Früher Ausschluss eines Akuten Myokardinfarktes mittels Copeptin und Troponin bei Patienten mit Verdacht auf Akutes Koronarsyndrom: Erste Daten aus der klinischen Routine in der Notaufnahme

Abstract

Einleitung: Die randomisierte, kontrollierte Biomarkers in Cardiology (BIC)-8-Studie konnte die Sicherheit und Effizienz eines Algorithmus zum frühen Ausschluss (Rule- Out) eines Akuten Myokardinfarktes (AMI) mittels Messung des initialen Troponin- und Copeptin-Wertes bei Verdacht auf Akutes Koronarsyndrom (ACS) und niedrigem bis mittlerem Risikoprofil bestätigen. Die vorliegende Arbeit untersucht die Sicherheit und Effizienz des Algorithmus unter klinischen Routinebedingungen. Methodik: An der Charité Universitätsmedizin Berlin wurden 300 Patienten rekrutiert, die sich mit Verdacht auf ACS vorstellten und eine kombinierte Troponin- und Copeptin- Messung bei Aufnahme erhielten. Gemäß Algorithmus konnten Patienten mit negativen Ergebnissen für beide Marker nach klinischer Endbeurteilung entlassen werden und wurden der Gruppe „Primäre Entlassung nach Rule-Out” zugeteilt, wenn sie außerdem keine seriellen Blutentnahmen und keinen stationären Aufenthalt hatten. Patienten mit mindestens einem positiven Marker wurden nach bisherigem Standardverfahren behandelt und fielen neben Patienten mit seriellen Blutentnahmen oder stationärem Aufenthalt in die Gruppe „Kein Rule-Out und Sekundäre Entlassung”. Die Datenerhebung und -auswertung erfolgte nachträglich mittels Hospital Information System (HIS), Electronic Case Report Form (eCRF) und Statistic Package for Social Sciences (SPSS). Ergebnisse: Im untersuchten Patientenkollektiv waren 48,7 % (n = 146) männlich und das mediane Alter betrug 43 Jahre (Min/Max: 18/93). 72,0 % (n = 216) stellten sich mit Brustschmerz vor. Der Symptombeginn lag zu 53,4 % (n = 126) > 12 Stunden, 20,3 % (n = 48) < 3 Stunden, 14,4 % (n = 34) 3-6 Stunden und 11,9 % (n = 28) 6-12 Stunden vor Präsentation. 70,7 % (n = 212) aller Patienten wurden der „Rule-Out-Gruppe” zugeordnet. Diese hatten zu 25,5 % (n = 51) eine kardiale Diagnose, aber keiner von ihnen ein ACS (0,0 %; n = 0). Unter Patienten aus der Gruppe „Kein Rule-Out und Sekundäre Entlassung“ (29,3 %; n = 88), gab es 29,5 % (n = 26) mit kardialer Diagnose und 15,9 % (n = 14) mit ACS. „Rule-Out-Patienten” hatten eine 1-Jahres-Mortalität von 0,0 % (n = 0; nmiss = 2), während Patienten aus der anderen Gruppe eine 1-Jahres- Mortalität von 2,4 % (n = 2; nmiss = 3) aufwiesen. Schlussfolgerung: Mit dieser Arbeit konnte gezeigt werden, dass der Algorithmus bei fast drei Vierteln aller Patienten mit Verdacht auf ACS zum Ausschluss eines AMI und früher Entlassung führte. In dieser Patientengruppe trat kein ACS auf und kardiale Diagnosen waren seltener, als bei Patienten ohne Rule-Out. Die 1-Jahres-Mortalität frühzeitig entlassener Patienten betrug 0,0 %. Folglich konnten Sicherheit und Effizienz des Algorithmus unter klinischen Routinebedingungen gezeigt werden.

Background: The randomized, controlled Biomarkers in Cardiology (BIC)-8 study confirmed safety and efficiency of an algorithm for the early rule-out of Acute Myocardial Infarction (AMI) in patients with suspected ACS (Acute Coronary Syndrome) and low to intermediate risk by initial measurement of troponin and copeptin. The present study examines safety and efficiency of the algorithm under clinical routine conditions. Methods: At the Charité University Medicine Berlin 300 patients who presented with suspected ACS and received a measurement of troponin and copeptin, were collected. According to the algorithm patients with negative results for both markers were discharged and classified into the group “primary discharge after rule-out”, if they also had no serial blood samples and no hospital admission. Patients with positive results for one or both markers were treated corresponding to standard procedure and assigned to the group “no rule-out and secondary discharge” besides patients with serial blood samples or hospital admission. Data collection and analysis were performed later by means of Hospital Information System (HIS), Electronic Case Report Form (eCRF) and Statistic Package for Social Sciences (SPSS). Results: Within the cohort 48.7 % (n = 146) were male and median age was 43 years (min/max: 18/93). 72.0 % (n = 216) presented with chest pain. Symptom onset was > 12 hours before admission in 53.4 % (n = 126), < 3 hours in 20.3 % (n = 48), 3-6 hours in 14.4 % (n = 34) and 6-12 hours in 11.9 % (n = 28). Of all patients 70.7 % (n = 212) were assigned to the “rule-out group”. Of those 25.5 % (n = 51) had a cardiac diagnosis, but none of them ACS (0,0 %; n = 0). Among patients in the group “no rule-out and secondary discharge” (29.3 %; n = 88) 29.5 % (n = 26) received a cardiac diagnosis and 15.9 % (n = 14) ACS. Ruled-out patients had a 1-year-mortality of 0.0 % (n = 0; nmiss = 2). In the other group it was 2.4 % (n = 2; nmiss = 3). Conclusion: This study showed, that the algorithm allowed rule-out of AMI and discharge for almost three quarters of patients with suspected ACS. In this group no ACS occurred and cardiac diagnoses were less frequent than in patients without ruleout. The 1-year-mortality of patients discharged early was 0.0 %. Thus safety and efficiency of the algorithm was shown under routine conditions.