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54. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e.V. (GMDS)

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie

07. bis 10.09.2009, Essen

Frailty-Modelle zur Untersuchung eines Zentrumseffektes bei allogener Stammzelltransplantation in Studien zur chronischen myeloischen Leukämie

Meeting Abstract

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  • Markus Pfirrmann - IBE - Institut für Medizinische Informationsverarbeitung, Biometrie und Epidemiologie, München
  • Joerg Hasford - IBE - Institut für Medizinische Informationsverarbeitung, Biometrie und Epidemiologie, München
  • Rüdiger Hehlmann - III. Medizinische Universitätsklinik, Medizinische Fakultät Mannheim der Universität Heidelberg, Mannheim

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie. 54. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (gmds). Essen, 07.-10.09.2009. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2009. Doc09gmds153

DOI: 10.3205/09gmds153, URN: urn:nbn:de:0183-09gmds1536

Published: September 2, 2009

© 2009 Pfirrmann et al.
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Hintergrund: In zwei deutschen Studien zur chronischen myeloischen Leukämie (CML) wurden geeignete Patienten mit passendem Verwandtenspender für eine allogene hämatopoetische Stammzelltransplantation (SZT) randomisiert. Trotz derselben Ein- und Ausschlusskriterien und obwohl für beide Studien ein vergleichbares Transplantationsvorgehen angenommen werden kann, wurden nach der SZT in erster chronischer Phase signifikant unterschiedliche Überlebenswahrscheinlichkeiten beobachtet (p < 0,001).

Material und Methoden: Insgesamt erhielten 257 Patienten eine SZT in erster chronischer Phase. Dabei waren für die frühere Studie CML III in den Jahren 1995 bis 2001 113 (44% von 257) und für die Studie CML IIIA zwischen 1997 und 2004 144 Patienten registriert worden. Zwischen den Studien gab es Unterschiede sowohl hinsichtlich der Transplantationszentren als auch hinsichtlich des Patientenanteils, der in einem bestimmten Zentrum transplantiert worden war. Unter Adjustierung für die bekannten prädiktiven Faktoren wollten wir untersuchen, ob ein zufälliger Zentrumseffekt einen statistisch signifikanten Einfluss auf das Überleben gehabt haben könnte. Zunächst wurde mit der üblichen Cox-Regression das beste prädiktive Modell evaluiert. Danach erfolgte die Addition eines zufälligen Effektes, über den eine Extra-Variabilität wegen möglicherweise unterschiedlicher Frailty der 33 Transplantationszentren geschätzt werden sollte.

Ergebnisse: Zum Signifikanzniveau 0,05 ergab die Modellselektionsstrategie ein multiples Modell mit den zwei unabhängigen Variablen Alter zum Transplantationszeitpunkt und Zeit zwischen Diagnose und Transplantation (innerhalb eines Jahres vs. mehr als ein Jahr nach Diagnose). Das Hinzufügen von Studie als weiterer Variablen führte zu einem signifikant verbesserten Modell. Ersetzte man Studie durch Transplantationszentrum, modelliert als zufälliger Effekt mit Gamma- oder log-normalverteilter Frailty, resultierte dies in keinem signifikanten zufälligen Effekt.

Schlussfolgerungen: Überlebensunterschiede nach SZT zwischen zwei aufeinander folgenden, z. T. parallel rekrutierenden Studien konnten nicht auf bekannte prädiktive Faktoren zurückgeführt werden. Die Anwendung von Frailty-Modellen führte zu keinem Hinweis, dass der Unterschied zwischen den Überlebenswahrscheinlichkeiten auf einen Zentrumseffekt zurückzuführen sein könnte. Wir werden Informationen über weitere mögliche Einflussparameter einholen und Patientendaten aus Transplantationsregistern untersuchen.


Literatur

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Hehlmann R, Berger U, Pfirrmann M, Heimpel H, Hochhaus A, Hasford J, Kolb HJ, Lahaye T, Maywald O, Reiter A, Hossfeld DK, Huber C, Löffler H, Pralle H, Queisser W, Tobler A, Nerl C, Solenthaler M, Goebeler ME, Griesshammer M, Fischer T, Kremers S, Eimermacher H, Pfreundschuh M, Hirschmann WD, Lechner K, Wassmann B, Falge C, Kirchner HH, Gratwohl A, the SAKK, the German CML-Study Group. Drug treatment is superior to allografting as first line therapy in chronic myeloid leukemia. Blood. 2007;109:4686-92.
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Therneau TM, Grambsch PM. Modeling Survival Data: Extending the Cox Model. New York: Springer; 2001.