ArchivDeutsches Ärzteblatt22/2019Inzidenz akuter Nierenschädigung und assoziierte Mortalität im Krankenhaus

MEDIZIN: Originalarbeit

Inzidenz akuter Nierenschädigung und assoziierte Mortalität im Krankenhaus

Retrospektive Kohortenstudie mit über 100 000 Patienten an der Berliner Charité

The incidence of acute kidney injury and associated hospital mortality—a retrospective cohort study of over 100 000 patients at Berlin‘s Charité hospital

Dtsch Arztebl Int 2019; 116(22): 397-404; DOI: 10.3238/arztebl.2019.0397

Khadzhynov, Dmytro; Schmidt, Danilo; Hardt, Juliane; Rauch, Geraldine; Gocke, Peter; Eckardt, Kai-Uwe; Schmidt-Ott, Kai M.

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Hintergrund: Internationale Studien belegen, dass das Auftreten einer akuten Nierenschädigung („acute kidney injury“, [AKI]) bei Krankenhauspatienten mit Mortalität und Morbidität assoziiert ist. In Deutschland existieren bislang keine zuverlässigen Daten zur Inzidenz und Mortalität von AKI-Episoden bei Krankenhauspatienten. Auch ist die Wertigkeit administrativer Codierungen von AKI zur Identifikation von AKI-Episoden unklar.

Methoden: Wir analysierten in einem explorativen Ansatz retrospektiv für einen Zeitraum von 3,5 Jahren (2014–2017) alle AKI-Episoden auf der Basis von in der klinischen Routine bestimmten Serumkreatinin-Messungen unter Verwendung der „Kidney Disease: Improving Global Outcomes“(KDIGO)-AKI-Kriterien bei 103 161 Patienten mit mindestens zwei Kreatininmessungen und mindestens zwei Tagen Kranken­haus­auf­enthalt. Parallel wurden administrative Codierungen von Entlassungsdiagnosen der Fälle entsprechend der „International Classification of Diseases“ (ICD-10-GM) erhoben.

Ergebnisse: Ausgehend von 185 760 Kranken­haus­auf­enthalten wiesen 13,7 % der Fälle (N = 25 417) ein AKI-Stadium 1, 4,6 % (N = 8 503) ein AKI-Stadium 2 und 3,1 % (N = 5 881) ein AKI-Stadium 3 auf. AKI-Fälle waren stadienabhängig mit Krankenhausverweildauer, renaler Morbidität und Gesamtmortalität assoziiert. Stadium 1 war mit einer Krankenhaussterblichkeit von 5,1 %, Stadium 2 von 13,7 und Stadium 3 von 24,8 % assoziiert. Nur bei 28,8 % (N = 11 481) der durch Kreatinin-Kriterien identifizierten AKI-Fälle war eine entsprechende administrative Codierung einer akuten Nierenschädigung (N17) vorhanden. Auch kreatininbasierte AKI-Fälle mit fehlender administrativer Codierung waren signifikant und stadienabhängig mit erhöhter Mortalität assoziiert.

Schlussfolgerung: AKI-Episoden im Krankenhaus sind häufig und mit erheblicher Morbidität und Mortalität assoziiert, werden aber unzureichend erfasst und vermutlich vielfach auch nicht wahrgenommen.

LNSLNS

Eine akute Nierenschädigung („acute kidney injury“ [AKI]) ist ein häufiges (8–22 % aller Krankenhauspatienten) und relevantes klinisches Ereignis (1, 2), das durch eine rasche Nierenfunktionsverschlechterung von unterschiedlichem Ausmaß gekennzeichnet ist und mit einem 1,4- bis 15,4-fach erhöhten Mortalitätsrisiko assoziiert ist (36). Zusätzlich weisen Patienten mit AKI ein erhebliches Risiko für die Entwicklung oder Verschlechterung einer chronischen Niereninsuffizienz auf (710).

