LODS-Rolle bei der Vorhersage des 30-Tage-Mortalitätsergebnisses auf der Intensivstation
24. April 2019 aktualisiert von: Dita Aditianingsih, Indonesia University
Rolle des logistischen Organdysfunktionssystems bei der Vorhersage des 30-Tage-Mortalitätsergebnisses auf der Intensivstation von Dr. Patienten des allgemeinen Krankenhauses von Cipto Mangunkusumo
Der LODS-Wert für verstorbene Patienten auf der Intensivstation innerhalb von 30 Tagen ist höher als bei überlebenden Patienten auf der Intensivstation
Studienübersicht
Status
Abgeschlossen
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Studientyp
Beobachtungs
Einschreibung (Tatsächlich)
439
Kontakte und Standorte
Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.
Studienorte
-
-
DKI Jakarta
-
Jakarta Pusat, DKI Jakarta, Indonesien, 10430
- Rumah Sakit Cipto Mangunkusumo
-
-
Teilnahmekriterien
Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
18 Jahre und älter (Erwachsene, Älterer Erwachsener)
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Nein
Studienberechtigte Geschlechter
Alle
Probenahmeverfahren
Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe
Studienpopulation
Patientenakten der Intensivstation
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- erwachsener Patient (ab 18 Jahren), der auf der Intensivstation aufgenommen wurde
Ausschlusskriterien:
- Patienten, die aufgrund von Brandverletzungen, koronarer Herzkrankheit oder nach einer Herzoperation auf der Intensivstation aufgenommen wurden
- Patienten mit unvollständigen erforderlichen Informationen für den LODS-Score
- Patienten, die weniger als 24 Stunden nach der Aufnahme verstorben oder entlassen wurden
Studienplan
Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Beobachtungsmodelle: Kohorte
- Zeitperspektiven: Retrospektive
Kohorten und Interventionen
Gruppe / Kohorte |
Intervention / Behandlung |
|---|---|
|
Mortalitätsergebnis
|
Variablen des Systems der logistischen Organfunktionsstörung, einschließlich: GCS; Pulsschlag; systolischer Blutdruck; blutiger Urin; Serumkreatinin; Urinausscheidung; Leukozytenzahl; Thrombozytenzahl; PaO2/FiO2; Serumbilirubin; Prothrombin-Zeit.
Andere Namen:
|
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
|
LODS-Score-Unterscheidungsfähigkeit
Zeitfenster: 30 Tage ab Aufnahme
|
LODS-Score-Fähigkeit zur Unterscheidung von Patientenergebnissen basierend auf Variablen von System-Scores für logistische Organfunktionsstörungen: GCS; Pulsschlag; systolischer Blutdruck; blutiger Urin; Serumkreatinin; Urinausscheidung; Leukozytenzahl; Thrombozytenzahl; PaO2/FiO2; Serumbilirubin; Prothrombin-Zeit.
|
30 Tage ab Aufnahme
|
|
LODS-Score-Kalibrierung
Zeitfenster: 30 Tage ab Aufnahme
|
LODS-Score-Fähigkeit zur Vorhersage von Patientenergebnissen basierend auf Variablen von System-Scores für logistische Organfunktionsstörungen: GCS; Pulsschlag; systolischer Blutdruck; blutiger Urin; Serumkreatinin; Urinausscheidung; Leukozytenzahl; Thrombozytenzahl; PaO2/FiO2; Serumbilirubin; Prothrombin-Zeit.
|
30 Tage ab Aufnahme
|
|
Korrelation zwischen LODS-Score-Variablen und Patientenergebnis
Zeitfenster: 30 Tage ab Aufnahme
|
Korrelation zwischen Patientenergebnissen mit den einzelnen LODS-Score-Variablen: GCS; Pulsschlag; systolischer Blutdruck; blutiger Urin; Serumkreatinin; Urinausscheidung; Leukozytenzahl; Thrombozytenzahl; PaO2/FiO2; Serumbilirubin; Prothrombin-Zeit.
