Welche klinischen Scores sind relevant?

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Autor:

Prof. Dr. med. Jacques Donzé, MSc

Chefarzt der Abteilung für innere Medizin Facharzt FMH für innere Medizin Hôpital neuchâtelois Maladière 45 2000 Neuchâtel E-Mail: jacques.donze@h-ne.ch

05.03.2020

Es gibt eine Vielzahl von klinischen Scores. Es ist jedoch wichtig, diejenigen Scores, die valide genug sind, um in der Praxis eingesetzt zu werden, von den nicht validen Scores zu unterscheiden. Dieser Artikel konzentriert sich auf einige klinische Scores, die bekannt sind oder die man kennen sollte. <div id="keypoints"> <h2>Keypoints</h2> <ul> <li>Klinische Scores bieten potenzielle Entscheidungsunterstützung in vielen klinischen Situationen.</li> <li>Die gut validierten Scores wie zum Beispiel der Wells-Score oder der revidierte Geneva-Score für Lungenembolie werden leider zu selten eingesetzt.</li> <li>Die Scores zur Vorhersage des Blutungsrisikos unter oraler Antikoagulation sind zwar sehr nützlich, aber leider nur bedingt aussagekräftig.</li> </ul> </div> Die Zahl der Publikationen über klinische Scores hat in den letzten 20 Jahren exponentiell zugenommen. Diese Scores können einen wichtigen Beitrag zur ärztlichen Entscheidungsfindung leisten. Aber angesichts dieses Überangebots an klinischen Scores muss der Arzt erkennen, welche Scores hinreichend validiert und leistungsfähig sind, um sie in der täglichen Praxis einzusetzen. Klinische Scores sind vor allem in drei Situationen von Nutzen: 1) wenn die rein erfahrungsbasierte Entscheidungsfindung schwierig oder unsicher ist, 2) wenn die Fragestellung herausfordernd ist, und 3) wenn eine bessere Nutzung von Ressourcen möglich ist. Die Stratifizierung der Wahrscheinlichkeit einer Lungenembolie bei einem Patienten ist ein sehr gutes Beispiel, weil es alle drei Merkmale in sich vereint. Die Stratifizierung erleichtert die klinische Entscheidung, die allein auf der Basis der Erfahrung weniger zuverlässig wäre; die Herausforderung ist hoch, weil die Lungenembolie potenziell tödlich verlaufen kann; und schliesslich bietet die Stratifizierung die Möglichkeit, unnötige bildgebende Untersuchungen bei Patienten mit niedrigem Risiko zu vermeiden. Es gibt im Wesentlichen zwei Arten von klinischen Scores: 1) Prognostische Scores zur Vorhersage der Mortalität oder Morbidität (z. B. der PESI-Score oder der CURB-65-Score); 2) Primär diagnostische Scores zur Abschätzung des Vorliegens einer bestimmten Diagnose (z. B. der Wells-Score oder der revidierte Geneva-Score). Solche Scores können als Punkte-Score oder als Entscheidungsbaum entwickelt werden. Es gibt zwar eine Vielzahl von klinischen Scores, deren Validität jedoch zu berücksichtigen ist. Es gibt vier Validitätsstufen.1 Stufe IV, die unterste Validitätsstufe, beruht auf der Identifikation von Prädiktoren und der Entwicklung des Scores in einer definierten Population (interne Population). Stufe III entspricht einer begrenzten Validierung des Scores in einer anderen Population als der, in welcher der Score entwickelt wurde (externe Population). Stufe II umfasst eine breite Validierung des Scores mit Validierungsstudien in vielen verschiedenen Populationen, wobei im Allgemeinen mehrere Länder beteiligt sind. Die höchste Validitätsstufe (Stufe I) liegt vor, wenn die Verwendung des Scores konkrete klinische Auswirkungen auf die ärztlichen Entscheidungen, auf ein Outcome oder auf die Kosten gezeigt hat. Diese letztere Validierungsstufe erfordert im Allgemeinen eine kontrollierte, randomisierte Studie, deren Outcome nicht die Aussagefähigkeit des Scores, sondern die klinische Bedeutung ist. Leider können nur sehr wenige Scores eine Validität der Stufe I oder auch nur der Stufe II für sich in Anspruch nehmen. Das liegt zum Teil daran, dass es leichter ist, einen Score mit relativ guter Aussagekraft in der Ursprungspopulation zu entwickeln, aber sehr viel