Elektronische Erfassung von Frailty im Spital

Für ältere Menschen im Spital stellt die altersassoziierte Frailty (Gebrechlichkeit) einen bedeutenden Risikofaktor dar, der den Gesundheitsverlauf negativ beeinflussen kann. Die automatisierte Bestimmung von Frailty anhand routinemässig erhobener elektronischer Gesundheitsdaten kann dazu beitragen, das Risiko für Komplikationen und unerwünschte Behandlungsergebnisse frühzeitig zu erkennen. Im Rahmen des kollaborativen Swiss Frailty Network & Repository (SFNR) aller Geriatrie-Lehrstühle der Schweiz wird aktuell erstmals ein elektronischer Frailty-Index in einer grossen Kohorte älterer Patientinnen und Patienten wissenschaftlich untersucht.

Ein zu wenig berücksichtigtes medizinisches Syndrom

Der menschliche Alterungsprozess ist kein linearer Vorgang¹ und weicht häufig vom chronologischen Alter ab.^2,3 So finden sich im klinischen Alltag 70-jährige Patienten, welche biologisch deutlich älter erscheinen, und gleichzeitig über 80-jährige, die wesentlich jünger und vitaler wirken, als das Geburtsdatum vermuten liesse. Über die Lebensspanne beeinflussen verschiedene äussere und innere Faktoren unseren Alterungsprozess⁴ und bestimmen so unser biologisches Alter. Die Beschreibung einer altersassoziierten Gebrechlichkeit («Frailty») als Ausdruck eines beschleunigten Verlusts von Vitalität und reduzierter physiologischer Reserven im Alter ist dabei nicht neu. Erste Darstellungen finden sich bereits in medizinischen Fachartikeln der 1980er-Jahre.⁵

Wurde Frailty anfänglich sehr allgemein und heterogen dargestellt, hat sich in der wissenschaftlichen Literatur über die letzten 25Jahre die primäre Definition und Beschreibung von Frailty anhand von zwei prädominanten Modellen herausgebildet.⁶ Zum einen handelt es sich dabei um den Phänotyp eines klinischen Syndroms,⁷ für dessen Erfassung fünf klinische Charakteristika untersucht werden. Dazu zählen Fatigue, körperliche Inaktivität, langsamer Gang, muskuläre Schwäche und ungewollter Gewichtsverlust. Sind drei oder mehr dieser Zeichen vorhanden, spricht man von Frailty. Bei einem oder zwei positiven Zeichen liegt bereits eine sogenannte Prä-Frailty vor, die als Risikostadium betrachtet werden muss. Ist keines der genannten Zeichen vorhanden, werden die Untersuchten als «robust», d.h. als nichtfrail bezeichnet. Zum anderen kann Frailty durch die Akkumulation von altersassoziierten gesundheitlichen Defiziten anhand eines Index beschrieben werden.⁸ Die herangezogenen Variablen müssen dabei altersassoziiert sein und bestimmte Kriterien erfüllen.⁹ Für eine valide Aussage ist weiterhin eine Mindestanzahl von 30 Variablen erforderlich, die als Gruppe mehrere Funktionsbereiche bzw. Körpersysteme umfassen sollen (wenn sich beispielsweise alle Variablen auf die kognitive Funktion beziehen, wäre es ein Index für Kognition und kein Frailty-Index).⁹ Zur Berechnung des Frailty-Index wird die Anzahl der auffälligen Variablen durch die Summe aller untersuchten Variablen geteilt. Die Darstellung des Frailty-Index kann dabei in kontinuierlicher Form erfolgen oder in Kategorien, die oft ähnlich dem Phänotyp dargestellt werden (non-frail, prä-frail, frail).¹⁰

Für beide, den Frailty-Phänotyp als auch den Frailty-Index, besteht aus der bisherigen Literatur eine wachsende Evidenz für eine starke Assoziation des Frailty-Status mit multiplen negativen Auswirkungen auf den gesundheitlichen Zustand älterer Patientinnen und Patienten. Dazu gehören bezogen auf das Spitalsetting eine erhöhte Mortalität, ein längerer Spitalaufenthalt, ein erhöhtes Risiko für Komplikationen und das Risiko, weniger häufig wieder in das bisherige Alltagsumfeld entlassen zu werden.¹¹ Bei im privaten häuslichen Umfeld lebenden älteren Personen in der Schweiz beträgt die Prävalenz von Frailty ab 75 Jahren 4% und ab 85 Jahren 14%.¹² Je nach klinischem Szenario muss im Spital jedoch von einer deutlich höheren Prävalenz zwischen 33% und 68% ausgegangen werden.¹³ In der Regelversorgung ausserhalb geriatrischer Fachabteilungen oder Zentren für Alterstraumatologie wird der Frailty-Status bei älteren Patientinnen und Patienten in der Schweiz bisher nicht routinemässig erfasst.