|
30 Tage ab Aufnahme
|
Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
|
Patientenergebnis
Zeitfenster: 30 Tage ab Aufnahme
|
Patientenergebnis innerhalb von 30 Tagen nach Aufnahme auf die Intensivstation (ICU): verstorben oder überlebt
|
30 Tage ab Aufnahme
|
|
LODS-Score für neurologische Variablen: Glasgow Coma Scale (GCS)
Zeitfenster: Tag 1
|
Die Punktzahl für den GCS-Variablen-Cutoff: 0 Punkte für 14-15; 1 Punkt für 9-13; 3 Punkte für 6-8; 5 Punkte für 3-5. |
Tag 1
|
|
LODS kardiovaskulärer variabler Score: Herzfrequenz (HR) und/oder systolischer Blutdruck (SBP)
Zeitfenster: Tag 1
|
Der Score für HF (in bpm) und/oder SBP (in mmHg) variabler Grenzwert: 0 Punkt für HR 30-139 und SBP 90-239; 1 Punkt für SBP 70-89 oder 240-269 oder HR >=140; 3 Punkte für SBP 40-69 oder >=270; 5 Punkte für HR < 30 oder SBP < 40. |
Tag 1
|
|
LODS Renal Variable Score: Serum-Harnstoff-Stickstoff (BUN) und/oder Kreatinin und/oder Urinausscheidung (UO)
Zeitfenster: Tag 1
|
Der Score für BUN (in mg/dL) und/oder Kreatinin (in mg/dL) und/oder UO (in Liter/Tag) variabler Grenzwert: 0 Punkte für BUN <17 UND Kreatinin <1,20 UND UO 0,75-9,99; 1 Punkt für BUN 17-<28 ODER Kreatinin 1,20-1,59; 3 Punkte für BUN 28-<56 UND Kreatinin <1,60 UND UO 0,5-0,74 oder >=10; 5 Punkte für BUN >=56 ODER UO 0,5. |
Tag 1
|
|
LODS pulmonaler variabler Score: Sauerstoffpartialdruck (PaO2)/Anteil des eingeatmeten Sauerstoffs (FiO2) bei mechanischer Beatmung (MV) oder kontinuierlichem positivem Atemwegsdruck (CPAP)
Zeitfenster: Tag 1
|
Der Score für den variablen Grenzwert PaO2/FiO2 (in mmHg/%): 0 Punkt für keine Beatmung und kein CPAP; 1 Punkt für >=150; 3 Punkte für <150. |
Tag 1
|
|
Hämatologischer variabler LODS-Score: Anzahl der weißen Blutkörperchen (WBC) und/oder Anzahl der Blutplättchen
Zeitfenster: Tag 1
|
Der Score für WBC (in x10^3/L) und/oder Thrombozytenzahl in (x10^3/L) variabler Cutoff: 0 Punkte für WBC 2,5–49,9 und Blutplättchen >=50; 1 Punkt für WBC 1,0-2,4 oder >=50,0 ODER Blutplättchen <50; 3 Punkte für WBC < 1,0 |
Tag 1
|
|
Variabler LODS-Score der Leberfunktion: Serumbilirubin und/oder Prothrombinzeit (PT)
Zeitfenster: Tag 1
|
Der Score für Serumbilirubin (in mg/dL) und/oder PT (in % des Standardwertes) variabler Cutoff: 0 Punkte für Bilirubin <2,0 und PT >=25; 1 Punkt für Bilirubin >=2,0 ODER PT<25 % oder >3. |
Tag 1
|
Mitarbeiter und Ermittler
Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.
Sponsor
Publikationen und hilfreiche Links
Die Bereitstellung dieser Publikationen erfolgt freiwillig durch die für die Eingabe von Informationen über die Studie verantwortliche Person. Diese können sich auf alles beziehen, was mit dem Studium zu tun hat.
