgt wurden, eine bessere Überlebenschance (65,4 %) hatten, als diejenigen (53,9 %), die diese Therapie nicht erhielten, wobei letztere Patientengruppe Merkmale wie höheres Lebensalter und Neigung zu Multimorbidität aufwies.

Auch weitere nachträglich veröffentlichte internationale Untersuchungen konnten den Nutzen der ECMO bei therapierefraktärem ARDS in Zusammenhang mit einer COVID-19-Infektion bestätigen [3,4].

Nicht erwähnt werden in der vorliegenden Arbeit Laborwerte im Verlauf nach Anlage der vv-ECMO sowie ECMO-spezifische Details wie Unterstützungsgrad durch Pumpenfluss, Einstellungen am Gasblender, Kanülierungsstrategien oder besondere technische Zwischenfälle, die für eine erfolgreiche Therapie sehr informativ sind.

Es wird in allen Arbeiten jedoch darauf hingewiesen, dass die Patientenauswahl, die ECMO-Erfahrung des jeweiligen Zentrums und das Ressourcenmanagement in der Lungenersatztherapie im Zusammenhang mit einer schweren COVID-19-Infektion von besonderer Wichtigkeit für das Outcome der Patienten und den Erfolg der Therapie ist. [1,2,3,4]

Marius Schimmel, Freiburg

Literatur

  1. Bein B et al. SARS-CoV-2/COVID-19: Empfehlungen zu Diagnostik und Therapie. Anästhesiol Intensivmed Notfallmed Schmerzther 2020; 55: 257–265. DOI: 10.1055/a-1146-8674
  2. Wiedemann D et al. Empfehlungen für ECMO bei COVID-19-Patienten.Wien Klin Mag 10 June 2020. DOI: 10.1007/s00740-020-00349-x
  3. Schmidt M et al. Extracorporeal membrane oxygenation for severe acute respiratory distress syndrome associated with COVID-19: a retrospective cohort study. Lancet Respir Med 2020; 8: 1121-31. doi: 10.1016/ S2213-2600(20)30328-3
  4. Barbaro R et al. Extracorporeal membrane oxygenation support in COVID-19: an international cohort study of the Extracorporeal Life Support Organization registry.Lancet 2020; 396: 1071-78. doi: 10.1016/ S0140-6736(20)32008-0

C-Reactive Protein Apheresis as Anti-Inflammatory Therapy in Acute Myocardial Infarction: Results of the CAMI1-Study

W. Ries, J. Torzewski, F. Heigl, C. Pfluecke, S. Kelle, H. Darius, H. Ince, S. Mitzner, P. Nordbeck, C. Butter, H. Skarabis, A. Sheriff and DC. Garlichs. Front. Cardiovasc. Med. 8:591714.2021. DOI: 10.3389/fcvm.2021.591714



Akute-Phase-Proteine wirken entzündlichen Prozessen entgegen, indem sie (1) durch eine Aktivierung der Gerinnungskaskade mit lokaler Thrombenbildung eine Ausbreitung des Prozesses verhindern, (2) gewebszerstörenden Faktoren entgegenwirken und (3) Pathogene für das Immunsystem markieren.

Es sind in der Leber synthetisierte Stoffe, deren Bildung durch Mediatoren aus geschädigtem Gewebe vermehrt wird; ihre Konzentration steigt innerhalb von Stunden bis Tagen massiv an. Führendes Protein bei der Markierung (Opsonierung) ist das C-reaktive Protein. Es dient als unspezifischer Biomarker für das Ausmaß des entzündlichen Prozesses. Neben Bakterienoberflächen bindet es außerdem an hypoxische/ischämische Zellen und triggert so den programmierten Zelltod. Im Rahmen von ST-Hebungsinfarkten konnten experimentell CRP- und Komplementablagerungen im Infarktgebiet nachgewiesen werden; eine Reduktion des CRPs führte zu einer reduzierten Größe des Infarktgebietes.

Die Autoren dieser multizentrischen Studie untersuchten einen möglichen Zusammenhang zwischen der CRP-Konzentration, der Infarktgröße, der linksventrikulären Funktion und der Machbarkeit einer Reduktion des CRPs durch ein Aphereseverfahren bei Patienten mit ST-Hebungsinfarkten. Zwischen 2015 und 2018 schlossen die Autoren in 8 Kliniken 83 Patienten ein, die nicht zufallsverteilt der experimentellen Apheresegruppe (n = 45) und einer Kontrollgruppe (n = 38) zugeteilt wurden. Einschlusskriterium war eine leitliniengerechte perkutane Koronarintervention (PCI). Die Patienten der Apheresegruppe erhielten zusätzlich 2 bis 3 Apheresesitzungen in Abhängigkeit von der CRP-Konzentration. Das CRP wurde mit einem Absorbersystem entfernt, dass eine Effizienz von bis zu 94 % besitzt (Pentrasorb CRP, Pentracor GmbH, Germany). Das Aphereseprinzip separiert mittels Pumpe Plasma, aus dem dann über den Absorber durch in Harz eingebettete Liganden CRP absorbiert wird. Die Infarktparameter wurden mittels Kardio-MRT sowohl während des Krankenhausaufenthaltes als auch 12 Wochen nach Infarktereignis bestimmt.

