Kan man lita på att tidiga varningssystem upptäcker försämring hos patienter?

Att identifiera inneliggande patienter som löper risk att försämras och i värsta fall drabbas av en allvarlig avvikande händelse, till exempel oplanerad inläggning på intensivvårdsavdelning, hjärtstopp eller död, är av yttersta betydelse. I syfte att förbättra denna process har så kallade tidiga varningssystem (early warning scores, EWS) introducerats globalt och nationellt. De mest validerade och använda är brittiska National early warning score (NEWS), vars reviderade upplaga, NEWS2, successivt har implementerats i Sverige. Nyligen publicerades en systematisk översiktsartikel i BMJ [1] om utveckling samt extern validering av olika EWS. Av 13 171 screenade titlar inkluderades 95 artiklar i översiktsartikeln. Majoriteten av artiklarna kom från USA eller Storbritannien men totalt ingick artiklar från 22 länder på fyra kontinenter. En fjärdedel av artiklarna hade prospektivt insamlade data, resterande använde befintliga data insamlade i klinisk praxis. De vanligaste prediktorerna i studierna var andningsfrekvens, hjärtfrekvens, syresättning, temperatur och systoliskt blodtryck. Majoriteten av studierna hade död inom 24 timmar som utfallsmått för hur bra EWS fungerade. Andra vanliga mått var hjärtstopp eller oplanerad inläggning på intensivvårdsavdelning. Risken för bias bedömdes i de ingående studierna som hög avseende patienturval och analysmetod, men låg för prediktorer.

Författarna konkluderar att ett flertal av utvecklingsstudierna och de externa valideringar som gjorts har stora metodologiska svagheter, framför allt vad gäller saknade data och använda regressionsmodeller, vilket kan leda till att EWS inte presterar så väl som förväntat och i värsta fall har en negativ inverkan på patientvården. Inför framtida studier är rekommendationerna att framför allt beskriva datasetet mer detaljerat, att analysera data från stora patientkohorter för att fånga tillräckligt många utfall (minst 100), att hantera saknade data genom att mata in data i stället för att analysera enbart kompletta dataset, beaktande av konkurrerande risker genom särskilda statistiska modeller samt analys av modellprestanda.

Författarna anser att deras fynd skulle kunna förklara varför EWS i systematiska granskningar har låg säkerhet avseende vetenskaplig evidens. Författarna spekulerar vidare kring att man förr behövde enkla standardiserade mätbara parametrar, men att i framtiden kanske mer datadrivna komplexa analyser kan bistå i identifieringen av patienter med risk för försämring.

Sammantaget ser författarna en patientsäkerhetsrisk i att kliniker utan god metodologisk kännedom om just det tidiga varningssystem de använder litar blint på att det ska identifiera klinisk försämring hos deras patienter.