Open Access

Johanna Magdalena Meister

• Invasive Candida Infektionen bei Sepsispatienten sind aufgrund der mit ihnen verbundenen hohen Mortalität und Kosten von Bedeutung in der Intensivmedizin. Das rechtzeitige Erkennen und Therapieren könnte ein optimales Management mit einem ausgeglichenen Risiko-Nutzen-Verhältnis ermöglichen. Als Bestandteil eines verbesserten Managements invasiver Candida Infektionen bei Intensivpatienten sind Prädiktionsscores denkbare Lösungsvorschläge. Daraus ergab sich die Frage nach einer Überprüfung vorhandener Entscheidungshilfen und der Entwicklung eines neuen (Prädiktions-)Models. Der verlängerte Aufenthalt auf der Intensivstation sowie die optimierungsfähige antimykotische Behandlung bestätigen, dass es notwendig ist, nicht neutropene chirurgische Sepsispatienten mit Risiko für invasive Candida Infektionen besser zu identifizieren. Ziel ist, in der Zukunft das individuelle Risiko für invasive Candida Infektionen dieses speziellen Patientenklientels besser einschätzen zu können. Abgeleitet aus einem präzisen Risikoscreening könnte über die Notwendigkeit einer antimykotischen Therapie entschieden werden. Bislang existiert kein Scoring System, welches zur Abschätzung des Risikos dieser besonderen Patientengruppe eingesetzt wird. Daher erscheint es sinnvoll, einen speziell für diese Patienten geeigneten Risikoscore zu etablieren. Neben der Überprüfung der prognostischen Leistungsfähigkeit des Candida Scores und der klinischen Entscheidungsregel konnte ein mögliches Prädiktionsmodell für invasive Pilzinfektionen bei chirurgischen Patienten zur Anwendung beim Sepsisdiagnosezeitpunkt erstellt werden. Keine der existierenden Prognosestrategien ist ausreichend gut, um bei diesen Patienten evidenzbasiert über die Einleitung oder Ablehnung einer empirischen antimykotischen Therapie zu entscheiden. Eine verbesserte Identifikation der Hochrisikopatienten könnte durch eine Überprüfung und anschließender Anwendung des vorgeschlagenen neuen Modells erreicht werden. Es sollte eine Überprüfung des Modells an einer unabhängigen Testgruppe durchgeführt werden. Um eine mögliche Übertragbarkeit des Modells auf den klinischen Alltag zur Anwendung bei der Indikationsstellung einer empirischen antimykotischen Therapie zu kontrollieren, ist eine Studie im prospektiven multizentrischen Design indiziert.
• Because of high mortality, prolonged hospital stays and increasing coasts invasive Candida infections in critically ill patients are of particular interest. Notably, surgical nonneutropenic septic patients are at high risk due to their risk profile. Early and appropriate antifungal treatment is a crucial factor to improve survival. Risk models for predicting candidemia have been developed but are not evaluated in an acute setting of surgical patients with acute sepsis. Even though there are different strategies to identify patients at risk for invasive Candida infections, it remains unknown who benefits from empiric antifungal therapy. This raised the question of reviewing existing decision support tools and developing a new (prediction) model. The aim was to be able to evaluate the individual risk for invasive Candida infections of this special patients. Derived from a precise risk screening, the necessity of an antimycotic therapy could be decided. In addition to reviewing the prognostic performance of the Candida score and the clinical decision rule, a potential prediction model for invasive fungal infections in surgical patients was established for using it on the onset of severe sepsis and septic shock. The new prediction model combining the major and minor risk factors showed higher diagnostic accuracy than Candida Score and Ostrosky-Zeichner’s clinical decision rule. Neither the Candida Score nor the clinical decision rule (Ostrosky-Zeichner et al.) can be deemed to be significant for an empirical decision regarding antifungal therapy in critically ill patients at the time of sepsis diagnosis. The new prediction model has to be evaluated in an independent test group. There is still a need for more precise diagnosis in this particular subgroup of patients to identify the ones who benefit from empirical antifungal therapy and to avoid overuse of antifungals.