ENTWICKLUNG UND INTERNE VALIDIERUNG EINES VORHERSAGEMODELLS ZUR IDENTIFIZIERUNG ÄLTERER ERWACHSENER, DIE WÄHREND DES KRANKENHAUSAUFENTHALTS GEFÄHRDET WERDEN, WENIG KÖRPERLICHE AKTIVITÄT ZU WENIGEN

HC van Dijk - Huisman^1,2, MHP Welters³, W. Bijnens⁴, SMJ van Kuijk⁵, FJH Magdelijns⁶, RA de Bie^2,7, AF-Linsen^3,2

¹Medizinisches Zentrum der Universität Maastricht, Abteilung für Physiotherapie, Maastricht, Niederlande, ²Universität Maastricht, CAPHRI School for Public Health and Primary Care, Maastricht, Niederlande, ³Maastricht University Medical Center, Physiotherapie, Maastricht, Niederlande, ⁴Universität Maastricht, Forschungsingenieurwesen (IDEE), Maastricht, Niederlande, ⁵Medizinisches Zentrum der Universität Maastricht, Abteilung für klinische Epidemiologie und medizinische Technologiebewertung, Maastricht, Niederlande, ⁶Maastricht University Medical Center, Abteilung für Innere Medizin, Abteilung für Allgemeinmedizin und klinische Geriatrie, Maastricht, Niederlande, ⁷Universität Maastricht, Institut für Epidemiologie, Fakultät für Gesundheit, Medizin und Biowissenschaften, Schule für öffentliche Gesundheit und Grundversorgung, Maastricht, Niederlande

Hintergrund: Inaktives Verhalten ist bei älteren Erwachsenen während des Krankenhausaufenthalts häufig und mit schlechten Gesundheitsergebnissen verbunden. Wenn Patienten, bei denen ein hohes Risiko besteht, dass sie nur wenig Zeit im Stehen/Gehen verbringen, frühzeitig nach der Aufnahme identifiziert werden könnten, könnten ihnen Maßnahmen zur Verlängerung ihrer Zeit im Stehen/Gehen angeboten werden, beispielsweise durch Anleitung durch einen Physiotherapeuten. Ein Prognosetool, das die Wahrscheinlichkeit vorhersagt, dass ein Patient während seines Krankenhausaufenthalts nur wenig Zeit im Stehen/Gehen verbringt, existiert noch nicht. Aufgrund des Zusammenhangs zwischen inaktivem Verhalten und funktionellem Rückgang gehen wir davon aus, dass die Short Physical Performance Battery (SPPB) und die Kurzform „Activity Measure for Post-Acute Care Inpatient Basic Mobility Short Form“ (AM-PAC) dazu beitragen könnten, die Wahrscheinlichkeit geringer Ausgaben genau vorherzusagen Zeit im Stehen/Gehen während des Krankenhausaufenthaltes.

Zweck: Der Zweck dieser Studie besteht darin, ein Vorhersagemodell zu entwickeln und zu validieren, das früh nach der Aufnahme verwendet werden kann, um ältere Erwachsene zu identifizieren, bei denen ein hohes Risiko besteht, dass sie während des Krankenhausaufenthalts nur wenig Zeit im Stehen/Gehen verbringen.

Methoden: Zwischen Oktober 2018 und März 2020 wurde am Maastricht University Medical Center eine prospektive Kohortenstudie durchgeführt. Ältere Erwachsene (≥70 Jahre), die wegen einer akuten medizinischen Erkrankung in die Abteilung für Innere Medizin aufgenommen wurden, wurden innerhalb von 48 Stunden nach der Aufnahme rekrutiert. Es wurden zwei Vorhersagemodelle entwickelt, um die Wahrscheinlichkeit niedriger PA-Werte während des Krankenhausaufenthalts vorherzusagen. Die Zeit, die pro Tag im Stehen/Gehen verbracht wurde, wurde mit einem Beschleunigungsmesser bis zur Entlassung (≤ 12 Tage) gemessen. Die durchschnittliche Steh-/Gehzeit pro Tag zwischen Aufnahme und Entlassung wurde in niedrige/hohe PA-Werte dichotomisiert, indem die Kohorte im Median (50.0 %) in Modell 1 und im niedrigsten Tertil (33.3 %) in Modell 2 unterteilt wurde. Potenzielle Prädiktoren – SPPB , AM-PAC, Alter, Geschlecht, Nutzung von Gehhilfen und Behinderungen bei Aktivitäten des täglichen Lebens – wurden auf der Grundlage der Literatur ausgewählt und mithilfe einer logistischen Regressionsanalyse analysiert. Die Modelle wurden intern mithilfe von Bootstrapping validiert. Die Modellleistung wurde mithilfe von Diskriminierungsmaßen (Fläche unter der Betriebskennlinie des Empfängers (AUC)) und Kalibrierung (Anpassungstest und Kalibrierungsdiagramme von Hosmer und Lemeshow (HL)) quantifiziert.

Ergebnisse: Insgesamt wurden 165 Patienten eingeschlossen. Modell 1 sagt eine Wahrscheinlichkeit voraus, ≤64.4 Minuten im Stehen/Gehen zu verbringen, und enthält die Prädiktoren SPPB, AM-PAC und Geschlecht. Modell 2 sagt eine Wahrscheinlichkeit voraus, ≤47.2 Minuten im Stehen/Gehen zu verbringen, und enthält die Prädiktoren SPPB, AM-PAC, Alter und Gehhilfennutzung. Die AUCs der Modelle 1 und 2 betrugen 80 (95 %-Konfidenzintervall (KI) = 73–87) bzw. 86 (95 %-KI = 79–92), was auf eine gute Unterscheidungsfähigkeit hinweist. Beide Modelle zeigen eine nahezu perfekte Kalibrierung der vorhergesagten Wahrscheinlichkeiten und eine gute Gesamtleistung, wobei Modell 2 etwas besser abschneidet.

Schlussfolgerungen: Die entwickelten und intern validierten Vorhersagemodelle ermöglichen es Ärzten, ältere Erwachsene zu identifizieren, bei denen während des Krankenhausaufenthalts ein hohes Risiko für niedrige PA-Werte besteht. Vor der Anwendung der Modelle in der klinischen Praxis sind eine externe Validierung und die Bestimmung der klinischen Auswirkungen erforderlich.

Implikationen: Die Modelle können in der klinischen Praxis eingesetzt werden, indem früh nach der Aufnahme ein Screening durchgeführt wird, das SPPB, AM-PAC, Alter, Geschlecht und Gehhilfennutzung umfasst. Patienten mit hohem Risiko können anschließend Interventionen erhalten, die darauf abzielen, ihr PA-Verhalten zu verbessern.

Finanzierungshinweise: Diese Forschung erhielt keine Finanzierung.

Stichwort:
Körperliche Aktivität
Krankenhaus
Ältere Erwachsene

Themen:
Gesundheitsförderung & Wohlbefinden / gesundes Altern / körperliche Aktivität
Behinderung & Rehabilitation
Ältere Menschen

War für diese Arbeit eine ethische Genehmigung erforderlich? Ja

Institution: Medizinisches Zentrum der Universität Maastricht

Ausschuss: Universitätsklinikum Maastricht und Universität Maastricht (METC azM/UM)

Ethiknummer: METC18-103