Die Klassifikation und Stadieneinteilung eines AKI wird aktuell nach den KDIGO-Leitlinien über Änderungen des Serum-Kreatinins und der Urinausscheidung vorgenommen (Tabelle 1) (10, 11). Die Diagnose eines AKI sollte entsprechend internationaler Leitlinien eine Reihe von Maßnahmen nach sich ziehen. Dazu gehören eine Erkennung und Behandlung der auslösenden Faktoren, eine Anpassung von Medikamentendosierungen an die eingeschränkte Nierenfunktion, eine Vermeidung von Nephrotoxinen, eine engmaschige Kontrolle der Hämodynamik, des Flüssigkeits- und Elektrolythaushalts und eine nephrologische Nachsorge. Eine systematische Implementierung solcher Maßnahmen war in einer kürzlich erschienenen Studie mit einer absoluten Reduktion des Mortalitätsrisikos von 16,6 % assoziiert (12). Wesentliche Voraussetzung für die rechtzeitige Implementierung dieser Maßnahmen ist eine frühzeitige Diagnose der akuten Nierenschädigung. Allerdings zeigten mehrere Studien, dass AKI-Episoden in der klinischen Routine in der Mehrzahl der Fälle (57–99 %) unerkannt bleiben (1315).

Diagnose und Stadieneinteilung der akuten Nierenschädigung (Acute Kidney Injury) nach KDIGO (10)*
Diagnose und Stadieneinteilung der akuten Nierenschädigung (Acute Kidney Injury) nach KDIGO (10)*
Tabelle 1
Diagnose und Stadieneinteilung der akuten Nierenschädigung (Acute Kidney Injury) nach KDIGO (10)*

In epidemiologischen Studien werden AKI-Episoden häufig unter Verwendung administrativer Abrechnungsdaten identifiziert (1618). Inwiefern administrative Daten die tatsächliche Inzidenz von AKI widerspiegeln, ist jedoch umstritten. Studien aus dem US-amerikanischen Raum legen nahe, dass administrative Daten nur einen Teil klinischer AKI-Episoden abbilden (13, 14, 19). Der Nutzen administrativer Daten im Krankenhausbereich in Deutschland zur Identifikation von AKI-Episoden ist derzeit unklar. Entsprechend der Fallcodierung nach ICD-10-GM wird eine akute Nierenschädigung durch die Ziffer N17 codiert. Die Deutsche Gesellschaft für Nephrologie empfiehlt seit 2011, eine akute Nierenschädigung (N17) zu codieren, sofern ein 50-%iger Anstieg des Kreatinins innerhalb von sieben Tagen oder ein Anstieg von ≥ 0,3 mg/dL des Kreatinins innerhalb von 48 Stunden beobachtet werden (20). Inwiefern diese Empfehlungen in der Codierpraxis umgesetzt werden, ist unklar.

In der vorliegenden Studie analysierten wir retrospektiv über einen Zeitraum von 3,5 Jahren (2014–2017) auf der Basis von in der klinischen Routine bestimmten seriellen Kreatininwerten zu jedem Kranken­haus­auf­enthalt die An- oder Abwesenheit von AKI-Episoden entsprechend der KDIGO-Kreatinin-Kriterien. Zusätzlich wurden auf der Basis administrativer Daten zu jedem Kranken­haus­auf­enthalt die Patientencharakteristika, die Komorbiditäten, die Codierungen eines AKI (entsprechend der Ziffer N17) sowie die Todesfälle erhoben. Dies ermöglichte es, Inzidenz und Outcomes kreatininbasierter AKI-Episoden zu bestimmen und den Codierungsgrad von AKI in Bezug auf die geschätzte wahre Inzidenz von AKI in der definierten Studienpopulation zu errechnen.

Methoden

In diese explorative retrospektive Studie wurden erwachsene Patienten eingeschlossen, die zwischen dem 1. Januar 2014 und dem 30. Juni 2017 in der Charité – Universitätsmedizin Berlin stationär behandelt wurden. Die Ausschlusskriterien sind im Studien-Flow-Chart gezeigt (eGrafik).

Flow-Chart zur Studie: Jeder Fall repräsentiert einen Kranken­haus­auf­enthalt. Entsprechend traten bei einem Teil der Patienten mehrere Fälle während des Beobachtungszeitraums auf
Flow-Chart zur Studie: Jeder Fall repräsentiert einen Kranken­haus­auf­enthalt. Entsprechend traten bei einem Teil der Patienten mehrere Fälle während des Beobachtungszeitraums auf
eGrafik
Flow-Chart zur Studie: Jeder Fall repräsentiert einen Kranken­haus­auf­enthalt. Entsprechend traten bei einem Teil der Patienten mehrere Fälle während des Beobachtungszeitraums auf

Definition und Stadieneinteilung der akuten Nierenschädigung (AKI) erfolgten gemäß den KDIGO-Kreatinin-Kriterien (Tabelle 1) (11). Grafik 1 zeigt schematisch die verschiedenen Szenarien von AKI-Episoden und die zugehörige Ermittlung des Baseline-Kreatininwerts (21, 22).