In der Kontrollgruppe korrelierte das CRP signifikant mit der Infarktgröße und einer reduzierten myokardialen Funktion, in der Apheresegruppe bestand dieser Zusammenhang nicht.

Die Autoren schließen daraus, dass eine Reduktion des CRP durch Apherese die myokardiale Schädigung bzw. das Infarktausmaß reduziert und die LV-Funktion verbessert. Da es sich hier um eine nicht randomisierte Pilotstudie handelte, weisen die Autoren darauf hin, dass die Patientenkohorte mit n = 66 sehr klein ist, der Beitrag des CRP zur myokardialen Schädigung noch pathophysiologisch untersucht werden muss und die Kohorte nicht repräsentativ für Hebungsinfarktpatienten ist – nur 5 % der 1558 gescreenten Patienten wurden für die Studie eingeschlossen.

Da es sich um eine Sicherheits- und Machbarkeitsstudie handelte und die Apherese insgesamt gut toleriert wurde, zeigt diese CRP-Absorption einen möglichen Ansatz zur Reduktion des entzündlichen Infarktgeschehens.

Johannes Gehron, Gießen

Tutorial

Statistik Teil 16: pp- und qq-Plot

M. Kohl, F. Münch
Publiziert 01.12.2025 DOI: 10.47624/dp.034.NHQV4629

1 Volltext

Fazitbox

Pro und Contra pp- und qq-Plot:

Pro

  • pp- und qq-Plots eignen sich sehr gut dazu, Unterschiede zwischen zwei Verteilungen zu erkennen. In der Praxis werden die Plots meistens dazu eingesetzt, um zu prüfen, ob ein Datensatz einer angenommenen Verteilung folgt.

  • Durch die zusätzliche Verwendung von Konfidenzbändern kann man leichter einschätzen, ob die beobachteten Abweichungen zwischen zwei Verteilungen über die zu erwartenden zufälligen Schwankungen hinausgehen.

Contra

  • Der pp-Plot ist etwas schwerer zu interpretieren als der qq-Plot, wobei mit dem pp-Plot Abweichungen in der Mitte der Verteilung besser erkannt werden können, während sich der qq-Plot besser dazu eignet, Abweichungen in den Flanken und Ausreißer zu identifizieren.

  • Es benötigt eine gewisse Erfahrung im Umgang mit diesen Plots, um auffällige Abweichungen zu erkennen. Gerade bei kleinen bis moderaten Fallzahlen ist es generell schwierig, eine zuverlässige Aussage zur Verteilung von Daten zu treffen.

Einführung

Die Gültigkeit der Ergebnisse statistischer Verfahren hängt grundsätzlich davon ab, ob die zur Herleitung der Verfahren verwendeten (theoretischen) Annahmen zumindest näherungsweise erfüllt sind. In der Praxis bedeutet dies, dass man jeweils prüfen sollte, ob die gemachten Annahmen für die erhobenen Daten gelten bzw. auf Basis der vorliegenden Informationen zumindest plausibel erscheinen, bevor man die statistischen Ergebnisse interpretiert und diskutiert. Häufig gehört zu den notwendigen Voraussetzungen auch das Vorliegen einer bestimmten (Wahrscheinlichkeits-)Verteilung, wie etwa die Normalverteilung beim t-Test [1] oder bei linearen Modellen [2]. In der Praxis können Verteilungsannahmen mit pp- oder qq-Plots, die speziell für den Vergleich von Verteilungen entwickelt wurden [3] und sich hierfür besser eignen als Histogramm oder Dichteschätzung [4], grafisch überprüft werden. Darüber hinaus werden oft auch statistische Tests für diesen Zweck verwendet (vgl. Abschnitt 7.2 in [5]). Diese sogenannten Anpassungstests werden wir in diesem Tutorial nicht betrachten. Zur Demonstration werden wir zunächst pp- und qq-Plots für verschiedene Szenarien vorstellen, die häufig in der Praxis zu beobachtenden Abweichungen entsprechen, und anschließend die Plots auf reale Daten anwenden.

