Trauma Score und Injury Severity Score (TRISS)

Klinische Grundlagen

TRISS wurde für ein Problem entwickelt, das sich mit reinen Ergebnisdaten nicht lösen lässt: Wenn ein Traumazentrum eine höhere Mortalität aufweist als ein anderes, liegt das an Unterschieden in der Behandlungsqualität oder im Patientenmix? Ein Register, das die Rohmortalität ausweist, benachteiligt systematisch Zentren, die mehr penetrierende Traumata, ältere Patienten oder Verletzungen mit hohem ISS aufnehmen. TRISS kombiniert die physiologische Verletzungsschwere (Revised Trauma Score, RTS), die anatomische Verletzungsschwere (ISS), das Alter und den Verletzungsmechanismus zu einer Überlebenswahrscheinlichkeit ($P_s$) für jeden einzelnen Patienten. Durch Summierung der $P_s$ für die gesamte Kohorte ergibt sich eine erwartete Mortalität, die mit der beobachteten per Z-Statistik oder W-Statistik verglichen werden kann [1]. Der Unterschied zwischen erwartetem und beobachtetem Überleben ist der Zweck des Instruments: Behandlungsqualität zu messen und zu vergleichen, nicht Entscheidungen am Krankenbett zu treffen.

Berechnung des TRISS

Für jeden Patienten wird zunächst der RTS berechnet, indem GCS, systolischer Blutdruck (SBP) und Atemfrequenz (RR) nach Standardintervallen in Ordinalwerte von 0 bis 4 kodiert und anschließend gewichtet zusammengeführt werden:

$$\text{RTS} = 0{,}9368 \times \text{GCS}$${\text{coded}} + 0{,}7326 \times \text{SBP}{\text{coded}} + 0{,}2908 \times \text{RR}_{\text{coded}}

Bei der Kodierung werden höhere Werte einem besseren physiologischen Zustand zugeordnet. Anschließend wird der Logit-Wert $b$ mit verletzungsmechanismusspezifischen Koeffizienten berechnet:

$$b = b_0 + b_1 \times \text{RTS} - b_2 \times \text{ISS} - b_3 \times \text{Altersindex}$$

wobei der Altersindex 0 beträgt, wenn das Alter $\leq 54$ Jahre ist, und 1, wenn das Alter $\geq 55$ Jahre ist. Die Koeffizienten lauten:

Die Überlebenswahrscheinlichkeit ergibt sich schließlich als:

$$P_s = \frac{1}{1 + e^{-b}}$$

Die Koeffizienten wurden aus der Major Trauma Outcome Study (MTOS) abgeleitet, einer amerikanischen Multicenter-Datenbank, die 1987 von Boyd et al. veröffentlicht wurde [1]. Die Ursprungskohorte umfasste über 80.000 erwachsene Traumapatienten aus mehreren nordamerikanischen Traumazentren in den 1980er-Jahren, wobei das Überleben bei der Entlassung aus dem Krankenhaus gemessen wurde. Getrennte Koeffizienten wurden für stumpfes und penetrierendes Trauma sowie für Erwachsene und Kinder berechnet, auch wenn die pädiatrische Kohorte mit penetrierendem Trauma für stabile Schätzungen zu klein war.

Interpretation in der Praxis

$P_s$ ist eine individuelle Wahrscheinlichkeit, keine klinische Entscheidungshilfe. Im Kontext von Traumaregistern wird sie aggregiert interpretiert:

Die W-Statistik drückt aus, um wie viele Überlebende pro 100 Patienten das tatsächliche Ergebnis über oder unter der Modellvorhersage liegt. Ein W von +3 bedeutet, dass drei von hundert Patienten mehr überlebten als erwartet. Diese Art von Vergleich, nicht die individuelle Zahl, ist der Zweck des Instruments.

Validierung und Leistungsfähigkeit

In einer norwegischen externen Validierung (Skaga et al., n = 6.348 Traumapatienten am Oslo University Hospital, 2010 bis 2013, Zielgröße 30-Tage-Mortalität) schnitt TRISS sowohl bei der Diskrimination (AUROC) als auch bei der Kalibrierung schlechter ab als lokal abgeleitete NORMIT-Modelle [2]. Die Kalibrierungsplots von TRISS zeigten eine hohe Variabilität zwischen den $P_s$-Bereichen, insbesondere wenn die Verletzungen mit der AIS-Version 2008 kodiert wurden. TRISS und das britische TARN-Modell schnitten statistisch gleichwertig ab, beide waren jedoch NORMIT unterlegen. Eine finnische externe Validierung fand ähnliche Muster: bessere Diskrimination für NORMIT, aber pessimistische Kalibrierung sowohl für TRISS als auch für NORMIT [2].

