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    <ArticleType>Meeting Abstract</ArticleType>
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      <Title language="de">Identifikation von Biomarkern zur Diagnose von bakteriellen Infektionen als Ausl&#246;ser einer akuten Dekompensation oder eines ACLF bei Patienten mit Leberzirrhose</Title>
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      <DatePublished>20250530</DatePublished>
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    <Language>germ</Language>
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      <AltText language="en">This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution 4.0 License.</AltText>
      <AltText language="de">Dieser Artikel ist ein Open-Access-Artikel und steht unter den Lizenzbedingungen der Creative Commons Attribution 4.0 License (Namensnennung).</AltText>
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        <MeetingCorporation>Niederrheinisch-Westf&#228;lische Gesellschaft f&#252;r Chirurgie</MeetingCorporation>
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        <MeetingName>191. Jahrestagung der Niederrheinisch-Westf&#228;lischen Gesellschaft f&#252;r Chirurgie, 33. Jahrestagung der Gesellschaft f&#252;r Gastroenterologie</MeetingName>
        <MeetingTitle>Viszeralmedizin NRW 2025</MeetingTitle>
        <MeetingSession>Gastroenterologie</MeetingSession>
        <MeetingCity>Essen</MeetingCity>
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      <MainHeadline>Text</MainHeadline><Pgraph><Mark1>Hintergrund:</Mark1> Die Leberzirrhose ist eine fortschreitende Lebererkrankung, die h&#228;ufig zu schwerwiegenden Komplikationen wie der akuten Dekompensation (AD) und dem akut-auf-chronischen Leberversagen (acute-on-chronic liver failure, ACLF) f&#252;hrt. Diese Komplikationen werden h&#228;ufig durch bakterielle Infektionen ausgel&#246;st werden. H&#228;ufig verwendete Biomarker wie Procalcitonin (PCT) und C-reaktives Protein (CRP) haben bei der Diagnostik bakterieller Infektionen bei Patienten mit Zirrhose nur eine begrenzte Aussagekraft. Ziel dieser Studie ist es, die inflammatorische Reaktion bei Patienten mit AD und ACLF zu untersuchen, um klinische Biomarker f&#252;r bakterielle Infektionen zu diagnostizieren.</Pgraph><Pgraph><Mark1>Methode:</Mark1> Insgesamt wurden 74 konsekutive Patientinnen und Patienten, welche mit Leberzirrhose und AD oder ACLF in dem Zeitraum zwischen 10&#47;2022 und 10&#47;2023 station&#228;r am Universit&#228;tsklinikum Essen behandelt wurden, untersucht. Der Ausl&#246;ser f&#252;r die AD oder das ACLF war bei 33 dieser Patienten durch eine bakterielle Infektion bedingt, w&#228;hrend bei 41 andere Ursachen vorlagen. Zu den untersuchten Biomarkern geh&#246;rten CRP, PCT und die Interleukine (IL) sowie IL-Rezeptor-Antagonisten (RA) IL-1b, IL1RA, IL-17E, IL-17F, IL-17 und IL-23, die alle eine entscheidende Rolle als Typ-I- und Typ-III-Entz&#252;ndungsmediatoren spielen. Eine Hauptkomponentenanalyse wurde durchgef&#252;hrt, um Zytokinmuster zu untersuchen, gefolgt von univariater logistischer Regression, um Biomarker zu identifizieren, die signifikant mit bakteriellen Infektionen assoziiert sind. Signifikante Biomarker wurden anschlie&#223;end in multivariate Modelle mit vordefinierten klinischen Parametern evaluiert. Um die Robustheit und Generalisierbarkeit der Modelle zu bewerten, wurde eine interne Validierung mit 1000 Bootstrap-Wiederholungen durchgef&#252;hrt, jede bestehend aus 74 Patienten. </Pgraph><Pgraph><Mark1>Ergebnisse:</Mark1> Zu den identifizierten Schl&#252;sselbiomarkern geh&#246;rten CRP, PCT, IL-1b und IL-1RA. Diese Biomarker wurden dichotomisiert, und die folgenden Kombinationen zeigten die beste Diskriminierungsf&#228;higkeit f&#252;r bakterielle Infektionen: IL-1RA allein (AUC: 0,762 &#91;95&#37;-KI: 0,652&#8211;0,872&#93;), IL-1RA und PCT (AUC: 0,750 &#91;95&#37;-KI: 0,635&#8211;0,866&#93;) sowie IL-1RA und CRP (AUC: 0,744 &#91;95&#37;-KI: 0,625&#8211;0,863&#93;).</Pgraph><Pgraph>Um Overfitting zu vermeiden und die Kalibrierung zu verbessern, wurde eine Ridge-Regression angewendet. Das endg&#252;ltige Modell, das IL1RA und vordefinierte klinische Parameter umfasste, zeigte eine AUC von 0,764 (95&#37;-KI: 0,654&#8211;0,874), eine Genauigkeit von 73&#37; eine Sensitivit&#228;t von 61&#37;, eine Spezifit&#228;t von 83&#37; und eine Pr&#228;zision von 74&#37;. Ein Risikostratifikations&#172;modell wurde entwickelt, das Cutoff-Werte f&#252;r 80&#37; Sensitivit&#228;t und 80&#37; Spezifit&#228;t nutzt. Auf Grundlage dieses Modells wurde eine App entwickelt, die online verf&#252;gbar ist.</Pgraph><Pgraph><Mark1>Schlussfolgerung:</Mark1> Mit Hilfe des entwickelten Modells k&#246;nnen bakterielle Infektionen bei Patienten mit Zirrhose genauer identifiziert werden, um eine rechtzeitige und effektive Behandlung in dieser Hochrisikopopulation zu erm&#246;glichen. Eine weitere Validierung und Integration dieses Modells mit gr&#246;&#223;eren Patientengruppen ist notwendig.</Pgraph></TextBlock>
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