Probability-Probability-Plot

Beim Probability-Probability-Plot oder kurz pp-Plot handelt es sich um ein Diagramm, in dem die Verteilungsfunktionen von zwei Verteilungen gegeneinander aufgetragen werden. Falls die beiden Verteilungsfunktionen identisch sind, sind auch die Verteilungen gleich. Trägt man in diesem Fall die Werte der Verteilungsfunktionen in ein Diagramm ein, so liegen alle Punkte auf der Geraden y = x, wobei x und y auf das Intervall [0,1] (Wahrscheinlichkeiten) beschränkt sind. In der Praxis wird meist die (empirische) Verteilung eines Datensatzes mit einer für die statistische Analyse vorausgesetzten (theoretischen) Verteilung verglichen. In diesem Fall werden die beiden Verteilungen nie völlig identisch sein, sondern es sind gewisse zufällige Abweichungen von der Geraden y = x zu erwarten. Es ist umgekehrt sogar so, dass eine zu perfekte Übereinstimmung ein Hinweis auf eine Datenmanipulation sein kann. Solche Manipulationen werden heute in der Forschung leider immer mehr zu einem Problem [6], weshalb auch diese „umgekehrte“ Anwendung von Verteilungsvergleichen von wachsendem Interesse ist.

Das Erkennen von auffälligen Abweichungen von der Geraden y = x erfordert eine gewisse Erfahrung. Daher ist es hilfreich, die Gerade um ein 95 %-Konfidenzband zu erweitern. Die Form des Konfidenzbandes zeigt auf, welche Abweichungen und in welchem Umfang per Zufall zu erwarten sind. Liegen auffällig viele Punkte (>5 %) außerhalb des Konfidenzbandes, so deutet dies auf signifikante Unterschiede zwischen den beiden verglichenen Verteilungen hin. Darüber hinaus sollte man auch immer darauf achten, ob die eingezeichneten Punkte auffällige Strukturen oder Trends zeigen, da diese auch typische Zeichen für Unterschiede zwischen den beiden Verteilungen sind.

Quantil-Quantil-Plot

Im Fall des Quantil-Quantil-Plots oder kurz qq-Plots werden anstelle der Verteilungsfunktionen die Quantilfunktionen zweier Verteilungen verglichen, wobei die Quantilfunktion mathematisch gesprochen die verallgemeinerte Inverse oder Pseudoinverse der Verteilungsfunktion ist. Falls es sich um eine stetige Verteilung mit einer streng monoton wachsenden Verteilungsfunktion handelt, entspricht die Quantilfunktion der „üblichen“ Umkehrfunktion in der Mathematik. Zwei Verteilungen sind identisch, falls sie identische Quantilfunktionen haben. Entsprechend liegen in diesem Fall die Werte der Quantilfunktionen auf der Geraden y = x, wobei aber x und y im Unterschied zum pp-Plot nicht auf das Intervall [0,1] beschränkt sind, sondern auf den sogenannten Träger der Verteilung. Darunter versteht man alle Werte, die eine Zufallsvariable mit dieser Verteilung annehmen kann. Zum Beispiel ist der Träger der Normalverteilung die Menge der reellen Zahlen, während der Träger der log-Normalverteilung die Menge der positiven reellen Zahlen ist. Als Träger kommt jede (nicht leere) Teilmenge der reellen Zahlen in Frage. Zur leichteren Interpretation des Plots empfiehlt es sich, analog zum pp- Plot, zusätzlich ein 95 %-Konfidenzband um die Gerade y = x herumzulegen. Neben vielen Punkten (>5 %) außerhalb des Konfidenzbandes sind auch beim qq-Plot auffällige Strukturen oder Trends zusätzliche wichtige Hinweise auf das Vorliegen unterschiedlicher Verteilungen.

Beispiele

Wir verwenden im ersten Schritt zwei theoretische Verteilungen, um zu demonstrieren, wie sich bestimmte Unterschiede zwischen zwei Verteilungen im pp- und qq-Plot zeigen. Die verschiedenen Szenarien haben wir in Anlehnung an Abbildung 7.7 in [5] gewählt, wobei wir die Verteilungen der verschiedenen Szenarien immer mit der Normalverteilung vergleichen, da dies auch dem häufigsten Anwendungsfall entspricht. In Abbildung 1 sehen wir die typische Abweichung, die entsteht, wenn die Daten einer rechtsschiefen Verteilung anstelle einer Normalverteilung folgen.

Im Fall der pp-Plots ist die Abweichung vor allem im Zentrum der Verteilung deutlich zu sehen, während im Fall des qq-Plots die Abweichung in den Flanken auffälliger ist. Dies ist auch typisch für die beiden Plots. Mit dem pp-Plot können generell Abweichungen im Zentrum der Verteilungen besser erkannt werden, während im qq-Plot Unterschiede in den Flanken und Ausreißer deutlicher zu sehen sind. Im Fall einer linksschiefen Verteilung sind die Strukturen, die man erhält, gerade gespiegelt zur rechtsschiefen Situation, wie in Abbildung 2 zu sehen ist.