Mögliche Szenarien von AKI-Episoden
Mögliche Szenarien von AKI-Episoden
Grafik 1
Mögliche Szenarien von AKI-Episoden

Mortalitätsdaten wurden aus den Krankenhausdaten ermittelt. Somit wurden nur Todesfälle erfasst, die in der Charité – Universitätsmedizin Berlin auftraten. Die deskriptiven Analysen und Kaplan-Meier-Kurven werden stratifiziert nach AKI-Stadium dargestellt. Uni- und multivariate Cox-Regressionsanalysen wurden durchgeführt, um Prädiktoren von Mortalität zu identifizieren. Die Studienpopulation, die Extraktion der administrativen Daten, die Definition der AKI-Stadien sowie der Variablen und die statistischen Analysen sind ausführlich im eMethodenteil beschrieben.

Ergebnisse

Inzidenz von kreatininbasierten AKI-Episoden, Patientencharakteristika und Verlaufsparameter

Wir analysierten die Daten 103 161 erwachsener Patienten, die im Zeitraum von 2014 bis 2017 an mindestens zwei aufeinanderfolgenden Tagen an der Charité in Berlin behandelt wurden (eGrafik). Unter Einbeziehung aller verfügbaren Wiedervorstellungen lag der Beobachtungszeitraum je Patient im Durchschnitt bei 248 Tagen. AKI-Episoden und deren Stadienzuordnung wurden unter Betrachtung serieller Kreatininmessungen und Anwendung der KDIGO-Kriterien identifiziert. Zunächst analysierten wir die Basischarakteristika der Patienten in Abhängigkeit vom maximal beobachteten AKI-Stadium. 32 238 Patienten erfüllten zu mindestens einem Zeitpunkt des Beobachtungszeitraums die Kriterien eines AKI (31,3 % der Gesamtpopulation). Ein AKI-Stadium 1 (≥ 0,3 mg/dL oder 1,5-facher Anstieg des Kreatinins) bestand bei 19 009 Patienten (18,4 %), ein AKI-Stadium 2 (≥ 2-facher Anstieg des Kreatinins) bestand bei 7 499 Patienten (7,3 %), ein AKI-Stadium 3 (≥ 3-facher Kreatinin-Anstieg oder Anstieg auf ≥ 4,0 mg/dL) zeigte sich bei 5 730 Patienten (5,6 %) (Tabelle 2). Patienten mit AKI wiesen ein höheres Durchschnittsalter auf als Patienten ohne AKI. Unter den AKI-Patienten waren mehr Männer als Frauen, während Patienten ohne AKI eine ausgeglichene Geschlechterverteilung aufwiesen. Patienten mit AKI hatten häufiger Komorbiditäten wie Diabetes mellitus, Herzinsuffizienz, koronare Herzerkrankung und Hypertonie im Vergleich zu Patienten ohne AKI. Die Baseline der geschätzten glomerulären Filtrationsrate (eGFR) war bei Patienten mit AKI geringfügig niedriger als bei Patienten ohne AKI. Rekurrente AKI-Episoden zeigten sich deutlich häufiger bei Patienten, die zu mindestens einem Zeitpunkt ein AKI-Stadium 3 aufwiesen.

Patientenbezogene Analyse: Demografie und Komorbiditäten in Abhängigkeit vom KDIGO-Stadium der akuten Nierenschädigung
Patientenbezogene Analyse: Demografie und Komorbiditäten in Abhängigkeit vom KDIGO-Stadium der akuten Nierenschädigung
Tabelle 2
Patientenbezogene Analyse: Demografie und Komorbiditäten in Abhängigkeit vom KDIGO-Stadium der akuten Nierenschädigung

