Neues Nomogramm bietet eine personalisierte Prognose für das Überleben des Gehirnabszesses

Trotz Verbesserungen der Strategien für medizinische und chirurgische Managements verursacht Gehirnabszess weiterhin Behinderungen und Mortalität bei betroffenen Personen. Die langfristigen Prädiktoren für das Überleben bei Personen mit Hirnabszess sind nicht gut verstanden. Forscher haben diese Wissenslücke nun mit einer retrospektiven Kohortenstudie auf der Grundlage von Patienten aus Thailand angesprochen. Sie haben wichtige Prädiktoren für das Langzeitüberleben bei Patienten identifiziert und ein dynamisches Nomogramm erstellt, das die individualisierte Prognose für jeden Patienten unterstützen kann.

Der Gehirnabszess (BA) ist eine schwerwiegende Erkrankung, die durch lokalisierte Infektionen im Gehirn verursacht wird. Normalerweise haben Patienten mit BA eine Infektion im Parenchym – ein Hirngewebe, das einen Großteil der lebenswichtigen Funktionen des Organs ausführt. Das klinische Management von BA gab erhebliche Fortschritte, einschließlich medizinischer und chirurgischer Ansätze. Die Erkrankung führt jedoch immer noch zu funktioneller Behinderung und Mortalität bei Patienten, was auf eine dringende Notwendigkeit hinweist, den Versorgungsstandard zu verbessern.

Die Verbesserung der Genauigkeit der Prognose ist ein entscheidender Schritt zur Verbesserung der Gesundheitsergebnisse von Patienten mit BA. Obwohl bestimmte prognostische Faktoren für BA identifiziert wurden, bleiben die Prädiktoren für das Langzeitüberleben bei Patienten mit BA schlecht bekannt. In einer kürzlich veröffentlichten Studie in Chinesische neurochirurgische ZeitschriftDie Forscher untersuchten Prädiktoren für das Langzeitüberleben bei BA-Patienten und entwickelten ein dynamisches Nomogramm für Prognose, die auf Personen zugeschnitten waren. Darüber hinaus entwickelten sie ein dynamisches Nomogramm zur Vorhersage des langfristigen Überlebens bei Patienten mit BA.

„Dies handelt„Erklärt Dr. Thara Tunthanathip, Assistenzprofessor an der Prince of Songkla University, der Hauptautor der Studie.

Die Studie umfasste eine retrospektive Kohortenanalyse, an der 205 Patienten in einem Tertiärkrankenhaus in Südthailand beteiligt waren. Die Forscher bewerteten verschiedene demografische, klinische, labor- und bildgebende Faktoren umfassend, um ihren Vorhersagewert für das Langzeitüberleben bei BA-Patienten zu bewerten. Sie identifizierten mehrere unabhängige Prädiktoren für das Langzeitüberleben wie Alter, Karnofsky-Leistungsstatus, Hämokulturergebnisse, präoperative Koagulopathie, Neutrophil-zu-Lymphozyten-Verhältnis, Bandemie und Occipital-Ort von BA. Darüber hinaus schätzten sie die 1-Jahres-, 2-Jahres- und 5-Jahres-Überlebenswahrscheinlichkeiten für diese Patienten.

„Die 1-Jahres-, 2-Jahres- und 5-Jahres-Überlebenswahrscheinlichkeit betrugen 0,77, 0,73 bzw. 0,69„, bemerkt Dr. Tunthanathip.“In der vorliegenden Studie betrug die beobachtete 5-Jahres-Überlebenswahrscheinlichkeit 69%, was auf eine Fallfestigkeit hinweist, die vergleichsweise hoch bleibt. Vorherige systematische Überprüfungen und Metanalysen haben ein breites Spektrum der Sterblichkeitsraten bei Personen mit BA dokumentiert, die häufig zwischen 10 und 40% liegen.„

Die in der Studie identifizierten Prädiktoren für das langfristige Überleben haben ein signifikantes Potenzial, um Behandlungsentscheidungen zu informieren. Das dynamische „Nomogramm“-ein grafisches Instrument zur Vorhersage des Fortschreitens der Krankheit-fördert eine benutzerfreundliche Möglichkeit zur Schätzung des Langzeitüberlebens bei diesen Patienten. Forscher haben dieses Nomogramm mit mehreren unterschiedlichen statistischen Techniken validiert, was seine Robustheit bestätigt.

„Das dynamische Nomogramm ergab eine starke prädiktive Leistung mit einem C-Index von 0,855
zur offensichtlichen Validierung und 0,701 zur Validierung mit Testdaten. Kalibrierungsdiagramme und die Betriebsmerkmale des Empfängers unterstützten ihre Zuverlässigkeit weiter„, Dr. Tunthanathip.“Das Modell bietet ein interaktives Instrument zur individualisierten Risikobewertung und zur Erleichterung der klinischen Entscheidungsfindung„, Erklärt er weiter.

In der klinischen Umgebung kann das durch diese Studie erstellte prädiktive Modell eine genauere Prognose erleichtern und damit bessere Behandlungsentscheidungen und die Verbesserung der Behandlungsergebnisse für Personen mit BA erleichtern. Mit ausreichender Anpassung kann das prädiktive Modell und das dynamische Nomogramm auf eine breitere Population von BA -Patienten angewendet werden.

„Zukünftige Forschung sollte sich auf die externe Validierung und die weitere Verfeinerung des Modells konzentrieren, um seine Generalisierbarkeit in verschiedenen Populationen zu gewährleisten„Dr. Tunthanathip schließt.

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