Herausforderungen bei älteren Patientinnen und Patienten im Spital

Ältere Menschen ab 80 Jahren sind die am schnellsten wachsende Bevölkerungsgruppe in den meisten europäischen Ländern.¹⁴ Sie stellen gleichzeitig einen rasch wachsenden Anteil der hospitalisierten Patientinnen und Patienten dar, dies gilt auch für die Schweiz.¹⁵ Anhand der vorhandenen Daten ist für diese Gruppe bereits ganz allgemein von einem erhöhten Risiko für negative gesundheitliche Auswirkungen auszugehen.¹⁶ Wie oben beschrieben können sich ältere Menschen in ihrem biologischen Alter deutlich unterscheiden. Daher sind klassische Altersgrenzwerte, die sich auf das chronologische Alter beziehen, z.B. im Rahmen der Abschätzung von operativen Risiken oder des Komplikationsrisikos bei medizinischen Eingriffen, in der Regel wenig aussagekräftig.¹⁷ Weiterhin beziehen die meisten klassischen Risiko-Prognose-Tools den «funktionellen Status», der ein besserer Prädiktor für die Mortalität ist als z.B. das Vorhandensein von Multimorbidität bei älteren Menschen, nicht mit ein.¹⁸

Es erscheint daher zeitgemäss, den Zustand der funktionellen Reserven älterer Patientinnen und Patienten für eine umfassende, personalisierte klinische Entscheidungsfindung zu berücksichtigen. Hierfür bietet sich die Erfassung des Frailty-Status an.¹⁷ Als erfreuliche Entwicklung ist anzuerkennen, dass die neueren Guidelines verschiedener medizinischer Fachgesellschaften zunehmend eine Erfassung des Frailty-Status vor potenziell belastenden medizinischen Therapien, wie z.B. einer Immunochemotherapie und grösseren operativen Eingriffen, bei älteren Patientinnen und Patienten empfehlen.^19–21

Chancen der Digitalisierung im Gesundheitswesen

Die Anfänge der elektronischen Dokumentation von Behandlungsdaten reichen bereits fünf Jahrzehnte zurück. Erst in den letzten 15 bis 20 Jahren scheint sich jedoch der flächendeckende Einsatz einer elektronischen Krankengeschichte, der sogenannten «Kurve», in den meisten Bereichen der klinischen Medizin etabliert zu haben.²² Mittlerweile bestehen an vielen Kliniken sogenannte «klinische Daten-Warenhäuser» («clinical data warehouses»; CDW) als zentrale Datenspeichersysteme.²³ Die wesentlichen Merkmale und Funktionen der CDW sind die Konsolidierung klinischer Daten aus verschiedenen Quellen wie elektronischen Patientenakten, Laborsystemen, Radiologiedatenbanken und anderen medizinischen Anwendungen in einem einheitlichen Speicherort, an welchem die gesammelten Daten transformiert und standardisiert werden können, um eine einheitliche Sicht auf die Patienteninformationen zu ermöglichen. Ein CDW ist zudem idealerweise für die Analyse grosser Datenmengen optimiert und ermöglicht komplexe Abfragen und Datenauswertungen für Forschung, Qualitätsmanagement und klinische Entscheidungsunterstützung. Es enthält in der Regel mehrere Jahre an klinischen Daten, was langfristige Analysen und Trenderkennungen ermöglicht. CDW sind dabei zur Implementierung von Massnahmen zur Anonymisierung oder Pseudonymisierung von Patientendaten verpflichtet, um den jeweils geltenden Datenschutzanforderungen gerecht zu werden.

Unter dem Blickwinkel eines zunehmenden Einsatzes von künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen ist hervorzuheben, dass moderne CDW fähig sind, Daten in Echtzeit oder nahezu Echtzeit zu verarbeiten, was zeitnahe Analysen und Entscheidungen ermöglicht. Dies ist aus altersmedizinischer Sicht für die klinische Versorgung höchst interessant. Eine frühe Risikoeinschätzung zur Verminderung von Komplikationen und ungewünschten Behandlungsergebnissen bei geriatrischen Patientinnen und Patienten kann zu einer verbesserten Versorgungsrealität beitragen.²⁴ So können potenziell die Behandlungsqualität verbessert, Kosten wirkungsloser Eingriffe und ungeplanter Rehospitalisierungen vermieden und die Zufriedenheit von Patienten und Behandlungsteams gesteigert werden. Die Etablierung einer standardisierten Frailty-Erfassung zur Risikobeurteilung bei Aufnahme geriatrischer Patientinnen und Patienten im Krankenhaus erscheint daher aus drei Perspektiven lohnend: sowohl aus Patienten- und Behandlersicht als auch aus gesundheitsökonomischer Sicht.

Für den klinischen Einsatz eines Frailty-Index im Akutsetting muss einschränkend berücksichtigt werden, dass akute Erkrankungen bei notfallmässigen Spitaleintritten oder Vorstellungen auf der Notfallstation den Schweregrad der «aktuellen» Frailty beeinflussen, sofern nicht der zugrunde liegende Gesundheitszustand der letzten 2 Wochen beurteilt wird.²⁵ Dieser Faktor muss bei geplanten medizinischen Interventionen oder operativen Eingriffen nicht speziell berücksichtigt werden.