Im nächsten Schritt führten wir fallbezogene Analysen durch, bei denen die 185 760 Krankenhausfälle der genannten Patienten separat analysiert wurden, um mit AKI-Episoden assoziierte Haupt- und Nebendiagnosen sowie Prozeduren zu identifizieren (Tabelle 3). AKI-Episoden waren bei 21,4 % aller Krankenhausfälle zu beobachten. Es zeigte sich, dass mit AKI assoziierte Fälle häufiger eine Hauptdiagnose eines akuten Koronarsyndroms, akuter respiratorischer Erkrankungen oder einer malignen Erkrankung aufwiesen und häufiger eine Sepsis als Haupt- oder Nebendiagnose vorlag. Die AKI-Fälle wiesen in klarer Assoziation zum KDIGO-Stadium eine vermehrte Codierung operativer Prozeduren und mechanischer Beatmung auf. Nierenersatzverfahren waren in einem substanziellen Teil der Fälle mit AKI-Stadium 3 codiert; in 29,9 % intermittierende Hämodialysen und in 21,4 % kontinuierliche Nierenersatzverfahren. In Bezug auf kurzfristige Krankenhaus-Outcomes zeigte sich bei Patienten mit AKI eine deutlich erhöhte Verweildauer sowie eine erhöhte Krankenhausmortalität (Tabelle 3). Zudem waren Patienten mit AKI zum Zeitpunkt der Krankenhausentlassung deutlich häufiger abhängig von Nierenersatzverfahren. Zur Analyse von Langzeit-Outcomes ermittelten wir Mortalitätsdaten patientenbezogen über den verfügbaren Follow-up-Zeitraum (ausgehend vom ersten dokumentierten Kranken­haus­auf­enthalt im Beobachtungszeitraum). Kaplan-Meier-Überlebenskurven zeigten von Stadium 1 bis Stadium 3 ein progressiv schlechteres Langzeitüberleben (Grafik 2a).

Stadienabhängiges Langzeitüberleben nach kreatininbasierter akuter Nierenschädigung (Stadien 1–3 nach KDIGO)
Stadienabhängiges Langzeitüberleben nach kreatininbasierter akuter Nierenschädigung (Stadien 1–3 nach KDIGO)
Grafik 2
Stadienabhängiges Langzeitüberleben nach kreatininbasierter akuter Nierenschädigung (Stadien 1–3 nach KDIGO)
Fallbezogene Analyse: Haupt- und Nebendiagnosen, Prozeduren und Krankenhausergebnisse in Abhängigkeit vom KDIGO-Stadium des AKI
Fallbezogene Analyse: Haupt- und Nebendiagnosen, Prozeduren und Krankenhausergebnisse in Abhängigkeit vom KDIGO-Stadium des AKI
Tabelle 3
Fallbezogene Analyse: Haupt- und Nebendiagnosen, Prozeduren und Krankenhausergebnisse in Abhängigkeit vom KDIGO-Stadium des AKI

Die Assoziation von AKI mit Mortalität wurde mittels univariater Cox-Regressionsanalyse bestätigt. AKI blieb auch in multivariaten Cox-Regressionsmodellen nach Adjustierung für Alter, männliches Geschlecht, Begleiterkrankungen, Baseline-eGFR, Sepsis und mechanische Beatmung signifikant mit Mortalität assoziiert (Hazard Ratio [HR] = 4,71; 95-%-Konfidenzintervall [KI]: [4,42; 5,00]) (Tabelle 4).

Cox-Regressionsanalyse zur Prädiktion von Mortalität: univariate und multivariate Regressionsanalysen
Cox-Regressionsanalyse zur Prädiktion von Mortalität: univariate und multivariate Regressionsanalysen
Tabelle 4
Cox-Regressionsanalyse zur Prädiktion von Mortalität: univariate und multivariate Regressionsanalysen

Zusammenfassend fanden sich in Abhängigkeit vom KDIGO-AKI-Stadium Assoziationen mit kardiovaskulären Komorbiditäten, schweren Erkrankungsphasen, ungünstigen renalen Outcomes sowie mit Kurzzeit- und Langzeitmortalität. Dabei ist zu beobachten, dass bereits das AKI-Stadium 1 mit einer Zunahme ungünstiger Outcomes assoziiert ist.

