V našej práci sme analyzovali dva dátové súbory pacientov s karcinómom prostaty v skupine stredného rizika v rôznom klinickom štádiu. Na analýzu dát sme využívali nástroje analýzy prežívania - Kaplan-Meierov odhad funkcie prežitia a Coxova regresia proporcionálneho hazardu. Prvý dátový súbor tvorili pacienti, ktorí boli aktívne liečení rádioterapiou (RT). Zisťovali sme pravdepodobnosť prežívania podľa liečebných metód za využitia Kaplan-Meierovho odhadu funkcie prežitia a medziskupinové rozdiely sme hodnotili na základe výsledku log-rankového testu. V ďalšom kroku sme použili multivariačnú metódu, Coxovu regresiu proporcionálneho hazardu, pomocou ktorej sme hodnotili klasifikačnú výkonnosť modelu vytvoreného z prediktorov typ RT, vek a hormonálna terapia. Overili sme, či vek a aplikácia hormonálnej terapie majú štatisticky významný vplyv na prežívanie pacientov nezávisle od typu RT. Zistili sme, že starší pacienti očakávane majú horšie prežívanie ako mladší. Aplikácia hormonálnej terapie po adjustácii na vek zvýšila prežívanie vo všetkých vekových skupinách. V poslednom kroku sme vyhodnotili výskyt gastrointestinálnej a genitourinálnej toxicity. Druhý dátový súbor tvorili pacienti trpiaci kastračne rezistentným karcinómom prostaty s osteoblastickými metastázami, liečení rádiofarmakom Ra-223-dichloridu. Našou úlohou bolo zistiť závislosť pravdepodobnosti prežívania od počtu podaných dávok rádiofarmaka a počiatočného výkonnostného stavu. Analýzou sme potvrdili náš predpoklad, že pacienti, ktorých stav umožnil aplikáciu maximálneho počtu (5-6) dávok rádiofarmaka, mali lepšie prežívanie ako tí, ktorí dostali menej dávok. Podľa očakávania bol lepší počiatočný výkonnostný stav asociovaný s lepším prežívaním.
Táto práca bola podporená Kultúrno-vzdelávacou grantovou agentúrou Ministerstva školstva, vedy, výskumu a športu Slovenskej republiky (KEGA) 041UK-4/2020.
Ďakujeme za cenný príspevok a
Ďakujeme za cenný príspevok a pekný príklad aktívneho pôsobenia pregraduálnych študentov biomedicínskej fyziky na klinickom pracovisku. Môžete objasniť výhody (prípadne nevýhody) multivariačného modelovania po vykonanej Kaplan-Meierovej analýze prežívania?
iwa
Dobrý deň,
Dobrý deň,
V multivariačnej analýze je možné sa zamerať na jednotlivé prediktory záujmu, ktoré boli zahrnuté v Kaplan-Meierovej analýze. Týmto spôsobom môžeme zisťovať ich nezávislý vplyv, ich unikátny príspevok. V Kaplan-Meierovej analýze sa pozeráme iba na jeden prediktor, ako vplýva na výsledok. Ten prediktor však môže zahŕňať aj spojenú informáciu z iných vplyvov s ktorými koreluje. V multivariačnej analýze môžeme hodnotiť spoločný vplyv viacerých prediktorov a vieme overiť či si prediktor, ktorý sme skúmali Kaplan-Meierovou analýzou udrží vplyv aj v prítomnosti ďalších prediktorov, teda či má unikátny príspevok.
Dobrý deň a ďakujem za pekný
Dobrý deň a ďakujem za pekný príklad z klinickej praxe. V prípade paliativnej liečbe som si na grafoch všimol, že by mohla byť istá súvislosť medzi dávkou a EOCG. Robili ste analýzu podskupín?
MZ
Dobrý deň,
Dobrý deň,
Medzi ECOG a dávkou je súvislosť, čím mal pacient lepší počiatočný výkonnostný stav, tým viac dávok mu bolo možné aplikovať. Asociáciu medzi ECOG a počtom dávok sme vyhodnotili a bola významná a pomerne tesná v nepriamo úmernom vzťahu. V Coxovom modeli si obe charakteristiky udržali významnosť, čo znamená, že majú aj unikátny príspevok k prežívaniu mimo ich vzájomnú koreláciu. Analýza podskupín sa robila na úmrtnosť ale tie sú dostupné v odbornom časopise Klinická urológia v článku s názvom Celkové prežívanie pacientov s kastračne rezistentným karcinómom prostaty s osteoblastickými kostnými metastázami liečených Ra-223-dichloridom.
Ďakujeme za odpoveď a prajeme
Ďakujeme za odpoveď a prajeme veľa úspechov v ďalšom štúdiu a výskume.
iwa