Besser ab nicht gut
Ein Herz-Kreislauf-Stillstand ist selbst in einem gut organisierten klinischen Setting in vielen Fällen das Todesurteil oder der Beginn einer Restlebenszeit mit erheblichen neurologischen Defiziten. Die moderne Cardiopulmonale Reanimation (CPR) führte statistisch betrachten in den letzten Jahren zwar zu einem verbesserten Outcome: So verbesserte sich die risikoadjustierte Rate des Überlebens einer CPR bis zur Krankenhausentlassung von 13,7% (2000) auf 22,3% (2009), d.h. aber dennoch, dass auch hier gut drei Viertel der Patienten mit Herz-Kreislauf-Stillstand das Krankenhaus nicht mehr leben verließen. Die allgemeine, d.h. nicht-risikoadjustierte, Überlebensrate liegt auch 2009 bei nur 17%. Zudem wiesen von den Überlebenden 43% (2000) bzw. 38,8% (2009) mittlere oder schwere neurologische Defizite auf (Cerebral Performance Category, CPC >1).[1]
Prognose-Hilfsmittel für CPR
Der letztlich ernüchternde statistische Outcome der CPR führt zu der Frage, wie man jene Fälle besser identifizieren kann, in denen ein CPR-Versuch nicht indiziert und deshalb aufgrund des ethischen Nichtschadens-Prinzips zu unterlassen ist. Ebell et al.[2] haben hierzu eine Prognose-Hilfsmittel entwickelt. Dazu analysierten sie zunächst 38.902 Fälle von CPR im Krankenhaus (2007-2008) und entwickelten mittels Classification and Regression Trees (CART) Entscheidungsbäume, die auf verschiedene Risikofaktoren des CPR-Outcomes abstellen. Solche Faktoren sind z.B. der CPC-Score vor CPR, eine bestehende Sepsis, ein akuter Schlaganfall oder ein hohes Alter. Die entwickelten Entscheidungsbäume wurden dann mit 14.435 CPR-Fällen aus 2009 validiert. Für die Patienten lassen sich mit diesem Hilfsmittel CPR-Outcome-Prognosen erstellen. Ziel ist es, jene Patienten zu identifizieren, die eine sehr geringe Chance (< 3%) haben, eine CPR mit keinen oder nur milden neurologischen Defiziten (CPC = 1) zu überleben. Bei diesen Patienten wäre eine CPR nicht indiziert.
Rationalisierung einer unsicheren Entscheidung
Das Prognose-Hilfsmittel für CPR von Ebell et al. versucht, eine im Einzelfall letztlich notgedrungen unsichere Entscheidung zu rationalisieren, indem jene Faktoren transparent gemacht werden, die statistisch gesehen zu einem äußerst schlechten CPR-Ergebnis führen. Dieses Hilfsmittel stellt keinen „CPR/DNR-Computer“ dar, der Entscheidungen abnehmen könnte, sondern hilft bei der diskursiven Entscheidungsfindung im Behandlungsteam und mit dem Patienten oder dessen Stellvertretern.
Referenzen
[1] Girotra S et al. Trend in survival after in-hospital cardiac arrest. N Engl J Med. 2012;367(20):1912-20. • Chan PS et al. Long-term outcomes in elderly survivors of in-hospital cardiac arrest. N Engl J Med. 2013;368(11):1019-26. • Glavan BJ, Ehlenbach WJ. N Engl J Med. 2013;368(25):2437-8. • Yee P, Newman J. N Engl J Med. 2013;368(25):2438.
[2] Ebell MH, Alfonso AM, Romergryko G. Prediction of survival to discharge following cardiopulmonary resuscitation using classification and regression trees. Crit Care Med. 2013;41(12):2688-97. • Prengel AW. Everything should be made as simple as possible, but not simpler. Crit Care Med. 2013;41(12):2816-7.