In einer japanischen Kohorte mit schwerem Schädel-Hirn-Trauma (Maeda et al., n = 635, JNTDB 2009 bis 2011) zeigte TRISS eine AUROC von 0,75 für die Krankenhausmortalität [3]. Das war für die Anwendung in einer japanischen neurotraumatologischen Population zufriedenstellend, aber niedriger als bei den Modellen CRASH und IMPACT für die Vorhersage eines ungünstigen Outcomes nach 6 Monaten (AUROC 0,81 bis 0,86).

Eine niederländische Studie (de Munter et al., n = 15.530 Entwicklungskohorte und n = 15.504 Validierungskohorte) zeigte, dass TRISS das Überleben bei älteren Patienten mit stumpfem Trauma systematisch überschätzte [4]. Bei Patienten $\geq 75$ Jahre mit Hüftfraktur war die Diskrimination von TRISS praktisch unbrauchbar (AUROC um 0,52, also nahe dem Zufall). Wurde das Alter als kontinuierliche Variable behandelt und die ASA-Klassifikation hinzugefügt, stieg die AUROC für diese Subgruppe auf 0,74, und die Kalibrierung verbesserte sich deutlich.

Einschränkungen

Der Umgang von TRISS mit dem Alter ist die größte Einzelschwäche. Durch die Dichotomisierung bei 55 Jahren ordnet das Modell einem 56-Jährigen und einem 86-Jährigen dieselbe altersbedingte Verschlechterung der Überlebenswahrscheinlichkeit zu [2, 4]. In einer alternden Traumapopulation, in der insbesondere Stürze älterer Menschen einen wachsenden Anteil der Traumafälle ausmachen, führt dies zu systematisch zu hohen $P_s$ und damit zu negativen Benchmark-Ergebnissen für Zentren mit vielen älteren Patienten [4].

Das Modell enthält keine Adjustierung für Komorbidität. Ein zuvor gesunder 70-Jähriger und ein 70-Jähriger mit schwerer Herzinsuffizienz oder aktiver Malignität erhalten dasselbe $P_s$, wenn die physiologischen und anatomischen Variablen übereinstimmen. Niederländische Daten zeigten, dass die Hinzunahme der ASA-Klasse (körperlicher Status) die Vorhersage signifikant verbesserte, besonders bei Älteren [4].

Fehlende physiologische Werte sind ein praktisches Problem. Bei Patienten, die vor der Ankunft intubiert wurden, fehlen häufig vollständige GCS-Werte, sodass der RTS nicht eindeutig berechnet werden kann. In der ursprünglichen MTOS-Kohorte wurden solche Patienten ausgeschlossen, was zu einem optimistischen Bias führt, da Patienten mit fehlenden Daten häufiger versterben [2].

Die Definition der Zielgröße unterscheidet sich zwischen den Systemen. Die TRISS-Koeffizienten wurden mit dem Überleben bis zur Entlassung aus dem Traumazentrum abgeleitet, während mehrere nationale Register die 30-Tage-Mortalität unabhängig vom Krankenhausaufenthalt verwenden [2]. Dies führt zu einem positiven Bias für TRISS, da Patienten, die nach Verlegung in eine andere Einrichtung versterben, nicht mitgezählt werden.

Die Rolle des Verletzungsmechanismus als getrenntes Modell (stumpf vs. penetrierend) setzt voraus, dass die Anteile beider Mechanismen in der betrachteten Population denen in der MTOS ähneln. Die Ursprungskohorte hatte 32 % penetrierendes Trauma, während eine nordische Population etwa 9 % aufwies [2]. Bei Populationen mit wenigen Schussverletzungen können die Koeffizienten für penetrierendes Trauma instabil sein.

TRISS ist kein Triage-Instrument. Es gibt keine Orientierung zur Prioritätenreihenfolge bei der Ankunft oder dazu, welcher Patient zuerst operiert werden soll. Es ist ausschließlich ein Register- und Qualitätssicherungsinstrument für den retrospektiven Vergleich von beobachteter und erwarteter Mortalität.

Quellen

1. Boyd CR, Tolson MA, Copes WS. Evaluating trauma care: the TRISS method. J Trauma. 1987;27(4):370-8. PMID: 3106646
2. Skaga NO, Eken T, Søvik S. Validating performance of TRISS, TARN and NORMIT survival prediction models in a Norwegian trauma population. Acta Anaesthesiol Scand. 2018;62(2):253-266. PMID: 29119562
3. Maeda Y, Ichikawa R, Misawa J et al. External validation of the TRISS, CRASH, and IMPACT prognostic models in severe traumatic brain injury in Japan. PLoS One. 2019;14(8):e0221791. PMID: 31449548
4. de Munter L, Ter Bogt NCW, Polinder S et al. Improvement of the performance of survival prediction in the ageing blunt trauma population: a cohort study. PLoS One. 2018;13(12):e0209099. PMID: 30562397