Allgemeine Veröffentlichungen
- Teasdale G, Jennett B. Assessment of coma and impaired consciousness. A practical scale. Lancet. 1974 Jul 13;2(7872):81-4. doi: 10.1016/s0140-6736(74)91639-0. No abstract available.
- Power GS, Harrison DA. Why try to predict ICU outcomes? Curr Opin Crit Care. 2014 Oct;20(5):544-9. doi: 10.1097/MCC.0000000000000136.
- Rapsang AG, Shyam DC. Scoring systems in the intensive care unit: A compendium. Indian J Crit Care Med. 2014 Apr;18(4):220-8. doi: 10.4103/0972-5229.130573.
- Purnama Dewi O, Nurfitri E. Pediatric logistic organ dysfunction score as a predictive tool of dengue shock syndrome outcomes. Paediatrica Indonesiana. 2012;52(2):72-77.
- Grenvik A, Ayres SM, Holbrook PR, Shoemaker WC, editors. Textbook of Critical Care. Subsequent edition. Philadelphia: W B Saunders Co; 2000. 2227 p
- Rao SM, Suhasini T. Organization of intensive care unit and predicting outcome of critical illness. Indian J Anaesth. 2003;47(5):328-37.
- Le Gall JR, Klar J, Lemeshow S, Saulnier F, Alberti C, Artigas A, Teres D. The Logistic Organ Dysfunction system. A new way to assess organ dysfunction in the intensive care unit. ICU Scoring Group. JAMA. 1996 Sep 11;276(10):802-10. doi: 10.1001/jama.276.10.802.
- Heldwein MB, Badreldin AM, Doerr F, Lehmann T, Bayer O, Doenst T, Hekmat K. Logistic Organ Dysfunction Score (LODS): a reliable postoperative risk management score also in cardiac surgical patients? J Cardiothorac Surg. 2011 Sep 16;6:110. doi: 10.1186/1749-8090-6-110.
- Kim TK, Yoon JR. Comparison of the predictive power of the LODS and APACHE II scoring systems in a neurological intensive care unit. J Int Med Res. 2012;40(2):777-86. doi: 10.1177/147323001204000244.
- Saranya AVR S. Comparison of Different Scoring Systems Used in the Intensive Care Unit. Journal of Pulmonary & Respiratory Medicine. 2015;05(04).
- Timsit JF, Fosse JP, Troche G, De Lassence A, Alberti C, Garrouste-Orgeas M, Azoulay E, Chevret S, Moine P, Cohen Y. Accuracy of a composite score using daily SAPS II and LOD scores for predicting hospital mortality in ICU patients hospitalized for more than 72 h. Intensive Care Med. 2001 Jun;27(6):1012-21. doi: 10.1007/s001340100961.
- Timsit JF, Fosse JP, Troche G, De Lassence A, Alberti C, Garrouste-Orgeas M, Bornstain C, Adrie C, Cheval C, Chevret S; OUTCOMEREA Study Group, France. Calibration and discrimination by daily Logistic Organ Dysfunction scoring comparatively with daily Sequential Organ Failure Assessment scoring for predicting hospital mortality in critically ill patients. Crit Care Med. 2002 Sep;30(9):2003-13. doi: 10.1097/00003246-200209000-00009.
- Bouch DC, Thompson JP. Severity scoring systems in the critically ill. Contin Educ Anaesth Crit Care Pain. 2008;8:181-5.
- Dolejs J, Maresova P. Onset of mortality increase with age and age trajectories of mortality from all diseases in the four Nordic countries. Clin Interv Aging. 2017 Jan 21;12:161-173. doi: 10.2147/CIA.S119327. eCollection 2017.
- Ingraham AM, Cohen ME, Raval MV, Ko CY, Nathens AB. Comparison of hospital performance in emergency versus elective general surgery operations at 198 hospitals. J Am Coll Surg. 2011 Jan;212(1):20-28.e1. doi: 10.1016/j.jamcollsurg.2010.09.026. Erratum In: J Am Coll Surg. 2011 Jun;212(6):1100-1.
