Kritische Übergänge auf der Intensivstation: eine Sepsis Fallstudie

Die Progression komplexer Erkrankungen ist mit kritischen Übergängen zwischen dynamischen Regimen verbunden. Diese Regime erzeugen häufig frühe Warnsignale und bieten Einblick in die der Krankheit zugrundeliegenden Mechanismen. In der vorliegenden Studie stellen P. F. Ghalati und Kollegen eine Computermethode vor, die datenbasierte Indikatoren für solche Übergänge bei Patienten mit septischem Schock und ohne Sepsis aufdeckt (MIMIC-III Database).

Fazit

Die vorliegende Studie stellt eine auf kritische Übergänge basierende Data-Sampling-Methode vor, die sich gegenüber anderen Indikatoren für kritische Übergänge in komplexen Systemen, wie der zeitlichen Autokorrelation und der Varianz, als überlegen erwies und die u. a. für die Patientenklassifikation herangezogen werden kann. Zukünftige Studien sollten sich, nach Meinung der Autoren, der Identifizierung weiterer SL-Muster widmen, die repräsentativ für den Kontrollstatus des Patienten sind.

Publication History

Article published online:
20 March 2020