In Abbildung 3 sehen wir den Fall, dass wir eine Normalverteilung mit einer Verteilung vergleichen, die in der Mitte steiler ist und deutlich breitere Flanken aufweist. In diesem Fall sind die Unterschiede im qq-Plot deutlich stärker zu sehen als im pp-Plot.

Abb. 1: Vergleich von Dichte (Dichteplot), Verteilungsfunktion (pp-Plot) und Quantilfunktion (qq-Plot) der Normalverteilung mit einer rechtsschiefen Verteilung (orange Dichte) (erstellt mit dem Paket ggplot2 [7] der Statistiksoftware R [8])

Abb. 1: Vergleich von Dichte (Dichteplot), Verteilungsfunktion (pp-Plot) und Quantilfunktion (qq-Plot)
Abb. 1: Vergleich von Dichte (Dichteplot), Verteilungsfunktion (pp-Plot) und Quantilfunktion (qq-Plot)

Abb. 2: Vergleich von Dichte (Dichteplot), Verteilungsfunktion (pp-Plot) und Quantilfunktion (qq-Plot) der Normalverteilung mit einer linksschiefen Verteilung (orange Dichte) (erstellt mit dem Paket ggplot2 [7] der Statistiksoftware R [8])

Abb. 2: Vergleich von Dichte (Dichteplot), Verteilungsfunktion (pp-Plot) und Quantilfunktion (qq-Plot)
Abb. 2: Vergleich von Dichte (Dichteplot), Verteilungsfunktion (pp-Plot) und Quantilfunktion (qq-Plot)

Abb. 3: Vergleich von Dichte (Dichteplot), Verteilungsfunktion (pp-Plot) und Quantilfunktion (qq-Plot) der Normalverteilung mit einer steileren und breiteren Verteilung (orange Dichte) (erstellt mit dem Paket ggplot2 [7] der Statistiksoftware R [8])

Abb. 3: Vergleich von Dichte (Dichteplot), Verteilungsfunktion (pp-Plot) und Quantilfunktion (qq-Plot)
Abb. 3: Vergleich von Dichte (Dichteplot), Verteilungsfunktion (pp-Plot) und Quantilfunktion (qq-Plot)

Abb. 4: Vergleich von Dichte (Dichteplot), Verteilungsfunktion (pp-Plot) und Quantilfunktion (qq-Plot) der Normalverteilung mit einer flacheren und schmaleren Verteilung (orange Dichte) (erstellt mit dem Paket ggplot2 [7] der Statistiksoftware R [8])

Abb. 4: Vergleich von Dichte (Dichteplot), Verteilungsfunktion (pp-Plot) und Quantilfunktion (qq-Plot)
Abb. 4: Vergleich von Dichte (Dichteplot), Verteilungsfunktion (pp-Plot) und Quantilfunktion (qq-Plot)

Abb. 5: Vergleich von Dichte (Dichteplot), Verteilungsfunktion (pp-Plot) und Quantilfunktion (qq-Plot) der Normalverteilung mit einer nach unten begrenzten Verteilung (orange Dichte) (erstellt mit den Paketen distr [9] und ggplot2 [7] der Statistiksoftware R [8])

Abb. 5: Vergleich von Dichte (Dichteplot), Verteilungsfunktion (pp-Plot) und Quantilfunktion (qq-Plot)
Abb. 5: Vergleich von Dichte (Dichteplot), Verteilungsfunktion (pp-Plot) und Quantilfunktion (qq-Plot)

In Abbildung 4 betrachten wir umgekehrt den Fall, dass die Verteilung in der Mitte flacher ist und deutlich schmalere Flanken besitzt. Hier sind die Auffälligkeiten gespiegelt zum vorherigen Fall, wobei die Abweichung im qq-Plot wieder stärker hervortritt.

In Abbildung 5 sehen wir den Fall, dass die Verteilung, mit der wir die Normalverteilung vergleichen, nach unten begrenzt ist. Wir sehen eine deutliche Auffälligkeit am linken Rand von pp-und qq-Plot, wobei diese im qq-Plot stärker ausgeprägt ist.

Ist die Verteilung nach oben begrenzt, ergeben sich Plots, in denen die Auffälligkeit vom unteren zum oberen Rand von pp- und qq-Plot gespiegelt ist, wie in Abbildung 6 zu sehen ist.

In Abbildung 7 ist schließlich zu sehen, wie sich Ausreißer bei pp- und qq-Plots bemerkbar machen. Im pp-Plot sind diese kaum auszumachen, während sich diese im qq-Plot ganz deutlich zeigen.