schwieriger, dieselbe Aussagekraft bei Untersuchung in einer anderen Population zu bestätigen. Hinzu kommt der mögliche Publikationsbias. In einer systematischen Übersicht aller bis zum Jahr 2010 publizierten prädiktiven Modelle wurde nachgewiesen, dass nur für 25 % von 127 Scores mindestens eine externe Validierungsstudie durchgeführt worden war.2 In einer anderen systematischen Übersicht, die nur die grössten medizinischen Fachjournale berücksichtigte, hatte die Hälfte der Studien eine zu kleine Stichprobe, um valide zu sein, und nur 12 % gaben die Aussagekraft der Scores korrekt an.3 Dies zeigt, wie wichtig es ist, zwischen validen Scores und ungenügend validierten Scores zu unterscheiden. Genauso wie Sie kein Medikament verschreiben können, dessen Wirkung nicht nachgewiesen ist, sollten Sie auch keinen Score verwenden, der nicht hinreichend validiert ist. Um die Validität und die Aussagekraft von in der Praxis eingesetzten Scores zu veranschaulichen, sollen einige Beispiele näher betrachtet werden. <h2>Stratifizierung der Wahrscheinlichkeit einer Lungenembolie</h2> Ein Patient im Alter von 70 Jahren stellt sich in Ihrer Praxis oder in der Notaufnahme mit akuter Atemnot sowie rechtsseitigen laterothorakalen atemabhängigen Schmerzen vor. Da nichts für eine andere Diagnose spricht, vermuten Sie eine Lungenembolie. Wie schon seit einigen Jahren empfiehlt die European Society of Cardiology (ESC) auch 2019 eine Risikostratifizierung auf der Basis der klinischen Wahrscheinlichkeit für eine Lungenembolie, die sich auf einen Score stützen kann.4 Die zwei am besten validierten Scores sind der Wells-Score und der revidierte Geneva-Score. Diese zwei Scores wurden umfassend und in grossem Massstab validiert. In einer Metaanalyse zeigen sie eine ähnliche Aussagekraft (C-Statistik von 0,80 für den Wells-Score und 0,76 für den revidierten Geneva-Score). Die C-Statistik entspricht der Fähigkeit des Scores zwischen den Patienten, die an der Erkrankung leiden, und den Patienten, die nicht daran leiden, zu diskriminieren. Eine C-Statistik von 0,50 entspricht einer rein zufälligen Unterscheidung, während ein Wert von 1,0 eine perfekte Diskrimination darstellt. Ab einem Wert über 0,65 beginnt eine Aussagefähigkeit interessant zu werden. Trotz ihrer hohen Validität ist die Haupteinschränkung des Wells-Scores und des revidierten Geneva-Scores ihre geringe Anwendungshäufigkeit. In einer Schweizer Studie finden sich lediglich 36 % der Patienten mit einer dokumentierten klinischen Wahrscheinlichkeit.5 Eine Studie aus Kalifornien über 100 angeforderte Angio-CTs wegen Verdachts auf Lungenembolie zeigte, dass nur in einem einzigen Fall eine Abschätzung der Wahrscheinlichkeit mittels eines Scores erfolgt war, nur in 17 Fällen die D-Dimere vor dem Angio-CT gemessen wurden und im Endeffekt nur 7 % der Angio-CTs fachgerecht verordnet worden waren.6 Abschliessend ist also festzustellen, dass die Scores zur Stratifizierung der Wahrscheinlichkeit für das Vorliegen einer Lungenembolie zwar zu den am besten validierten Scores in der Medizin zählen, aber zu selten eingesetzt werden. <h2>Prognostischer Score für Lungenembolie</h2> Zur Prognose einer Lungenembolie wird in erster Linie der vereinfachte PESI-Score («Pulmonary Embolism Severity Index») eingesetzt, der dazu dient, Patienten mit niedrigem Risiko zu identifizieren, die ambulant behandelt werden können. Dieser Score besteht aus 6 einfachen Kriterien, die demografische und klinische Daten des Patienten erfassen: <ul> <li>Alter >80 Jahre,</li> <li>Krebserkrankung,</li> <li>Herzinsuffizienz und/oder COPD,</li> <li>Herzfrequenz ≥110/min,</li> <li>systolischer Blutdruck</li> <li>Sauerstoffsättigung <90 % .7</li> </ul> Wenn alle diese Parameter fehlen, beträgt die 30-Tages-Mortalitätsrate 1 % , und es kann eine ambulante Behandlung in Betracht gezogen werden. Dieser Score wurde sowohl in Europa als auch in den USA auf breiter