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Zielsetzung und Fragestellung: Die Risikostratifizierung für Re-Luxationen nach einer vorderen Schulterluxation hat an Komplexität bei vorliegenden Risikofaktoren zugenommen. Prognosemodelle können den klinischen Alltag vereinfachen, indem sie Patienten und Ärzten, unabhängig von Bildgebung, eine verständliche Erstabschätzung ihres Re-Luxationsrisikos bieten.

Das Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines Prognosemodells zur Bestimmung des Re-Luxationsrisikos. Das Modell soll online zugänglich sein und basierend auf der klinischen Untersuchung eine Erstabschätzung des Re-Instabilitätsrisikos nach einer Erstluxation ermöglichen.

Material und Methoden: Anhand einer Literaturrecherche wurden Risikofaktoren für eine Re-Luxation nach Erstluxation der Schulter identifiziert. Alter, Geschlecht und Hyperlaxität wurden als maßgebliche Faktoren identifiziert. Das Alter wurde als am besten untersuchter Parameter herangezogen, um eine Basiswahrscheinlichkeit (PBasis) zu berechnen, aus der ein Basis-Odds-Ratio (ORBasis) abgeleitet wurde. Dieses wurde anschließend mit den Odds-Ratios für Geschlecht und Hyperlaxität kombiniert, um die individualisierte Wahrscheinlichkeit für eine Re-Luxation im ersten Jahr zu berechnen:

OddsBasis =

Oddsadjustiert = OddsBasis x OddsHyperlaxität x OddsGeschlecht

Pindividuell =

Das Modell wird derzeit digitalisiert und steht dann frei zur Nutzung zur Verfügung.

Ergebnisse: Für die Berechnung wurden Daten von 1324 Teilnehmern aus 10 Studien herangezogen. Das Odds-Ratio für Geschlecht betrug 3.2 und für Hyperlaxität 2.68. Die Reluxationswahrscheinlichkeit wurde für die Alterscluster 15–20, 21–30, 31–40 und >41 Jahre ermittelt.

Diskussion und Schlussfolgerung: Basierend auf diesen Erkenntnissen wurde ein digitales Prognosemodell zur Abschätzung des individuellen Rezidivrisikos nach einer primären anterioren Schulterluxation entwickelt, um die Patientenberatung zu unterstützen. So erhoffen wir uns eine einfach zugängliche und wissenschaftlich fundierte Beratungsunterstützung für ärztliche Kollegen und Patienten. Das Prognosemodell wird derzeit mit eigenen Messdaten verifiziert.

Abbildung 1 [Abb. 1]