Abb. 6: Vergleich von Dichte (Dichteplot), Verteilungsfunktion (pp-Plot) und Quantilfunktion (qq-Plot) der Normalverteilung mit einer nach oben begrenzten Verteilung (orange Dichte) (erstellt mit den Paketen distr [9] und ggplot2 [7] der Statistiksoftware R [8])

Abb. 6: Vergleich von Dichte (Dichteplot), Verteilungsfunktion (pp-Plot) und Quantilfunktion (qq-Plot)
Abb. 6: Vergleich von Dichte (Dichteplot), Verteilungsfunktion (pp-Plot) und Quantilfunktion (qq-Plot)

Abb. 7: Vergleich von Dichte (Dichteplot), Verteilungsfunktion (pp-Plot) und Quantilfunktion (qq-Plot) der Normalverteilung mit einer Verteilung, die Ausreißer aufweist (orange Dichte) (erstellt mit den Paketen distr [9], distrEx [9] und ggplot2 [7] der Statistiksoftware R [8])

Abb. 7: Vergleich von Dichte (Dichteplot), Verteilungsfunktion (pp-Plot) und Quantilfunktion (qq-Plot)
Abb. 7: Vergleich von Dichte (Dichteplot), Verteilungsfunktion (pp-Plot) und Quantilfunktion (qq-Plot)

Abb. 8: Vergleich von Dichteschätzung (orange), empirischer Verteilungsfunktion (pp-Plot) und empirischer Quantilfunktion (qq-Plot) von Daten zur venösen Sauerstoffsättigung (SvO2) von 30 erwachsenen Patient:innen an der extrakorporalen Zirkulation (EKZ) mit einer Normalverteilung (erstellt mit den Paketen qqplotr [10] und ggplot2 [7] der Statistiksoftware R [8])

Abb. 8: Vergleich von Dichteschätzung (orange), empirischer Verteilungsfunktion (pp-Plot) und empirischer Quantilfunktion (qq-Plot)
Abb. 8: Vergleich von Dichteschätzung (orange), empirischer Verteilungsfunktion (pp-Plot) und empirischer Quantilfunktion (qq-Plot)

Abschließend werden wir pp- und qq-Plots für reale Datensätze erzeugen, wobei wir zusätzlich 95 %-Konfidenzbänder verwenden, um besser einschätzen zu können, ob es sich um signifikante Abweichungen von der Normalverteilung handelt. Die Konfidenzbänder werden hierbei mittels Bootstrap erzeugt, wobei sich die Konfidenzbänder aus punktweisen Konfidenzintervallen zusammensetzen. Wir beginnen mit den Daten der venösen Sauerstoffsättigung (SvO2) von 30 erwachsenen Patient:innen an der extrakorporalen Zirkulation (EKZ) [4]. Der Dichteplot in Abbildung 8 zeigt deutliche Abweichungen von der Normalverteilung. Laut pp- und qq-Plot sind diese Abweichungen aber noch im Rahmen zufälliger Schwankungen, da alle Punkte innerhalb der Konfidenzbänder liegen und keine der Strukturen aus den Abbildungen 1–7 eindeutig zu erkennen sind. Dieses Beispiel zeigt, wie schwer es bei einer kleinen bis mittelgroßen Stichprobe ist, zu entscheiden, ob eine Verteilungsannahme erfüllt ist oder nicht. Daher ist es wichtig, immer auch fachtheoretische Überlegungen und Recherchen anzustellen, ob für die statistische Analyse notwendige Annahmen plausibel sind.

Abb. 9: Vergleich von Dichteschätzung (orange), empirischer Verteilungsfunktion (pp-Plot) und empirischer Quantilfunktion (qq-Plot) der GFR-Daten der Nitroprussid-Gruppe (219 Patient:innen) mit einer Normalverteilung (erstellt mit den Paketen qqplotr [10] und ggplot2 [7] der Statistiksoftware R [8])

Abb. 9: Vergleich von Dichteschätzung (orange), empirischer Verteilungsfunktion (pp-Plot) und empirischer Quantilfunktion (qq-Plot)
Abb. 9: Vergleich von Dichteschätzung (orange), empirischer Verteilungsfunktion (pp-Plot) und empirischer Quantilfunktion (qq-Plot)

Abb. 10: Vergleich von Dichteschätzung (orange), empirischer Verteilungsfunktion (pp-Plot) und empirischer Quantilfunktion (qq-Plot) der GFR-Daten der Nitroglycerin-Gruppe (176 Patient:innen) mit einer Normalverteilung (erstellt mit den Paketen qqplotr [10] und ggplot2 [7] der Statistiksoftware R [8])

Abb. 10: Vergleich von Dichteschätzung (orange), empirischer Verteilungsfunktion (pp-Plot) und empirischer Quantilfunktion (qq-Plot)
Abb. 10: Vergleich von Dichteschätzung (orange), empirischer Verteilungsfunktion (pp-Plot) und empirischer Quantilfunktion (qq-Plot)