Administrative Codierung von “Akuter Nierenschädigung”

Wir untersuchten fallbezogen die An- oder Abwesenheit der administrativen Codierung der Ziffer N17 (ICD-10-GM) in den Entlassungsdiagnosen (N = 185 760 Fälle). In der Gesamtanalyse zeigte sich, dass lediglich 18,4 % (N = 4 670) der Episoden von KDIGO-AKI-Stadium 1 (entsprechend der seriellen Kreatinin-Analysen) durch eine entsprechende Codierung reflektiert waren. Für die KDIGO-AKI-Stadien 2 und 3 fanden sich mit 35,9 % (N = 3 054) beziehungsweise 63,9 % (N = 3 757) ansteigende Häufigkeiten der entsprechenden Codierung (Tabelle 3). Wir wiederholten diese Analysen separat für die einzelnen Jahre zwischen 2014 bis 2017, wobei sich insgesamt ein schrittweiser Anstieg der Häufigkeit der Codierung eines AKI fand (Tabelle 3). So erhöhte sich beispielsweise die Codierung eines AKI-Stadiums 1 von 13,4 % im Jahr 2014 auf 23,8 % im Jahr 2017. Dies könnte Hinweis auf eine zunehmende Implementierung der Codierempfehlungen sein.

Zusammenfassend liefern diese Daten deutliche Hinweise auf eine Untercodierung der akuten Nierenschädigung im administrativen Bereich, die selbst bei höheren KDIGO-AKI-Stadien evident ist. Um zu untersuchen, ob die Codierung bewusst oder unbewusst nur bei AKI-Episoden mit hoher klinischer Relevanz durchgeführt wird, analysierten wir, ob auch nicht-codierte AKI-Episoden mit erhöhter Langzeitmortalität assoziiert sind und ob bei AKI-Patienten, deren AKI-Episoden nicht codiert wurden (N = 97 126 Patienten), ein Zusammenhang zwischen AKI und Mortalität bestand (Grafik 2b). Auch in dieser Subgruppe konnte eine klare Assoziation des KDIGO-AKI-Stadiums mit der Langzeitmortalität nachgewiesen werden. Diese Beobachtung suggeriert, dass auch klinisch relevante Episoden von akuter Nierenschädigung nicht durch die administrative Codierung erfasst werden.

Diskussion

AKI – unterschätzter Risikofaktor

Die frühzeitige Erfassung von Komorbiditäten und Risikofaktoren ist bei hospitalisierten Patienten von kritischer Bedeutung, um:

  • den Versorgungsprozess zu optimieren
  • die Risiken einer stationären Behandlung zu minimieren
  • Ressourcen effizient einzusetzen und
  • die Langzeitprognose zu optimieren.

Ein schweres akutes Nierenversagen galt lange als weitgehend „harmlos“ und reversibel, solange der Patient die Bedingungen überlebte, unter denen es aufgetreten war. Nicht „dialysepflichtigen“ Einschränkungen der Nierenfunktion wurde keine besondere Bedeutung zugeschrieben. Studien der letzten 15 Jahre haben diese Einschätzung widerlegt und gezeigt, dass selbst vergleichsweise geringe temporäre Einschränkungen der Nierenfunktion mit ungünstiger Prognose assoziiert sind; so waren beispielsweise bereits Kreatininanstiege von 0,3–0,4 mg/dL mit einem 1,7-fachen Anstieg des Mortalitätsrisikos assoziiert (3).

Die vorliegende Studie unterstreicht die Bedeutung eines AKI als Risikofaktor für hospitalisierte Patienten anhand der retrospektiven Analyse eines Zeitraums von 3,5 Jahren in der Charité. AKI-Episoden betrafen fast ein Drittel aller in diesem Zeitraum für mindestens zwei Tage stationär behandelten Patienten und mehr als ein Fünftel aller Kranken­haus­auf­enthalte. Die Tatsache, dass die administrative Codierung insgesamt weniger als 30 % aller Fälle von AKI erfasste (je nach AKI-Stadium 18–64 %) lässt vermuten, dass die klinische Wahrnehmung von AKI bislang unzureichend ist.

Internationaler Vergleich

Die hier beobachtete stadienabhängige Assoziation von AKI-Episoden mit kurz- und längerfristiger Krankenhausmortalität bestätigt Untersuchungen aus den USA (3, 5, 23, 24). Wie in internationalen Studien (3, 5, 25) beobachteten wir außerdem eine ausgeprägte, stadienabhängige Assoziation von AKI mit zunehmender Krankenhausverweildauer und Dialysepflichtigkeit zum Entlassungszeitpunkt.

Unsere detaillierte Analyse von Haupt- und Nebendiagnosen sowie Prozeduren bestätigte darüber hinaus vorbeschriebene Assoziationen von AKI-Episoden mit:

  • Sepsis (26, 27)
  • mechanischer Beatmung (26, 27)
  • kardiovaskulären Erkrankungen (28)
  • malignen Erkrankungen (29)
  • Lebererkrankungen (30, 31) sowie
  • chirurgischen Eingriffen (32).

