Ulcus cruris - lässt die Klinik auf die Ätiologie schließen?

Abstract

Die Differentialdiagnose des Ulcus cruris ist komplex. Während klinisch-morphologische Aspekte der Ätiologien ausgiebig beschrieben wurden fehlt es bisher an einer systematischen Auswertung, um typische Präsentationen über alle Ätiologien hinweg zu erkennen. Ein prognostisches Modell aus wenigen klinischen Basisparametern könnte hier Abhilfe schaffen. Weiterhin könnte das Modell soweit vereinfacht werden, dass leicht zu verinnerlichende Regeln, Risikoprofile, zur Anwendung im klinischen Alltag formuliert werden können. Ein Datensatz mit 225 Ulcus cruris-Fällen wurde retrospektiv erhoben. Fehlende Daten wurden mit Hilfe multipler Imputation vervollständigt. Im Anschluss wurde ein multinominales logistisches Regressionsmodell aus klinischen Basisparametern erstellt. Aus sicher klassifizierten Fällen wurden dann Profile als prägnante Heuristiken für den klinischen Alltag formuliert. Das Modell klassifizierte die Ätiologien unterschiedlich präzise. Während chronisch venöse Insuffizienz, Neoplasien, Pyoderma gangraenosum und Calciphylaxie häufig korrekt erkannt wurden, wurden gemischte und traumatische Ulzera ungenau klassifiziert. Insgesamt wurden 68,9% der Fälle von dem Modell korrekt vorhergesagt. Die Trefferquote der Risikoprofile war vergleichbar mit dem prognostischen Modell, allerdings weniger präzise. Bereits wenige klinische Basisparameter ermöglichen weitreichende Rückschlüsse auf die Ätiologie des Ulcus cruris. Vereinfachte Prognostische Modelle (Risikoprofile) können ein neues Hilfsmittel in der Diagnostik des Ulcus cruris sein. Es bedarf jedoch größerer Patientenkollektive und einer externen Validierung, um etablierbare Profile zu erstellen.

Differential diagnosis of leg ulcers is complex. Today morphological aspects of etiologies have been described extensively. Yet a systematic approach to recognize typical presentations has not been undertaken. A prognostic model composed of basic clinical parameters could fill this gap. Furthermore this model could be simplified to form easy-to-remember rules, risk profiles, to be used in clinical routine. A dataset consisting of 225 cases of Chronic Leg Ulcers was collected retrospectively. Missing data was completed using Multiple Imputation. Subsequently a Multinominal Logistic Regression Model was compiled consisting of basic clinical parameters. Information from precisely classified cases was then used to derive risk profiles. The model classified etiologies with diverging precision. While chronic venous insuffiency, Neoplasms, Pyoderma gangrenosum and Calciphylaxis were ranged precisely, mixed and traumatic ulcers were classified less accurately. Alltogether 68,9% of cases were predicted correctly by the model. Risk profiles generated comparable results as the prognostic model, yet with lower precision. Few clinical basic parameters allow drawing considerable conclusions regarding leg ulcer etiology. Simplified prognostic models (risk profiles) could constitute a valuable new tool in the differential diagnosis of chronic leg ulcers. However, larger datasets and external validation are needed to define widely applicable profiles.