Basis mit guter Aussagekraft (C-Statistik zwischen 0,75 und 0,78) validiert. Gemäss den neusten Empfehlungen der ESC von 2019 kann bei einem vereinfachten PESI-Score von 0 Punkten und fehlender rechtsventrikulärer Dysfunktion in Echokardiogramm oder Angio-CT eine ambulante Behandlung in Betracht gezogen werden, sofern kein anderer Grund für eine stationäre Aufnahme besteht und die Patienten schnellen Zugang zu medizinischer Versorgung haben.4 <h2>Prognose bei ambulant erworbener Pneumonie</h2> Der PSI («Pneumonia Severity Index») war einer der ersten breit validierten Scores für Pneumonie, obwohl er aufgrund der Anzahl der zu erhebenden Parameter (20) relativ komplex zu berechnen ist. Der CURB-65-Score (Tab. 1) ist hingegen einfacher zu ermitteln und ermöglicht wie der PSI eine Risikostratifizierung von Patienten mit Pneumonie, wobei seine Aussagekraft nahezu gleich ist (C-Statistik von 0,76 gegenüber 0,81).8, 9 Fünf Parameter ermöglichen eine einfache Beurteilung des 30-Tages-Mortalitätsrisikos und bieten somit eine Entscheidungshilfe bei der Frage, ob der Patient ambulant versorgt (Score 0 oder 1, 30-Tages-Mortalität 1,5 % ), stationär behandelt (Score ≥2, 30-Tages-Mortalität 9,2 % ) oder ob sogar eine Überwachung auf der Intensivstation erwogen werden sollte (Score ≥3, 30-Tages-Mortalität 22 % ). <img src="/custom/img/files/files_datafiles_data_Zeitungen_2020_Leading Opinions_Innere_2001_Weblinks_lo_innere_2001_s42_tab1_donze.jpg" alt="" width="550" height="150" /> <h2>Antikoagulation bei Vorhofflimmern</h2> Der in den meisten Leitlinien empfohlene Score ist der CHA2DS2-VASc-Score, der den CHADS2-Score ersetzt. Obwohl in der klinischen Praxis fast täglich Entscheidungen über die Antikoagulationstherapie bei Vorhofflimmern getroffen werden müssen, ist die Aussagekraft des CHA2DS2-VASc-Scores zwar interessant, aber etwas geringer als bei den oben genannten Scores (C-Statistik zwischen 0,64 und 0,71).10 Bei einem Score von 2 oder höher ist eine Antikoagulation stark angezeigt. Bei einem Score von 1 Punkt ist die Indikation fraglicher, und hängt unter Umständen vom betreffende Risikofaktor ab. Wenn der eine Punkt zum Beispiel auf dem weiblichen Geschlecht beruht, empfehlen einige Experten keine Antikoagulation. Beruht der Punkt hingegen auf dem Alter, kann das Risiko hoch genug sein, um mit dem Patienten eine Antikoagulation zu besprechen oder diese zu empfehlen. <h2>Blutungsrisiko</h2> Die grosse Zahl von Scores, die zur Vorhersage des Risikos für Blutungskomplikationen unter oraler Antikoagulation entwickelt wurden, spiegelt möglicherweise die Schwierigkeit wider, einen Score mit guter Vorhersagekraft für dieses Outcome zu erhalten. In einer Schweizer Bevölkerungskohorte unter Therapie mit Vitamin-K-Antagonisten zeigte keiner der wichtigsten untersuchten Scores eine ausreichende Aussagekraft (C-Statistik unter 0,61). Die Vorhersagen der Ärzte waren weder besser noch schlechter als die der Scores (C-Statistik 0,55).11 Obwohl in einigen Leitlinien der HAS-BLED-Score empfohlen wird, liegt der grösste Nutzen seiner Anwendung wahrscheinlich einzig und allein in der Tatsache, dass vor der Einleitung einer Antikoagulation wenigstens das Blutungsrisiko berücksichtigt wird. Neben der geringen Aussagekraft dieser Scores ist auch darauf hinzuweisen, dass sie noch nicht für die direkten oralen Antikoagulanzien validiert sind. <h2>Risiko einer Rehospitalisation</h2> Wenn ein Patient aus dem Spital entlassen wird, besteht innerhalb von 30 Tagen ein erhebliches Risiko für eine Wiedereinweisung. Ein guter Übergang in die ambulante Versorgung ist entscheidend, erfordert jedoch beträchtliche Ressourcen, die nicht für alle Patienten aufgewendet werden können. Daher ist es gerechtfertigt, die Patienten mit dem höchsten Risiko für eine Rehospitalisation zu identifizieren. Hierfür wurde der HOSPITAL-Score auf breiter Basis in fünf Ländern und auf drei Kontinenten