Elektronische Erfassung von Frailty heute und morgen

Die automatische Erfassung von Frailty aus routinemässig erhobenen, elektronischen Gesundheitsdaten in Form eines Frailty-Index wie oben beschrieben steht in vielen Ländern noch am Anfang.

Das Swiss Frailty Network & Repository (SFNR) ist ein kollaboratives multizentrisches Forschungsprojekt zur Untersuchung eines einheitlichen elektronischen Frailty-Index (eFI). Das Projekt umfasst alle fünf Lehrstühle Geriatrie und verbundenen Universitätsspitäler der Schweiz (Basel: Prof. Dr. med. Reto Kressig, Lausanne: Prof. Dr. med. Christoph Bula, Bern: Prof. Dr. med. Andreas Stuck, Genf: Prof. Dr. med. Gabriel Gold) und wird von Prof. Dr. med. Heike A. Bischoff-Ferrari, DrPH (Zürich), als Forschungsleiterin koordiniert.²⁶

Untersucht wird dabei die Assoziation des eFI mit der Länge des Spitalaufenthaltes und der Sterberate im Spital. Gleichzeitig erfolgt in einer Subgruppe von geriatrischen Patientinnen und Patienten, welche klinisch auf Frailty anhand des Phänotyps untersucht wurden, ein Vergleich beider Methoden in Bezug auf die o.g. Endpunkte. Die an den Schweizer Universitätsspitälern erhobenen Daten wurden dabei im Rahmen der nationalen Initiative Swiss Personalized Health Network (SPHN)²⁷ an einem zentralen, gesicherten Speicherort (sciCORE Basel) zusammengeführt. Aktuell läuft die wissenschaftliche Auswertung der Daten. Die Resultate des SFNR werden im Sinne einer Machbarkeitsstudie wichtige Erkenntnisse für die Implementierung einer elektronischen Erfassung von Frailty im klinischen Kontext des Schweizer Gesundheitswesens bieten.

Erwähnenswert ist, dass auch bereits an einem grossen US-amerikanischen Lehrspital ein elektronischer Frailty-Index in die elektronische Krankenakte implementiert wurde.²⁸ Eine nationale Initiative gibt es darüber hinaus in Grossbritannien, wo ein elektronischer Frailty-Index in der hausärztlichen Primärversorgung etabliert wurde.²⁹

Als wichtige Limitation für den klinischen Einsatz eines Frailty-Index im Spitalwesen ist die potenzielle Konkurrenz zu anderen klinischen Entscheidungsunterstützungssystemen («clinical decision support systems»; CDSS) zu nennen. Mittlerweile gibt es eine Vielzahl an CDSS, die z.B. mit Remindern und Warnhinweisen um die Aufmerksamkeit des fallführenden Behandlungsteams wetteifern. Als Beispiele können der «early warning score»,³⁰ das «IBM Watson for oncology», ein KI-gestütztes System, welches Patientendaten analysiert und das onkologische Behandlungsteam bei der Therapieplanung für Krebspatienten unterstützen soll,³¹ genannt werden. Es muss beim Einsatz von CDSS jedoch vermieden werden, dass eine sogenannte «alert fatigue» durch zu viele oder irrelevante Warnungen auftritt, bei der Ärztinnen und Ärzte die Meldungen der CDSS zunehmend ignorieren.³² Gleichzeitig besteht auch das Risiko, dass die Behandlungsteams zu sehr auf die Empfehlungen der Unterstützungssysteme vertrauen und ihre eigene klinische Urteilskraft vernachlässigen. Eine übermässige Abhängigkeit von CDSS könnte langfristig ebenfalls zum Verlust wichtiger klinischer Fähigkeiten und Erfahrungen führen. Aber auch technische Probleme, Fehler in Algorithmen oder falsche Datengrundlagen können zu fehlerhaften Empfehlungen führen. Diese Risiken unterstreichen die Notwendigkeit einer sorgfältigen Implementierung, kontinuierlichen Überwachung und regelmässigen Schulung beim Einsatz von CDSS wie auch einem Frailty-Index im klinischen Alltag.

Die stetig voranschreitende und sich weiter entwickelnde Digitalisierung der medizinischen Ökosysteme wird wahrscheinlich positiv dazu beitragen, dass sich die routinemässige Erfassung von Frailty zur differenzierten Risikobeurteilung und Behandlung älterer Patientinnen und Patienten in der stationären Akutversorgung etablieren kann. Erfolgreiche Beispiele dazu gibt es aus den USA und Grossbritannien.^24,29 Für eine erfolgreiche Implementierung sind andererseits jedoch auch ein ausreichender Kenntnisstand bezogen auf die Implikationen von erkannter Frailty und notwendigen bzw. möglichen Therapieanpassungen bzw. Interventionen in den angesprochenen Behandlungsteams nötig. Weiterhin erscheint ein Bewusstsein für den Stellenwert von Frailty als wichtiger Risikofaktor bei der Beurteilung der gesundheitlichen Situation älterer Menschen bei den entscheidungstragenden Personen in den Spitalleitungen, der kantonalen Gesundheitspolitik und auch der Gesundheitswirtschaft erforderlich.²