Zusammenfassend zeigen diese Vergleiche, dass AKI fachgebietsübergreifend und unabhängig von zum Teil erheblichen Unterschieden stationärer Krankenhausversorgung in verschiedenen Gesundheitssystemen einen bemerkenswert konsistenten Risikofaktor darstellt.

Unzureichende AKI-Codierung

In der vorliegenden Studie fanden wir unter den knapp 40 000 Fällen mit kreatininbasiertem AKI insbesondere bei AKI-Stadium 1 und 2 deutliche Hinweise auf Untercodierung. Diese Unterdokumentation ist vermutlich Hinweis auf eine inkomplette Erkennung von AKI-Episoden im klinischen Alltag. Grundlage unserer Analyse waren allerdings lediglich administrative Daten und nicht Patientenakten, sodass die fehlende administrative AKI-Codierung nicht zwangsläufig auf einem korrespondierenden Fehlen der ärztlichen Diagnose beruht. Die Codierungen werden aber zumeist von Dokumentations-Fachkräften unter Verwendung der Arztberichte vorgenommen, was vermuten lässt, dass ein wesentlicher Anteil der AKI-Episoden tatsächlich unerkannt blieb. Dies ist insbesondere deshalb relevant, weil sich auch innerhalb der Subgruppe der Fälle ohne administrative Dokumentation eines AKI eine klare Assoziation zwischen AKI-Episoden und Mortalität fand.

Grams et al. beschrieben auch in einer US-amerikanischen Population eine eingeschränkte Sensitivität (< 20 %) von administrativen Abrechnungscodes für die Identifikation von Patienten mit kreatininbasiertem AKI (19). In einer retrospektiven Kohortenstudie an einem US-amerikanischen Universitätsklinikum wurde nachgewiesen, dass nur 43 % der Patienten mit einem AKI (definiert als Verdopplung des Kreatinins) eine entsprechende Dokumentation in ihrer Krankenakte aufwiesen (14). Interessanterweise zeigte sich in dieser Studie von Wilson et al., dass eine Dokumentation von AKI in einer unadjustierten Analyse mit einer höheren Mortalität assoziiert war, was in unserer Kohorte in ähnlicher Weise auffällt (Grafik 2a, 2b). Eine unwahrscheinliche Erklärung für diese Beobachtung wäre, dass erkannte AKI-Episoden mit klinisch kontraproduktiven Interventionen assoziiert waren, die zu einer erhöhten Mortalität führten. Die weitaus wahrscheinlichere Erklärung ist, dass nicht-codierte AKI-Episoden mit einer niedrigeren Fallschwere und einer niedrigeren Mortalität assoziiert sind. Tatsächlich zeigten Wilson et al., dass sich die Assoziation nach einer Adjustierung für den Schweregrad der Erkrankungen umkehrte, sodass dann ein nicht-dokumentiertes AKI mit erhöhter Mortalität assoziiert war. Auch Studien in anderen Ländern fanden Nichterkennungsraten des AKI von über 70 % (15) mit Hinweisen, dass auch der Zeitpunkt der AKI-Erkennung mit der Krankenhausmortalität assoziiert war.

Das Potenzial einer automatisierten Auswertung von klinischen Routinedaten

Unsere Untersuchung basiert auf der Anwendung eines Algorithmus zur Identifizierung von AKI-Episoden auf der Basis von Kreatininbestimmungen, die im Rahmen der klinischen Routine erfolgten. Ähnliche AKI-Algorithmen wurden zuvor in anderen Studien angewandt (9, 3336). Die meisten dieser Algorithmen sind darauf ausgerichtet, ein sich entwickelndes AKI auf der Basis von ansteigenden Kreatininwerten zu identifizieren. Um zu einer umfassenden Analyse von AKI-Episoden zu gelangen, haben wir einen erweiterten Algorithmus entwickelt, durch den auch ein Abfall des Serum-Kreatininwertes im Verlauf des stationären Kranken­haus­auf­enthaltes erfasst wird, als Zeichen einer rückläufigen AKI-Episode.