Abb. 11: Vergleich von Dichteschätzung (orange), empirischer Verteilungsfunktion (pp-Plot) und empirischer Quantilfunktion (qq-Plot) der GFR-Daten der Gruppe ohne Intervention (219 Patient:innen) mit einer Normalverteilung (erstellt mit den Paketen qqplotr [10] und ggplot2 [7] der Statistiksoftware R [8])

Abb. 11: Vergleich von Dichteschätzung (orange), empirischer Verteilungsfunktion (pp-Plot) und empirischer Quantilfunktion (qq-Plot)
Abb. 11: Vergleich von Dichteschätzung (orange), empirischer Verteilungsfunktion (pp-Plot) und empirischer Quantilfunktion (qq-Plot)

Für das zweite Datenbeispiel verwenden wir Daten der glomerulären Filtrationsrate (GFR) nach einer Herzoperation mit EKZ, wobei wir drei Gruppen unterscheiden [11]. Eine Gruppe erhielt für eine bessere Verteilung des Blutes zum „venösen Pooling“

zusätzlich Nitroprussid, eine zweite Gruppe zusätzlich Nitroglycerin und eine Gruppe war ohne Intervention. Es liegen Daten von 614 Patient:innen vor (Nitroprussid: 219, Nitroglycerin: 176, ohne Intervention: 219). In Abbildung 9 sind der pp- und qq-Plot für die Nitroprussid-Gruppe zu sehen, wobei sowohl zu viele Punkte (>5 %) außerhalb der Konfidenzbänder liegen als auch Strukturen zu erkennen sind, die denen aus Abbildung 1–7 ähneln. Das Vorliegen einer Normalverteilung muss daher abgelehnt werden. Wie bereits in [4] besprochen, liegt eine biomodale Verteilung vor, die darauf hindeutet, dass die Nitroprussid-Gruppe inhomogen ist und sich aus mindestens zwei Subgruppen zusammensetzt.

Im Fall der Nitroglycerin-Gruppe zeigt sich eine gute Übereinstimmung mit der Normalverteilung, wie in Abbildung 10 zu sehen ist. Es liegen alle Punkte innerhalb der 95 %-Konfidenzbänder und es zeichnen sich auch keine auffälligen Strukturen oder Ausreißer ab.

Für die Gruppe ohne zusätzliche Intervention fällt die Entscheidung am schwersten. In der linken Flanke der Verteilung zeigt sich in Abbildung 11 eine Abweichung von der Normalverteilung, die auch klar im pp- und qq-Plot zu sehen ist. Es handelt sich hierbei um eine auffällige Häufung von GFR-Werten im Bereich von ca. 40 bis 55, weshalb auch einige Punkte außerhalb der 95 %-Konfidenzbänder liegen. Streng genommen könnte man dies zum Anlass nehmen, die Normalverteilung abzulehnen. Auf der anderen Seite ist die Fallzahl recht groß und die Abweichung nur moderat. Daher ist davon auszugehen, dass diese Abweichung nur einen sehr geringen Einfluss auf die statistische Analyse hat. Dies bestätigen auch die statistischen Ergebnisse in [11], die für den Vergleich der Nitroglycerin-Gruppe mit der Gruppe ohne Intervention für verschiedene statistische Verfahren nahezu identisch sind (vgl. Abb. 3 in [11]).

Zusammenfassung

pp- und qq-Plots sind wichtige grafische Hilfsmittel, um Unterschiede zwischen zwei Verteilungen zu erkennen. Sie eignen sich sehr gut dafür, zu prüfen, ob ein Datensatz einer bestimmten Verteilung folgt, und damit die Verteilungsannahmen von statistischen Verfahren zu plausibilisieren. Indem man zusätzlich Konfidenzbänder verwendet, kann man außerdem besser beurteilen, ob die beobachteten und zu erwartenden Abweichungen über das zu erwartende Maß von zufälligen Schwankungen hinausgehen. Der pp-Plot ist hierbei etwas schwerer zu interpretieren als der qq-Plot, wobei im pp-Plot üblicherweise Abweichungen im Zentrum der Verteilung besser zu erkennen sind, während der qq-Plot Abweichungen in den Flanken und Ausreißer deutlicher aufzeigt. Generell benötigt es eine gewisse Erfahrung, um diese Plots sicher interpretieren zu können, und gerade bei kleinen bis moderaten Stichprobengrößen ist es immer schwierig Abweichungen zu erkennen und eine zuverlässige Aussage zur Verteilung der Daten zu treffen. In diesem Fall ist es besonders wichtig, immer auch fachtheoretische Überlegungen und Recherchen zu den für die statistische Analyse benötigten Voraussetzungen anzustellen und im Zweifelsfall einen Statistiker zu Rate zu ziehen.