- Ball IM, Bagshaw SM, Burns KE, Cook DJ, Day AG, Dodek PM, Kutsogiannis DJ, Mehta S, Muscedere JG, Turgeon AF, Stelfox HT, Wells GA, Stiell IG. Outcomes of elderly critically ill medical and surgical patients: a multicentre cohort study. Can J Anaesth. 2017 Mar;64(3):260-269. doi: 10.1007/s12630-016-0798-4. Epub 2016 Dec 27.
- De Jong A, Verzilli D, Sebbane M, Monnin M, Belafia F, Cisse M, Conseil M, Carr J, Jung B, Chanques G, Molinari N, Jaber S. Medical Versus Surgical ICU Obese Patient Outcome: A Propensity-Matched Analysis to Resolve Clinical Trial Controversies. Crit Care Med. 2018 Apr;46(4):e294-e301. doi: 10.1097/CCM.0000000000002954.
- Arihan O, Wernly B, Lichtenauer M, Franz M, Kabisch B, Muessig J, Masyuk M, Lauten A, Schulze PC, Hoppe UC, Kelm M, Jung C. Blood Urea Nitrogen (BUN) is independently associated with mortality in critically ill patients admitted to ICU. PLoS One. 2018 Jan 25;13(1):e0191697. doi: 10.1371/journal.pone.0191697. eCollection 2018.
- Hashemian SM, Jamaati H, Farzanegan Bidgoli B, Farrokhi FR, Malekmohammad M, Roozdar S, Mohajerani SA, Bagheri A, Radmnand G, Hatami B, Chitsazan M. Outcome of Acute Kidney Injury in Critical Care Unit, Based on AKI Network. Tanaffos. 2016;15(2):89-95.
- Engoren M, Maile MD, Heung M, Jewell ES, Vahabzadeh C, Haft JW, Kheterpal S. The Association Between Urine Output, Creatinine Elevation, and Death. Ann Thorac Surg. 2017 Apr;103(4):1229-1237. doi: 10.1016/j.athoracsur.2016.07.036. Epub 2016 Oct 4.
- Macedo E, Malhotra R, Bouchard J, Wynn SK, Mehta RL. Oliguria is an early predictor of higher mortality in critically ill patients. Kidney Int. 2011 Oct;80(7):760-7. doi: 10.1038/ki.2011.150. Epub 2011 Jun 29.
- Zhang Z, Xu X, Ni H, Deng H. Urine output on ICU entry is associated with hospital mortality in unselected critically ill patients. J Nephrol. 2014 Feb;27(1):65-71. doi: 10.1007/s40620-013-0024-1. Epub 2014 Jan 15.
- Saygitov RT, Glezer MG, Semakina SV. Blood urea nitrogen and creatinine levels at admission for mortality risk assessment in patients with acute coronary syndromes. Emerg Med J. 2010 Feb;27(2):105-9. doi: 10.1136/emj.2008.068155.
- Ting HW, Chen MS, Hsieh YC, Chan CL. Good mortality prediction by Glasgow Coma Scale for neurosurgical patients. J Chin Med Assoc. 2010 Mar;73(3):139-43. doi: 10.1016/S1726-4901(10)70028-9.
- Nik A, Sheikh Andalibi MS, Ehsaei MR, Zarifian A, Ghayoor Karimiani E, Bahadoorkhan G. The Efficacy of Glasgow Coma Scale (GCS) Score and Acute Physiology and Chronic Health Evaluation (APACHE) II for Predicting Hospital Mortality of ICU Patients with Acute Traumatic Brain Injury. Bull Emerg Trauma. 2018 Apr;6(2):141-145. doi: 10.29252/beat-060208.
