LAUSR

Seymour et al. haben anhand der Patientendaten aus 3 Observationsstudien (n = 63.858) und 3 randomisierten, kontrollierten Sepsisstudien (n = 4737) neue Sepsisphanotypen (α, β, γ und δ) klassifiziert, die sich im Hinblick auf Laborresultate, Notwendigkeit einer Intensivtherapie, Organversagen und Letalitat unterschieden [1]. So neigten Patienten mit einem δ‑Phanotyp haufiger zu hepatischer und kardiovaskularer Dysfunktion, wahrend β‑Phanotypen wahrscheinlicher ein Nierenversagen hatten. Variiert man den Anteil der Phanotypen in den untersuchten Studienpopulationen (aus der PROWESS-[2], ACCESS-[3] und ProCESS-Studie [4]), konnen die Studien unterschiedliche Ergebnisse zeigen. So ist die Wahrscheinlichkeit eines Vorteils der „Early-goal-directed“-Therapie (EGDT) bei 35 %, wenn mehrheitlich Patienten mit α‑Phanotyp in der ProCESS-Studienpopulation sind. Finden sich dagegen in der gleichen Studienpopulation wenigstens 50 % Patienten mit einem δ‑Phanotyp, besteht eine 60 %ige Chance, einen Nachteil durch EGDT zu belegen. In diesen Simulationen waren die Schlussfolgerungen uber den Nutzen oder Schaden einer Therapie abhangig von der Verteilung der Sepsisphanotypen. Da die Phanotypen anhand von klinisch routinemasig verfugbaren Daten unterschieden werden, konnten also eine Abschatzung der Prognose und auch eine Individualisierung der Therapie ab dem Aufnahmezeitpunkt moglich sein [1]. Obwohl diese retrospektive Untersuchung Limitationen hat, zeigt sie doch, dass eine sinnvolle Standardtherapie wie EGDT unterschiedlich effektiv bei individuellen Patienten sein kann. Dass die Standardtherapiestrategien wie Volumengabe und Vasopressortherapie in der Sepsis individualisiert zu einem besseren Ergebnis fuhren konnen, zeigte auch eine Untersuchung zur Unterstutzung bei Therapieentscheidungen durch kunstliche Intelligenz („artificial intelligence“ AI) [5]. In dieser Simulation fuhrte die AI-gestutzte Sepsistherapie in optimierter Dosierung zu einem besseren Uberleben. Ein Uberschreiten der empfohlenen Volumentherapie und ein Abweichen bei der empfohlenen Vasopressordosierung resultierte in hoherer Letalitat [5]. Die Standardtherapie der Sepsis beschreibt die grundlegenden Ansatze, die bei den Erkrankten angewendet werden sollen. Dass diese Standardtherapie in Dosis, Zeitpunkt und evtl. auch der Dauer individuell an den Patienten angepasst sein muss, belegen die Studien von Seymour et al. [1] und Komorowski et al. [5]. Standardisierung und Individualisierung sind also kein Widerspruch, sondern erganzen sich in der an den Patienten angepassten Optimierung der Sepsistherapie. Seymour CW, Kennedy JN, Wang S et al (2019) Derivation, validation, and potential treatment implications of novel clinical phenotypes for sepsis. JAMA 321:2003–2017 CAS Article Google Scholar Bernard GR, Vincent JL, Laterre PF et al (2001) Efficacy and safety of recombinant human activated protein C for severe sepsis. N Engl J Med 344:699–709 CAS Article Google Scholar Opal SM, Laterre PF, Francois B et al (2013) Effect of eritoran, an antagonist of MD2-TLR4, on mortality in patients with severe sepsis: the ACCESS randomized trial. JAMA 309:1154–1162 CAS Article Google Scholar Pro CI, Yealy DM, Kellum JA et al (2014) A randomized trial of protocol-based care for early septic shock. N Engl J Med 370:1683–1693 Article Google Scholar Komorowski M, Celi LA, Badawi O et al (2018) The artificial intelligence clinician learns optimal treatment strategies for sepsis in intensive care. Nat Med 24:1716–1720 CAS Article Google Scholar Download references Klinik f. Anasthesiologie und Intensivtherapie, Universitatsmedizin Rostock, Schillingallee 35, 18057, Rostock, Deutschland Univ.-Prof. Dr. T. Schurholz You can also search for this author in PubMed Google Scholar Correspondence to Univ.-Prof. Dr. T. Schurholz. T. Schurholz: B. Braun Melsungen, Fresenius AG, Adrenomed AG. Reprints and Permissions Schurholz, T. Was ist neu … Standardisierung vs. Individualisierung in der Intensivmedizin. (K)ein Widerspruch?. Anaesthesist (2020). https://doi.org/10.1007/s00101-020-00849-9 Download citation Published: 24 September 2020 DOI: https://doi.org/10.1007/s00101-020-00849-9