Affiliation:
1. Sektion Biomedizinische Bildgebung der Klinik für Radiologie
und Neuroradiologie, Universitätsklinikum Schleswig-Holstein, Campus
Kiel, Christian-Albrechts-Universität zu Kiel, Kiel,
Germany
2. Medizinische Klinik 3, Friedrich-Alexander-Universität
Erlangen-Nürnberg, Erlangen, Germany
3. FRANKFURT BONE HEALTH CENTER, Frankfurt Center of Bone Health,
Frankfurt, Germany
Abstract
ZusammenfassungDie Abschätzung des Frakturrisikos ist eine Kernaufgabe bei der
Identifikation Osteoporose gefährdeter PatientInnen. Für diesen
Zweck wurden verschiedene Risikorechner entwickelt. Trotz dessen besteht eine
erhebliche Unterversorgung von Osteoporosepatient:innen, was auch an
unzureichender Identifikation Betroffener liegt. Um hier eine Verbesserung zu
erzielen, wurde der DVO Frakturrisiko Rechner entwickelt. In diesem Beitrag
werden die Defizite bisheriger Risikorechner aufgeführt, um daraus das
Konzept des DVO Frakturrisiko Rechners abzuleiten. Kernaspekte sind i) ein breit
gefächertes Casefinding über 33 Evidenz-basiert validierte
Frakturrisikofaktoren, ii) der Fokus auf Schenkelhals- und
Wirbelkörperfrakturrisiko, iii) eine Berechnung des 3-Jahres
Frakturrisikos, optional mit 1-Jahresdaten bei hohem imminenten Frakturrisiko
und iv) Osteodensitometrie an Lendenwirbelsäule und proximalem Femur.
Die Risikoabschätzung basiert auf deutschen Referenzdaten. Das
Frakturrisiko wird aus dem Risiko von Personen, die keine der erhobenen
klinischen Risikofaktoren aufweisen, über ein geschlechts-spezifisches
multiplikatives Modell, das Alter, die relativen Risiken der zwei
stärksten klinischen Risikofaktoren und Osteodensitometrieergebnisse
berücksichtigt, ermittelt. Ziel ist die Implementierung als App, die den
Osteolog:innen des DVO kostenfrei zur Verfügung gestellt werden soll.
Bis zur Zertifizierung der App wird für eine Übergangszeit ein
vereinfachtes Modell in Tabellenform angeboten. Risikorechner können die
ärztliche Beurteilung nur unterstützen, sie nicht ersetzen, aber
der DVO Frakturrisiko Rechner wird hoffentlich dazu beitragen, die
Unterversorgung von Osteoporosepatient:innen zu verringern, in dem er hilft, in
effektiver Weise Risikopatient:innen zu identifizieren.
Reference22 articles.
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Cited by
5 articles.
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