- Zhang D, Shen X, Qi X. Resting heart rate and all-cause and cardiovascular mortality in the general population: a meta-analysis. CMAJ. 2016 Feb 16;188(3):E53-E63. doi: 10.1503/cmaj.150535. Epub 2015 Nov 23.
- Reunanen A, Karjalainen J, Ristola P, Heliovaara M, Knekt P, Aromaa A. Heart rate and mortality. J Intern Med. 2000 Feb;247(2):231-9. doi: 10.1046/j.1365-2796.2000.00602.x.
- Prasada S, Oswalt C, Yeboah P, Saylor G, Bowden D, Yeboah J. Heart rate is an independent predictor of all-cause mortality in individuals with type 2 diabetes: The diabetes heart study. World J Diabetes. 2018 Jan 15;9(1):33-39. doi: 10.4239/wjd.v9.i1.33.
- Tongyoo S, Permpikul C, Haemin R, Epichath N. Predicting factors, incidence and prognosis of cardiac arrhythmia in medical, non-acute coronary syndrome, critically ill patients. J Med Assoc Thai. 2013 Feb;96 Suppl 2:S238-45.
- Li C, Chen Y, Zheng Q, Wu W, Chen Z, Song L, An S, Li Z, Chen S, Wu SL. Relationship between systolic blood pressure and all-cause mortality: a prospective study in a cohort of Chinese adults. BMC Public Health. 2018 Jan 5;18(1):107. doi: 10.1186/s12889-017-4965-5.
- Lv YB, Gao X, Yin ZX, Chen HS, Luo JS, Brasher MS, Kraus VB, Li TT, Zeng Y, Shi XM. Revisiting the association of blood pressure with mortality in oldest old people in China: community based, longitudinal prospective study. BMJ. 2018 Jun 5;361:k2158. doi: 10.1136/bmj.k2158.
- Ruggiero C, Metter EJ, Cherubini A, Maggio M, Sen R, Najjar SS, Windham GB, Ble A, Senin U, Ferrucci L. White blood cell count and mortality in the Baltimore Longitudinal Study of Aging. J Am Coll Cardiol. 2007 May 8;49(18):1841-50. doi: 10.1016/j.jacc.2007.01.076. Epub 2007 Apr 23.
- Bonaccio M, Di Castelnuovo A, Costanzo S, De Curtis A, Donati MB, Cerletti C, de Gaetano G, Iacoviello L; MOLI-SANI Investigators. Age-sex-specific ranges of platelet count and all-cause mortality: prospective findings from the MOLI-SANI study. Blood. 2016 Mar 24;127(12):1614-6. doi: 10.1182/blood-2016-01-692814. Epub 2016 Feb 10. No abstract available.
- Tsai MT, Chen YT, Lin CH, Huang TP, Tarng DC; Taiwan Geriatric Kidney Disease Research Group. U-shaped mortality curve associated with platelet count among older people: a community-based cohort study. Blood. 2015 Sep 24;126(13):1633-5. doi: 10.1182/blood-2015-06-654764. Epub 2015 Aug 11. No abstract available.
- van der Bom JG, Heckbert SR, Lumley T, Holmes CE, Cushman M, Folsom AR, Rosendaal FR, Psaty BM. Platelet count and the risk for thrombosis and death in the elderly. J Thromb Haemost. 2009 Mar;7(3):399-405. doi: 10.1111/j.1538-7836.2008.03267.x. Epub 2008 Dec 20.
- Ishizuka M, Tago K, Kubota K. Impact of prothrombin time-International Normalized Ratio on outcome of patients with septic shock receiving polymyxin B cartridge hemoperfusion. Surgery. 2014 Jul;156(1):168-75. doi: 10.1016/j.surg.2014.03.009. Epub 2014 Mar 15.
- Benediktsson S, Frigyesi A, Kander T. Routine coagulation tests on ICU admission are associated with mortality in sepsis: an observational study. Acta Anaesthesiol Scand. 2017 Aug;61(7):790-796. doi: 10.1111/aas.12918.
