Eine Längsschnittuntersuchung des Energieaufwands und der Substratverwertung bei kritisch kranken Patienten (EPIC)

Hintergrund

Kritische Erkrankungen haben tiefgreifende Auswirkungen auf den menschlichen Stoffwechsel. Das auffälligste Merkmal in der frühen Phase ist eine Hochregulierung katabolischer Stoffwechselwege, die die Produktion von endogenen Energiesubstraten und den Nettoproteinabbau fördert [1].

Es gibt nur sehr wenige veröffentlichte Daten, die Trends des Energieverbrauchs und der Substratnutzung bei Patienten mit längerem Aufenthalt auf der Intensivstation beschreiben. Während diese Gruppe nur einen kleinen Teil der Intensivpatienten ausmacht, ist sie für einen großen Teil der Ressourcenallokation, Morbidität und Mortalität auf der Intensivstation verantwortlich [2]. In den letzten Jahren wurden mehrere Studien durchgeführt, um Patienten mit anhaltender kritischer Erkrankung besser zu charakterisieren, wobei der Schwerpunkt auf Markern für Katabolismus und Entzündung lag [3, 4]. Es ist nicht bekannt, ob diese Veränderungen mit Veränderungen des Energiestoffwechsels und der Substratverwertung einhergehen.

Die Überbrückung dieser Wissenslücken wird unser Verständnis der Ernährungsbedürfnisse und des Stoffwechsels von Patienten über die frühe Phase auf der Intensivstation hinaus verbessern. Wir planen daher, eine prospektive multizentrische Beobachtungsstudie durchzuführen, um diese Fragen zu beantworten.

Ziel und Hypothese

Das übergeordnete Ziel dieses Projekts ist es, Längsveränderungen des Energieverbrauchs und der damit verbundenen klinischen Merkmale in einer großen Kohorte von Patienten mit längerem Aufenthalt auf der Intensivstation zu beschreiben. Unsere Hypothese ist, dass es zwischen der frühen (Tag 1-3), mittleren (Tag 4-10) und späten (> 10 Tage) Phase auf der Intensivstation eine signifikante Veränderung des mittleren Energieverbrauchs und des respiratorischen Quotienten (RQ) gibt. Korrelationen zwischen der Stoffwechselrate und anderen klinischen Merkmalen werden ebenfalls für hypothesengenerierende Zwecke analysiert.

Bevölkerung

Alle erwachsenen Intensivpatienten mit mindestens einer Messung des Energieverbrauchs durch indirekte Kalorimetrie an teilnehmenden Studienzentren werden in die Studie aufgenommen. Die Studienzentren werden ermutigt, routinemäßig alle 3-4 Tage eine indirekte Kalorimetrie durchzuführen. Die Studienteilnehmer werden bis zur Entlassung aus der Intensivstation oder bis zum Tod, je nachdem, was zuerst eintritt, weiterverfolgt.

Datenerhebung und Berichterstattung

Patientendaten werden pseudonymisiert über ein sicheres Online-Formular gemeldet.

Über die Zulassung

• Aufnahmedatum
• Aufnahmediagnostik (ICD-10)
• Operation vor Aufnahme (JA/NEIN), elektiv oder notfallmäßig
• Outcome Prediction Score (SAPS 3, APACHE III/IV, MPM etc.) und Sterberisiko bei Aufnahme (%)
• Aufnahme auf der Intensivstation (Notaufnahme/Station/OT/andere Intensivstation)
• Tage im Krankenhaus vor Aufnahme auf die Intensivstation

Demografische und anthropometrische Daten:

• Geschlecht (männlich/weiblich)
• Alter Jahre)
• Gewicht (kg)
• Höhe (cm)

In elektronischen Patientenakten registrierte chronische Komorbiditäten (JA/NEIN):