Die Diskrepanz zwischen dokumentierten und nichtdokumentierten kreatininbasierten AKI-Episoden weist am Beispiel des AKI darauf hin, dass eine vergleichsweise einfache, automatisierte, „digitale“ Auswertung erhebliche Zusatzinformationen liefern kann. Gleichzeitig belegt die Auswertung das Potenzial der Nutzung von gespeicherten Gesundheitsdaten zur Erfassung von Krankheitscharakteristika, Risikoassoziationen und Behandlungspraxis. Allein die Verbindung der Analyse von einem einzelnen Laborparameter (Kreatininwert) aus einer Datenbank mit klinischen Daten und Codierungsdaten (Hauptdiagnosen, Nebendiagnosen und Prozeduren) aus einer zweiten administrativen Datenbank ermöglichte eine umfassende Statusbeschreibung.

Stärken und Schwächen der Studie

Zu den Stärken der Studie gehört die Größe der Kohorte, die durch eine objektivierte Datenbankabfrage zur Identifizierung von mehr als 39 000 AKI-Episoden bei circa 186 000 Fällen über einen Zeitraum von 3,5 Jahren geführt hat. Damit verbunden ist die Tatsache, dass alle Kreatininwerte in einem Zentrallabor bestimmt wurden, was angesichts möglicher Methodenvarianz zwischen Laboranbietern von besonderer Relevanz ist. Zu den Stärken zählt weiterhin die Erfassung sowohl von sich entwickelnden als auch von abklingenden AKI-Episoden durch einen entsprechenden Algorithmus.

Zu den Schwächen der Studie gehört der retrospektive Charakter der Analyse, sodass unidentifizierte Confounder die Ergebnisse beeinflusst haben könnten. Weiterhin wurden AKI-Episoden ausschließlich auf der Basis von im Rahmen der klinischen Routine bestimmten Kreatinin-Kriterien erfasst. Weitere AKI-Kriterien, wie die Urinausfuhr oder Initiierung einer Nierenersatztherapie, konnten nicht berücksichtigt werden. Da AKI-Episoden auf den Veränderungen von Kreatininwerten basieren, wurde die Analyse auf Patienten mit mindestens zwei Kreatininmessungen beschränkt. Dieser methodische Ansatz könnte zu einem gewissen Selektionsbias zugunsten schwerer erkrankter Patienten geführt haben, sodass die AKI-Inzidenz in der gesamten Krankenhauspopulation möglicherweise überschätzt wird. Andererseits bleibt unklar, inwieweit zusätzliche AKI-Episoden auftraten, die aufgrund nicht durchgeführter Kreatinin-Bestimmungen nicht erfasst wurden. Dies würde zu einer Unterschätzung der tatsächlichen Anzahl von AKI-Episoden führen. Eine weitere Limitation besteht darin, dass die Analysen zum Patientenüberleben ausschließlich auf Krankenhausmortalitätsdaten in der Charité beruhen; Todesfälle im ambulanten Bereich oder in anderen Kliniken wurden nicht erfasst. Darüber hinaus gilt, dass die beobachteten statistischen Zusammenhänge ungeachtet der multivariaten Analyse keine Kausalität implizieren müssen. Da es sich um eine monozentrische Analyse handelt, sind die Beobachtungen möglicherweise auch nicht auf andere Zentren und Kliniken mit einem anderen Versorgungsauftrag übertragbar.

Interessenkonflikt
Die Autoren erklären, dass kein Interessenkonflikt besteht.

Manuskriptdaten
eingereicht: 11. 12. 2018, revidierte Fassung angenommen: 1. 4. 2019

Anschrift für die Verfasser
Dr. med. Dmytro Khadzhynov

Medizinische Klinik mit Schwerpunkt Nephrologie und Internistische Intensivmedizin

Charité – Universitätsmedizin Berlin, Charitéplatz 1, 10117 Berlin

dmytro.khadzhynov@charite.de

Zitierweise
Khadzhynov D, Schmidt D, Hardt J, Rauch G, Gocke P, Eckardt KU, Schmidt-Ott KM: The incidence of acute kidney injury and associated hospital mortality—a retrospective cohort study of over 100 000 patients at Berlin‘s Charité hospital. Dtsch Arztebl Int 2019; 116: 397– 404. DOI: 10.3238/arztebl.2019.0397