- Yokoyama Y, Ebata T, Igami T, Sugawara G, Ando M, Nagino M. Predictive power of prothrombin time and serum total bilirubin for postoperative mortality after major hepatectomy with extrahepatic bile duct resection. Surgery. 2014 Mar;155(3):504-11. doi: 10.1016/j.surg.2013.08.022. Epub 2013 Nov 25.
- Pierrakos C, Velissaris D, Felleiter P, Antonelli M, Vanhems P, Sakr Y, Vincent JL; EPIC II investigators. Increased mortality in critically ill patients with mild or moderate hyperbilirubinemia. J Crit Care. 2017 Aug;40:31-35. doi: 10.1016/j.jcrc.2017.01.017. Epub 2017 Feb 13.
- Su HH, Kao CM, Lin YC, Lin YC, Kao CC, Chen HH, Hsu CC, Chen KC, Peng CC, Wu MS. Relationship between serum total bilirubin levels and mortality in uremia patients undergoing long-term hemodialysis: A nationwide cohort study. Atherosclerosis. 2017 Oct;265:155-161. doi: 10.1016/j.atherosclerosis.2017.09.001. Epub 2017 Sep 4.
- Yang TL, Lin YC, Lin YC, Huang CY, Chen HH, Wu MS. Total Bilirubin in Prognosis for Mortality in End-Stage Renal Disease Patients on Peritoneal Dialysis Therapy. J Am Heart Assoc. 2017 Dec 23;6(12):e007507. doi: 10.1161/JAHA.117.007507.
- Esteve F, Lopez-Delgado JC, Javierre C, Skaltsa K, Carrio ML, Rodriguez-Castro D, Torrado H, Farrero E, Diaz-Prieto A, Ventura JL, Manez R. Evaluation of the PaO2/FiO2 ratio after cardiac surgery as a predictor of outcome during hospital stay. BMC Anesthesiol. 2014 Sep 26;14:83. doi: 10.1186/1471-2253-14-83.
- Villar J, Blanco J, del Campo R, Andaluz-Ojeda D, Diaz-Dominguez FJ, Muriel A, Corcoles V, Suarez-Sipmann F, Tarancon C, Gonzalez-Higueras E, Lopez J, Blanch L, Perez-Mendez L, Fernandez RL, Kacmarek RM; Spanish Initiative for Epidemiology, Stratification & Therapies for ARDS (SIESTA) Network. Assessment of PaO(2)/FiO(2) for stratification of patients with moderate and severe acute respiratory distress syndrome. BMJ Open. 2015 Mar 27;5(3):e006812. doi: 10.1136/bmjopen-2014-006812.
- Fialkow L, Farenzena M, Wawrzeniak IC, Brauner JS, Vieira SR, Vigo A, Bozzetti MC. Mechanical ventilation in patients in the intensive care unit of a general university hospital in southern Brazil: an epidemiological study. Clinics (Sao Paulo). 2016 Mar;71(3):144-51. doi: 10.6061/clinics/2016(03)05.
Studienaufzeichnungsdaten
Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
17. Mai 2018
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
17. August 2018
Studienabschluss (Tatsächlich)
23. November 2018
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
24. April 2019
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
24. April 2019
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
29. April 2019
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
29. April 2019
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
24. April 2019
Zuletzt verifiziert
1. April 2019
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
Andere Studien-ID-Nummern
- IndonesiaUAnes035
Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Nein
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
Nein
Diese Informationen wurden ohne Änderungen direkt von der Website clinicaltrials.gov abgerufen. Wenn Sie Ihre Studiendaten ändern, entfernen oder aktualisieren möchten, wenden Sie sich bitte an register@clinicaltrials.gov. Sobald eine Änderung auf clinicaltrials.gov implementiert wird, wird diese automatisch auch auf unserer Website aktualisiert .