• Hypertonie
• Ischämische Herzerkrankung
• Herzinsuffizienz
• Diabetes Mellitus
• COPD
• Chronisches Nierenleiden
• Nierenerkrankung im Endstadium
• Leberzirrhose
• Aktiver Krebs (nicht in vollständiger Remission)
• Hämatologische Malignität
• Solide Organtransplantation

Am Tag jeder indirekten Kalorimetrie

• REE (kcal/24 h), RQ, VO2 (ml/min), VCO2 (ml/min) und Untersuchungsdatum
• Invasive mechanische Beatmung (JA/NEIN) oder Nierenersatztherapie (JA/NEIN)

Wenn JA zur invasiven mechanischen Beatmung:

• Anteil des eingeatmeten Sauerstoffs
• Positiver endexspiratorischer Druck (cmH2O)

Faktoren, die REE beeinflussen können:

• Sequential Organ Failure Assessment (SOFA)-Score
• Fieber (≥38,5℃) innerhalb von 2h nach der Messung (JA/NEIN/FEHLEND)
• Punktzahl der Richmond Agitation-Sedation Scale

Ergebnisse der täglichen Blutuntersuchungen, sofern verfügbar, aus Routineuntersuchungen:

• P-CRP (mg/l)
• P-Albumin (g/L)
• P-Harnstoff (mmol/L)
• P-Kreatinin (μmol/L)
• Hämoglobin (g/L)

Medikamente, Ernährung und andere Therapien:

• Infusionen vasoaktiver Medikamente (JA/NEIN, wenn JA → Name des Medikaments)
• Infusionen von Beruhigungs- oder Analgetika (JA/NEIN, wenn JA → Name des Medikaments, wenn Propofol → Infusionsrate zum Zeitpunkt der Messung)
• Infusionen zur parenteralen und/oder enteralen Ernährung (JA/NEIN, wenn JA → Markenname, Formulierung und Rate zum Zeitpunkt der Messung)

Bei der Entlassung

• Entlassungsdatum
• Überlebensstatus (LEBENDIG/TOT)
• Sepsis während des Aufenthalts auf der Intensivstation (NO/SEPSIS/SEPTIC SHOCK)

Überlegungen zur Stichprobengröße

Das Ziel dieser Studie ist es, ≥ 200 Patienten mit einer Aufenthaltsdauer auf der Intensivstation von > 10 Tagen einzuschließen. Basierend auf Daten des schwedischen Intensivregisters zwischen 2015 und 2019 machten diese Patienten 5 % aller Aufnahmen auf der Intensivstation aus [5]. Dieser Anteil ist vergleichbar mit den Ergebnissen einer in Australien und Neuseeland durchgeführten Registerstudie mit über einer Million Intensivaufnahmen [2]. Basierend auf diesen Zahlen beabsichtigen wir, 6000 einzelne Patienten für die Teilnahme an der Studie zu screenen, wobei die Möglichkeit berücksichtigt wird, dass mehrere Messungen der indirekten Kalorimetrie nicht konsistent durchgeführt werden. Insgesamt erwarten wir, dass etwa 1250 einzelne Probanden mit mindestens einer Messung mit indirekter Kalorimetrie eingeschlossen werden.

Statistiken

Beschreibende Daten werden je nach Bedarf als Mittelwert +/- Standardabweichung oder Median (Interquartilbereich) dargestellt. Die primären und sekundären Ergebnismaße werden mithilfe eines verallgemeinerten linearen Mixed-Effects-Modells analysiert. Explorative Ergebnisse und ihre Assoziation mit anderen klinischen Variablen werden unter Verwendung verallgemeinerter linearer Regressionsmodelle analysiert. Wenn festgestellt wird, dass Werte nicht zufällig fehlen, wird eine bedingte logistische Regressionszensierung verwendet, um inverse Wahrscheinlichkeitsgewichte zur Berücksichtigung von Unterschieden in Drop-out-Wahrscheinlichkeiten zu berechnen.