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DOI: 10.1055/s-0042-1747449
Statistisch begründete Definition und Einteilung von Knochenleitungsabfällen mittels Cluster-Analyse
Einleitung Eine einheitliche Einteilung des Schweregrades von Änderungen in der Knochenleitungshörschwelle (KL) im Reintonaudiogramm existiert bisher nicht. Eine standardisierte Behandlung von KL-Abfällen nach Ohr-Operationen ist nicht möglich. Die Behandlung dieser Komplikation beruht auf dem klinischen Erscheinungsbild der Patient:innen und der Erfahrung des Behandelnden.
Methode Es erfolgte eine prospektive Erfassung aller Ohr-Operationen am HNO-Uniklinikum Dresden. Bisher wurden die audiometrischen Daten von 1.511 Patient:innen dokumentiert und diejenigen mit KL-Abfall (Abfall von 15dB in drei Frequenzen bzw. 20dB in zwei Frequenzen zwischen 0,25kHz und 6kHz) innerhalb von 48h postoperativ über einen Zeitraum von mindestens 135 Tagen beobachtet. Zur Gruppierung wurde eine K-Means-Clusteranalyse mit der Differenz der Mittelwerte der prä- und postoperativen KL-Schwelle der o.g. Frequenzen durchgeführt.
Ergebnisse Von 1.511 Patient:innen erlitten 128 einen postoperativen KL-Abfall innerhalb von 48 Stunden. Die Einteilung der KL-Abfälle erfolgt nach Clusteranalyse in drei Schweregrade: „leicht“
-10,25dB±3,13; „mittel“ -22,52dB±4,20; „schwer“ -44,45dB±8,03. Eine Prognose für die Erholung der KL kann durch den zeitlichen Verlauf eines KL-Abfalls (vollständig regredient/teilweise regredient/persistierend) und den Schweregrad abgeleitet werden.
Schlussfolgerung: Eine einheitliche Beschreibung von postoperativen KL-Abfällen ist für den Therapieentscheid unerlässlich. Erstmals kann der postoperative KL-Abfall statistisch begründet einem Schweregrad zugeordnet werden. Langfristig werden mit Hilfe dieser standardisierten und objektiven Einteilung Therapieeffekte evaluiert und die Behandlungsqualität gesteigert.
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Interessenskonflikt
Der Erstautor gibt keinen Interessenskonflikt an.
Publication History
Article published online:
24 May 2022
© 2022. The Author(s). This is an open access article published by Thieme under the terms of the Creative Commons Attribution-NonDerivative-NonCommercial-License, permitting copying and reproduction so long as the original work is given appropriate credit. Contents may not be used for commercial purposes, or adapted, remixed, transformed or built upon. (https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/).
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