validiert. Dieser Score ermöglicht es auf der Basis von 7 Variablen (bzw. in der vereinfachten Form 6 Variablen), Patienten zu identifizieren, die das höchste Risiko für eine stationäre Wiederaufnahme tragen (Tab. 2).12 Zu beachten ist hierbei, dass wie bei den anderen Scores die Risikofaktoren generell nicht unbedingt modifizierbar sind, das heisst beispielsweise, dass die Korrektur einer Anämie durch Bluttransfusionen vor der Entlassung nach Hause das Rehospitalisationssrisiko des Patienten nicht verändert. <img src="/custom/img/files/files_datafiles_data_Zeitungen_2020_Leading Opinions_Innere_2001_Weblinks_lo_innere_2001_s42_tab2_donze.jpg" alt="" width="550" height="281" /> <h2>Schlussfolgerungen</h2> Abschliessend ist festzustellen, dass in der Literatur zwar zahlreiche klinische Scores beschrieben werden, doch nur wenige sowohl eine ausreichende wissenschaftliche Validität als auch eine stabile Aussagekraft, eine einfache Anwendbarkeit und nicht zuletzt eine nachgewiesene Auswirkung auf das Therapieergebnis der Patienten aufweisen. Die oben beschriebenen klinischen Scores entsprechen dem Bedürfnis von Ärzten, ihre Entscheidungen in komplexen Situationen zu unterstützen (Tab. 3). Das ändert jedoch nichts daran, dass klinische Scores, sofern sie gut validiert sind, zwar sehr nützlich sind, aber den Arzt nicht ersetzen können, der nach wie vor der entscheidende Akteur bleibt, der gemeinsam mit dem Patienten die ärztlichen Therapieentscheidungen trifft. <img src="/custom/img/files/files_datafiles_data_Zeitungen_2020_Leading Opinions_Innere_2001_Weblinks_lo_innere_2001_s43_tab3_donze.jpg" alt="" width="550" height="183" /> <a class="literatur" data-toggle="collapse" href="#collapseLiteratur" aria-expanded="false" aria-controls="collapseLiteratur" >Literatur</a> <div class="collapse" id="collapseLiteratur"> 1 McGinn TG et al.: Users’ guides to the medical literature: XXII: how to use articles about clinical decision rules. JAMA 2000; 284: 79-84 2 Siontis GC et al.: External validation of new risk prediction models is infrequent and reveals worse prognostic discrimination. J Clin Epidemiol 2015; 68: 25-34 3 Bouwmeester W et al.: Reporting and methods in clinical prediction research: a systematic review. PLoS Med 2012; 9: 1-12 4 Konstantinides SV et al.: 2019 ESC Guidelines for the diagnosis and management of acute pulmonary embolism developed in collaboration with the European Respiratory Society (ERS): The Task Force for the diagnosis and management of acute pulmonary embolism of the European Society of Cardiology (ESC). Eur Respir J 2019; 54: pii: 1901647 5 Lange N et al.: Is clinical pre-test probability assessment for venous thromboembolism underused? Thromb Res 2017; 155: 10-1 6 Kanaan Y et al.: The influence of education on appropriateness rates for CT pulmonary angiography in emergency department patients. Acad Radiol 2013; 20: 1107-14 7 Righini M et al.: The Simplified Pulmonary Embolism Severity Index (PESI): validation of a clinical prognostic model for pulmonary embolism. J Thromb Haemost 2011; 9: 2115-7 8 Lim WS et al.: Defining community acquired pneumonia severity on presentation to hospital: an international derivation and validation study. Thorax 2003; 58: 377-82 9 Aujesky D et al.: Prospective comparison of three validated prediction rules for prognosis in community-acquired pneumonia. Am J Med 2005; 118: 384-92 10 Melgaard L et al.: Assessment of the CHA2DS2-VASc score in predicting ischemic stroke, thromboembolism, and death in patients with heart failure with and without atrial fibrillation. JAMA 2015; 314: 1030-8 11 Donzé J et al.: Risk of falls and major bleeds in patients on oral anticoagulation therapy. Am J Med 2012; 125:773-8 12 Aubert CE et al.: Simplification of the HOSPITAL score for predicting 30- day readmissions. BMJ Qual Saf 2017; 26: 799-805 </div>

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