Zusammenfassung und Empfehlungen
Ergebnisübersicht und Implikationen für die Folgestudie
Die folgenden Ergebnisse basieren auf synthetischen Demodaten (n = 30) zur Demonstration der Analysepipeline — keine echten Patientendaten.
Zentrale Ergebnisse
Diagnostische Güte der Surrogatparameter
Ampel-Algorithmus Performance
Compliance-Übersicht
Empfehlungen für die Folgestudie
Bestätigte Annahmen
Gewichtsdelta als Primärparameter — Falls die AUC in den Echtdaten > 0,70 bestätigt wird, ist das Gewichtsdelta der stärkste ambulant erhebbare Surrogatparameter. Die 2x/Tag-Messung via WLAN-Waage ist realistisch und erreicht hohe Compliance.
Compliance-Profil — Die passive Datenerhebung (Wearable) erreicht erwartungsgemäss die höchste Compliance, aktive Eingaben (Urin-SG, Symptome) fallen ab POD 7-10 ab. Die “Compliance-Müdigkeit” sollte in der Folgestudie durch adaptive Erinnerungen und einen vereinfachten Modus adressiert werden.
Risikostratifizierung — Der dreistufige Risiko-Score ermöglicht eine sinnvolle Differenzierung der Monitoring-Intensität. Für die Folgestudie sollte der Score prospektiv kalibriert werden.
Anpassungen für die multizentrische Folgestudie
Sicherheitsanalyse
Ein falsch-negativer Alert (DPH ohne Warnung) kann zu einer verzögerten Diagnose führen. In der Echtdaten-Analyse wird jeder falsch-negative Fall klinisch aufgearbeitet: Welche Parameter fehlten? War der Patient im kritischen Fenster? Hätte ein angepasster Schwellenwert den Fall erkannt?
Formale Power-Kalkulation für Phase II
Die Sample-Size-Berechnung basiert auf der Methode von Buderer (1996) für diagnostische Genauigkeitsstudien. Die Pilot-Prävalenz und -Sensitivität dienen als Varianzschätzer. Mit n = 200 und einer erwarteten DPH-Rate von ~13% ergeben sich ~26 DPH-Fälle, was eine Präzision von ± 10% für die Sensitivitätsschätzung erlaubt.
Offene Forschungsfragen
Gewicht-Natrium-Kopplung: Wie stark ist die 0,3 kg/mmol-Beziehung (Roser 2023) bei unterschiedlichen BMI-Klassen? Die Folgestudie sollte BMI-stratifizierte ROC-Analysen durchführen.
Falsch-Positiv-Rate: Bei ~70 % Spezifität und 10,5 % Prävalenz sind ~15-17 falsche GELB/ROT-Alarme pro 70 Patienten zu erwarten. Ist das für Patienten und Study Nurses akzeptabel? Die Folgestudie sollte die Number Needed to Screen (NNS) als Endpunkt berichten.
Consumer-EEG: Der explorative EEG-Arm (n = 20-30) liefert erste Daten zur Alpha-Power-Korrelation mit Serum-Natrium. Falls r > 0.5: EEG als Kontextparameter in die Folgestudie aufnehmen. Falls r < 0.3: EEG-Arm nicht weiterführen.
Flüssigkeitsrestriktion als Intervention: Die CNS-Guidelines 2025 empfehlen FR für alle TSS-Patienten. Die Folgestudie sollte die FR-Adherence (App-gemessen) als Mediator zwischen Monitoring und DPH-Outcome analysieren.