K Korrespondenz

Prof. Dr. Matthias Kohl Department of Health, Medical and Life Sciences Institute of Precision Medicine Hochschule Furtwangen Jakob-Kienzle-Str. 17, 78054 Villingen-Schwenningen (Germany) Phone: +49 (0) 7720 307-4635 E-Mail: matthias.kohl@hs-furtwangen.de www.hs-furtwangen.de · www.life-data-science.org

L Literatur

  1. Kohl M, Münch F. Statistik Teil 8: t-Tests und Alternativen. Kardiotechnik 2023 (4): 143-147.
  2. Kohl M, Münch F. Statistik Teil 13: Lineare Regression. Die Perfusiologie 2025 (1): 26-31.
  3. Wilk MB, Gnanadesikan R. Probability plotting methods for the analysis of data. Biometrika, 1968. 55(1): 1-17.
  4. Kohl M, Münch F. Statistik Teil 15: Histogramm und Dichteschätzung. Die Perfusiologie 2025 (3): 121-125.
  5. Hedderich J, Sachs L. Angewandte Statistik. Methodensammlung mit R. 17. Auflage, 2020. Springer-Verlag.
  6. Richardson RAK, Hong SS, Byrne JA, Stoeger T, Amaral LAN. The entities enabling scientific fraud at scale are large, resilient, and growing rapidly, Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A, 2025. 122 (32) e2420092122.
  7. Wickham H. ggplot2: Elegant graphics for data analysis, 2016. Springer-Verlag New York.
  8. R Core Team. R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, 2025. Vienna, Austria. URL https://www.R-project.org/
  9. Ruckdeschel P, Kohl M, Stabla T, Camphausen F. S4 Classes for Distributions. R News, 2006. 6(2), 2-6.
  10. Almeida A, Loy A, Hofmann H. ggplot2 compatible quantile-quantile plots in R. The R Journal, 2018. 10(2): 248-261.
  11. Kohl M, Münch F. Statistik Teil 9: Die 1-Weg ANOVA. Die Perfusiologie 2024 (1): 15-20.

Das Fachwissensquiz Mai ’26 ist online!

Das Fachwissensquiz von Mai ’26 zum Thema „Fragen aus der klinischen Routine (Teil 1)“ ist online!

Jeden ersten Montag im Monat bietet dir die DGPTM die Gelegenheit, dein Fachwissen auf den Prüfstand zu stellen und aufzufrischen.

Für jedes absolvierte Quiz erhältst du einen halben Punkt zur EBCP-Akkreditierung. Mit regelmäßiger Teilnahme kannst du so bis zu sechs Punkte im Jahr erreichen. Achtung: Hierfür musst Du eingeloggt sein! Den Fortbildungsnachweis findest Du im Mitgliederbereich.

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Das Fachwissensquiz von April ’26 zum Thema „Left Ventricular Assist Device Teil II“ ist online!

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Das Fachwissensquiz von März ’26 zum Thema „Left Ventricular Assist Device Teil I (Teil 1)“ ist online!

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Das Fachwissensquiz Februar ’26 ist online!

Das Fachwissensquiz von Februar ’26 zum Thema „Künstliche Intelligenz in der Perfusiologie (Teil 2)“ ist online!

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Preisträger Jahrestagung 2025 und Jubilare der DGPTM

Herzlichen Glückwunsch an die Jubilare der DGPTM und an alle, die einen Preis erhalten haben. Ein ebenfalls großer Dank richtet sich an die Sponsoren der Preise.

Eine Übersicht zu den Abstracts der prämierten Arbeiten befindet sich am Ende des Artikels.

 

Tagungspreis 2025 der DGPTM (Sponsor: free life medical GmbH)

Preisträger: Nicola Kwapil, Universitätsmedizin der Johannes-Gutenberg-Universität Mainz

Auf dem Foto sind von links nach rechts: Sebastian Tiedge, Nicola Kwapil, Rigobert Schnur (von free life) und PD Dr. Alexander Horke

 

DGTHG-Preis Fokustagung Herz 2025 (Sponsor: Dr. Franz Köhler Chemie GmbH)

Preisträgerin: Dr. Claudia Arenz, Universitätsklinikum Bonn

Auf dem Foto sind von links nach rechts: Sebastian Tiedge, Dr. Claudia Arenz, PD Dr. Alexander Horke und Dr. Stefan Fritz (von Köhler Chemie)

 

Nachwuchsförderpreis der Jungen Foren (Sponsor: Dr. Franz Köhler Chemie GmbH)

Preisträgerin: Gloria Nulchis, Universitätsklinikum Tübingen

Auf dem Foto sind von links nach rechts: Sebastian Tiedge, Gloria Nulchis, PD Dr. Alexander Horke und Dr. Stefan Fritz (von Köhler Chemie)

