Tidig identifiering av sepsis- PREDICT SEPSIS
Om projektet
Projektuppgifter
Sepsis är ett av de vanligaste akuta medicinska tillstånden och drabbar ca 70 000 personer i Sverige årligen. Risken att dö är hög, och kan uppgå till 20-30%. Tidig behandling är avgörande för hur det går för patienten. Det är därför viktigt att kunna känna igen den septiska patienten tidigt i vårdkedjan, redan vid larmsamtalet och i ambulansen.
Ca en av tre patienter med en svår infektion har normala vitalparametrar. Det medför att de triage-verktyg vi använder idag i vårdkedjan inte är tillräckliga för att identifiera septiska patienter. Därför har vi under längre tid varit intresserade av vad man utöver vitalparametrar kan koppla till sepsis, så som de symptom som patienterna söker med.
Vi har stöd för att det går att skapa screeningverktyg med vilka vi skulle kunna tidigt identifiera den septiska patienten i den akuta vårdkedjan; dvs inom larmfunktionen, ambulansen och på akutmottagningen. Tidig identifiering är en förutsättning för tidig behandling, och tidig behandling kan i sin tur leda till såväl minskad sjuklighet som dödlighet.
Predict Sepsis studien inkluderade patienter i ambulansen med infektion under 2017 och 2018. Syftet med studiens kliniska del var att identifiera variabler som kan förutsäga insjuknandet i sepsis. Predict Sepsis är den första framåtsyftande studien att inkludera patienter med infektion redan i ambulansen. Det innovativa i studien var att inkludera patienternas symptom och blodprov som togs i ambulansen utöver vitalparametrar som mäts som del av rutinsjukvården.
I samarbete med kollegor inom iRISC och X-Hide, avser vi att studera sepsis både ur ett mekanistiskt perspektiv, dvs. söka kunskap om vad som händer i immunsystemet vid sepsis, och att identifiera immuno-metabola markörer som kan använda i screeningverktyg för sepsis.
Forskare
- Daniel Eklund
- Lisa Kurland
- Ulrika M Wallgren
- Samira Salihovic
- Eva Särndahl
- Kedeye Tuerxun, Doktorand
Samarbetspartners
- Jan Sjölin, Professor Infektionssjukdomar, Uppsala Universitet