►Die englische Version des Artikels ist online abrufbar unter:
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Zusatzmaterial
Mit „e“ gekennzeichnete Literatur:
www.aerzteblatt.de/lit2219 oder über QR-Code

eMethodenteil, eGrafik:
www.aerzteblatt.de/19m0397 oder über QR-Code

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Medizinische Klinik mit Schwerpunkt Nephrologie und Internistische Intensivmedizin, Charité -Univiersitätsmedizin Berlin und Berlin Institute of Health, Berlin:
Dr. med. Dmytro Khadzhynov,
Prof. Dr. med. Kai-Uwe Eckardt,
Prof. Dr. med. Kai M. Schmidt-Ott
Geschäftsbereich IT, Abteilung Forschung und Lehre, Charité – Universitätsmedizin Berlin, Berlin: Dipl.-Inf. Danilo Schmidt
Institut für Biometrie und Klinische Epidemiologie, Charité – Universitätsmedizin Berlin und Berlin Institute of Health, Berlin: Dipl.-Psych. Juliane Hardt,
Prof. Dr. rer. nat.
Geraldine Rauch
Biostatistics, Clinical Research Unit, Berlin Institute of Health, Berlin: Dipl.-Psych. Juliane Hardt
Stabsstelle Digitale Transformation, Charité – Universitätsmedizin Berlin, Berlin: Dr. med. Peter Gocke
* Beide Autoren teilen sich die Erstautorenschaft.
Mögliche Szenarien von AKI-Episoden
Mögliche Szenarien von AKI-Episoden
Grafik 1
Mögliche Szenarien von AKI-Episoden
Stadienabhängiges Langzeitüberleben nach kreatininbasierter akuter Nierenschädigung (Stadien 1–3 nach KDIGO)
Stadienabhängiges Langzeitüberleben nach kreatininbasierter akuter Nierenschädigung (Stadien 1–3 nach KDIGO)
Grafik 2
Stadienabhängiges Langzeitüberleben nach kreatininbasierter akuter Nierenschädigung (Stadien 1–3 nach KDIGO)
Diagnose und Stadieneinteilung der akuten Nierenschädigung (Acute Kidney Injury) nach KDIGO (10)*
Diagnose und Stadieneinteilung der akuten Nierenschädigung (Acute Kidney Injury) nach KDIGO (10)*
Tabelle 1
Diagnose und Stadieneinteilung der akuten Nierenschädigung (Acute Kidney Injury) nach KDIGO (10)*
Patientenbezogene Analyse: Demografie und Komorbiditäten in Abhängigkeit vom KDIGO-Stadium der akuten Nierenschädigung
Patientenbezogene Analyse: Demografie und Komorbiditäten in Abhängigkeit vom KDIGO-Stadium der akuten Nierenschädigung
Tabelle 2
Patientenbezogene Analyse: Demografie und Komorbiditäten in Abhängigkeit vom KDIGO-Stadium der akuten Nierenschädigung
Fallbezogene Analyse: Haupt- und Nebendiagnosen, Prozeduren und Krankenhausergebnisse in Abhängigkeit vom KDIGO-Stadium des AKI
Fallbezogene Analyse: Haupt- und Nebendiagnosen, Prozeduren und Krankenhausergebnisse in Abhängigkeit vom KDIGO-Stadium des AKI
Tabelle 3
Fallbezogene Analyse: Haupt- und Nebendiagnosen, Prozeduren und Krankenhausergebnisse in Abhängigkeit vom KDIGO-Stadium des AKI
Cox-Regressionsanalyse zur Prädiktion von Mortalität: univariate und multivariate Regressionsanalysen
Cox-Regressionsanalyse zur Prädiktion von Mortalität: univariate und multivariate Regressionsanalysen
Tabelle 4
Cox-Regressionsanalyse zur Prädiktion von Mortalität: univariate und multivariate Regressionsanalysen
Flow-Chart zur Studie: Jeder Fall repräsentiert einen Kranken­haus­auf­enthalt. Entsprechend traten bei einem Teil der Patienten mehrere Fälle während des Beobachtungszeitraums auf
Flow-Chart zur Studie: Jeder Fall repräsentiert einen Kranken­haus­auf­enthalt. Entsprechend traten bei einem Teil der Patienten mehrere Fälle während des Beobachtungszeitraums auf
eGrafik
Flow-Chart zur Studie: Jeder Fall repräsentiert einen Kranken­haus­auf­enthalt. Entsprechend traten bei einem Teil der Patienten mehrere Fälle während des Beobachtungszeitraums auf
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