PJI-TNM als neues Klassifikationssystem für Endoprotheseninfektionen

Abstract

Zusammenfassung Hintergrund Bisherige Klassifikationen für Protheseninfektionen beurteilen die Heterogenität der Infektion nur unzureichend. Die PJI-TNM-Klassifikation berücksichtigt auf Basis der onkologischen TNM-Klassifikation folgende entscheidende Kriterien bei Protheseninfektionen: Implantatart und -stabilität, Weichteilverhältnisse, Biofilmreife, Erregerart, Komorbiditäten des Patienten und Infektrezidive. Ziel dieser Arbeit ist es, die neue PJI-TNM-Klassifikation auf deren Anwendbarkeit in der klinischen Praxis zu überprüfen. Methoden Im Rahmen einer Konzeptionsstudie wurde die PJI-TNM-Klassifikation bei 20 Patienten mit periprothetischen Schulter‑, Hüfte- oder Kniegelenksinfektion angewandt. Anhand der Patientenakte wurde die PJI-TNM-Klassifikation mit den übergeordneten Parametern T („tissue and implants“), N („non-eucaryotic cells and fungi“), M („morbidity“) und r („reinfection“), klassifiziert. Ergebnisse Alle 20 Fälle (12 männlich, 8 weiblich, mittleres Alter 72,2 [40–88 Jahre]), darunter 13 Hüft-, 6 Knie- und eine Schulterprotheseninfektion, konnten mit der PJI-TNM-Klassifikation klassifiziert werden. Insgesamt zeigte sich eine große Heterogenität der Fälle: 12 Prothesen waren fest (T0), 6 gelockert (T1) und bei zwei Prothesen ein Weichteildefekt (T2) vorhanden. Bei 7 Prothesen wurde von unreifem Biofilm (N0) ausgegangen. 13 Prothesen wurden entsprechend eines reifen Biofilms klassifiziert (N1+N2). 9 Patienten waren nur geringgradig (M0), 7 Patienten mäßig (M1) und 3 Patienten schwer vorerkrankt (M2). Ein Patient lehnte die chirurgische Therapie ab (M3a). Bei 3 Fällen handelte es sich um eine Reinfektion (r). Schlussfolgerungen Die aus der Onkologie stammenden Prinzipien der TNM-Klassifikation lassen sich auch bei periprothetischen Infektionen anwenden. Schon bei einer geringen Fallzahl ist eine deutliche Heterogenität periprothetischer Infektionen, wie sie auch im klinischen Alltag generell beobachtet wird, feststellbar. Diese wird durch die PJI-TNM-Klassifikation gut abgebildet und kann dadurch zukünftig eventuell zur Verbesserung bei der Therapieentscheidung beitragen.