Prospektive klinische Studie zu Körperoberflächentemperaturen, CPTGs, cv-a-CO2D, ScvO2 und Laktat als Prädiktoren des Herzindexes
Übersetzter Titel:
Prediction of Cardiac index (CI) by body surface temperatures,their differences to body core temperature,central venous-arterial CO2 difference,ScvO2 and lactate- a prospective clinical trial
Autor:
Haase, Bettina
Jahr:
2014
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
Fakultät für Medizin
Betreuer:
Huber, Wolfgang L. E. (Prof. Dr.)
Gutachter:
Huber, Wolfgang L. E. (Prof. Dr.); Schmid, Roland M. (Prof. Dr.)
intensive care, hemodynamic monitoring, non-invasive monitoring, cardiac output, cardiac index, PiCCO, body surface temperatures
Kurzfassung:
Das Monitoring des Herzindexes (HI) ist zentraler Bestandteil der Intensivmedizin. Viele apparative Methoden (PAK,PiCCO) sind invasiv. Die vorgelegte prospektive Studie (n=66; 132 Datensets) verglich die Vorhersagekraft nicht-invasiver Parameter bzgl. des HI.Körperoberflächentemperaturen, deren Differenzen zur Kerntemperatur (CPTGs) und die ScvO2 korrelierten signifikant (p<0,001) mit dem HI und sagten einen HI<2,5 l/min/m² signifikant vorher. Die beste Vorhersagekraft ergab die Differenz zwischen Unterarm- und Kerntemperatur (p<0,001; AUC=0,819). Mit multipler linearer Regression wurden HI-Näherungsformeln aus nicht-invasiven Parametern für das klinische und für das notärztliche Setting entwickelt. Die berechneten Herzindices waren signifikante Prädiktoren für einen HI<2,5 l/min/m². Das Monitoring mit den genannten nicht-invasiven Methoden sollte als wertvolle Ergänzung in der klinischen Praxis eingesetzt werden.
Übersetzte Kurzfassung:
Monitoring of Cardiac Index (CI) is a cornerstone of intensive care.Many common methods (PAC,PiCCO) require invasive catheters. This prospective study (n=66; 132 data sets) compared the predictive capabilities of non-invasive surrogate markers regarding CI. Body surface temperatures,core-peripheral temperature gradients (CPTGs) and ScvO2 significantly correlated to CI (p<0,001) and significantly predicted a CI<2,5 l/min/m². The highest predictive value was found for the temperature gradient between core temperature and forearm temperature (p<0,001; AUC=0,819). By means of multiple linear regression analysis and using non-invasive variables, we developed approximation formulas for CI both for a clinical setting and an emergency situation. The calculated Cardiac Indexes were significant predictors of a CI<2, 5 l/min/m² (p<0,001). The non-invasive methods mentioned above can be considered as a valuable adjunct in clinical practice.
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