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MAINZ//2011: 56. GMDS-Jahrestagung und 6. DGEpi-Jahrestagung

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e. V.
Deutsche Gesellschaft für Epidemiologie e. V.

26. - 29.09.2011 in Mainz

Entwicklung eines neuen Prognosemodells für Patienten mit chronischer myeloischer Leukämie (CML) aus dem Register der European Treatment and Outcome Study (EUTOS): Vereinfachung eines logistischen Regressionsmodells und Split-Sample-Methode

Meeting Abstract

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  • Verena Hoffmann - Institut für Medizinische Informationsverarbeitung, Biometrie und Epidemiologie, Ludwig-Maximilians-Universität, München
  • Doris Lindörfer - Institut für Medizinische Informationsverarbeitung, Biometrie und Epidemiologie, Ludwig-Maximilians-Universität, München
  • Markus Pfirrmann - Institut für Medizinische Informationsverarbeitung, Biometrie und Epidemiologie, Ludwig-Maximilians-Universität, München

Mainz//2011. 56. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (gmds), 6. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Epidemiologie (DGEpi). Mainz, 26.-29.09.2011. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2011. Doc11gmds092

DOI: 10.3205/11gmds092, URN: urn:nbn:de:0183-11gmds0920

Veröffentlicht: 20. September 2011

© 2011 Hoffmann et al.
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Gliederung

Text

Einleitung: Das Erreichen einer kompletten zytogenetischen Remission (CCgR) während der ersten 18 Monate nach Therapiebeginn ist ein wichtiges Ziel der CML-Therapie, da das Risiko für eine Progression bei Patienten ohne CCgR nach 18 Monaten erheblich ansteigt. Daher sollen die Patienten in zwei Risikogruppen eingeteilt werden: Patienten, die mit hoher Wahrscheinlichkeit keine CCgR erreichen, werden der Hochrisikogruppe zugeteilt; Patienten, die mit hoher Wahrscheinlichkeit eine CCgR erreichen, werden der Niedrigrisikogruppe zugeordnet. Es standen Daten zu neun potentiell prognostischen Faktoren zur Verfügung.

Material und Methoden: Das EUTOS CML Register enthält die Daten von 2060 Patienten, die zwischen 2002 und 2006 die Einschlusskriterien von fünf nationalen Studiengruppen aus Deutschland, Frankreich, Italien, der Schweiz und einem Verbund nordeuropäischer Staaten erfüllten. Um eine unabhängige Validierung des neuen Prognosemodells zu ermöglichen wurde die Split-Sample-Methode angewendet. Der Datensatz wurde aufgeteilt in einen Lerndatensatz, an dem das Prognosemodell entwickelt wurde, und einen Validierungsdatensatz, um die Eigenschaften des neuen Prognosemodells an einem neuen Datensatz überprüfen zu können. Zur Variablenselektion wurden Chi-Quadrat-Tests benutzt und zur Entwicklung des neuen Prognosemodells wurde die logistische Regression mit Rückwärtsselektion durchgeführt. Um die so geschätzten Wahrscheinlichkeiten in zwei Gruppen einzuteilen, wurde der für multiples Testen korrigierte minimale-p-Wert-Ansatz angewandt. Zur Prüfung der Modellgüte wurden Sensitivität, Spezifität und die prädiktiven Werte für den Lern- und den Validierungsdatensatz berechnet.

Ergebnisse: Die Milzgröße und der prozentuale Anteil der Basophilen im Blut wurden als stärkste prognostische Faktoren identifiziert. Aus dem resultierenden logistischen Regressionsmodell konnte für jeden Patienten eine individuelle Ereigniswahrscheinlichkeit berechnet werden und für diese mit dem korrigierten minimalen-p-Wert-Ansatz eine Grenze, die die Patienten in zwei Gruppen trennte (Wahrscheinlichkeit für eine CCgR < 0.227 versus ³ 0.227). Der positiv prädiktive Wert des Prognosemodells lag bei 33%, der negativ prädiktive Wert bei 86%, die Sensitivität bei 20% und die Spezifität 92%. Das Prognosemodell konnte durch Umformen und Rundung ohne Verluste bei der Genauigkeit zu einem Score vereinfacht werden: 7 x Basophile + 4 x Milzgröße mit der Gruppengrenze bei 87 Punkten. Patienten mit mehr als 87 Punkten werden der Hochrisikogruppe zugeordnet, die Übrigen der Niedrigrisikogruppe. Bei Anwendung auf den Validierungsdatensatz konnten ähnlich gute Ergebnisse erzielt werden.

Diskussion: Das logistische Regressionsmodell konnte auf eine leicht handhabbare Formel zur Nutzung im klinischen Alltag vereinfacht werden, die auch im Validierungsdatensatz gute Ergebnisse erzielte.