 

Innovationspreis (Sponsor: Eurosets GmbH Deutschland)

Preisträger: Nicola Kwapil, Universitätsmedizin der Johannes-Gutenberg-Universität Mainz

Auf dem Foto sind von links nach rechts: Sebastian Tiedge, Nicola Kwapil, Martin Schmidthöfer (von Eurosets), PD Dr. Frank Münch, PD Dr. Alexander Horke

 

Förderpreise (Sponsor: Terumo Deutschland GmbH)

A: bestbewerteter Originalbeitrag

Preisträger: Simon Mayer, Herzzentrum Klinikum Stuttgart

Auf dem Foto von links nach rechts: Dr. Lars Saemann, Simon Mayer und Tilo Barth (von Terumo)

B: beste Erstveröffentlichung

Preisträger: Lukas Fiebig, Hochschule Furtwangen

Auf dem Foto von links nach rechts: Dr. Lars Saemann, Lukas Fiebig und Tilo Barth (von Terumo)

 

Preisträger zum Josef Güttler Stipendium

Preisträger: Jhonathan Torres Mosquera, Universitätsklinikum Magdeburg

Auf dem Foto mit PD Dr. Frank Münch

 

 

Hier die Jubilare aus diesem Jahr, jeweils mit PD Dr. Frank Münch

50 jähriges: Jürgen Witt

40 jähriges: Stefan Kasseckert, Albert Dick

25 jähriges: Olaf Sillmann (Foto anbei), Holger Schulze Schleithoff, Mathias Opitz (Foto anbei), Joachim Naumann (Foto anbei), Frank-Oliver Große (Foto anbei), Markus Fischer, Andreas Behrendt, Johannes Amberger

 

 

Übersicht zu den Abstracts der prämierten Arbeiten

Tagungspreis 2025 der DGPTM

A-168Kompakter ECMO-Trolley – ein Transportsystem für alle MaterialienNicola Kwapil
(Universitätsmedizin Mainz) (DGPTM)

 

DGTHG-Preis Fokustagung Herz 2025

A-158Pulmonalklappendilatation bei frühsymptomatischer Fallot-Tetralogie: Erste palliative Maßnahme und Einfluß ballonbedingter Klappeneinrisse auf die chirurgische StrategieDr. Claudia Arenz (Universitätsklinikum Bonn) (DGTHG)

 

Nachwuchsförderpreis der Jungen Foren

A-174Über die allometrischen Interaktionen der fraktalen Eigenschaften des kardiovaskulären Gefäßsystems und dem Hagen-Poiseuille’schen Gesetz. Erkenntnisse aus einem mathematischen Modell und der Simulaiton per Computational Fluid Dynamics für Bypässe.Gloria Nulchis
(Universitätsklinikum Tübingen)

 

Innovationspreis

A-167Kinder ECMO Fahrtrage 2.0 – eine standardisierte Lösung für DeutschlandNicola Kwapil
(Universitätsmedizin Mainz) (DGPTM)

 

 

Credits der Fotos:

DGPTM/Klindtworth

Der „Maschinist“ im Saal. Die Arbeit von Perfusionist:innen (Zeitungsartikel)

Im Operationssaal gibt es eine Berufsgruppe, die nie direkt am OP-Tisch stehen und doch überlebenswichtig in ihrer Tätigkeit sind: die Perfusionist:innen. Während das Operationsteam am Herzen arbeitet, steuern sie die Herz-Lungen-Maschine, überwachen Blutfluss, Sauerstoffsättigung und zahlreiche Laborwerte und sorgen dafür, dass der Körper des Patienten auch dann optimal versorgt bleibt, wenn Herz und Lunge vorübergehend stillstehen. Ihre Arbeit verbindet hochpräzise Medizin mit komplexer Medizintechnik – entscheidend dafür, dass solche Eingriffe überhaupt möglich sind.

Zeitungsartikel Donaukurier Geschichte aus dem OP Saal

Willkommen zur neuen Webseite

Nach über einem ¾ Jahr der Planung, intensiven Meetings, Codierung und Schreibarbeit ist am 13.01.2025 ist unsere neue Website live gegangen und wir sind stolz, hier ein neues Zuhause für unsere Mitglieder geschaffen zu haben. Zukünftig soll sie zur zentralen Plattform des Austauschs in unserer Community werden. Dafür arbeiten wir im Hintergrund an spannenden Erweiterungen.

Ein Highlight wird ein eigener „News“-Bereich sein, der euch stets über aktuelle Entwicklungen rund um Perfusion und technische Medizin informiert. Schaut regelmäßig vorbei und bringt euch ein – wir freuen uns auf eure Anregungen!