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45. Gemeinsame Tagung der Österreichischen Gesellschaft für Urologie und Andrologie und der Bayerischen Urologenvereinigung

09.05. - 11.5.2019, Wien, Österreich

Übersetzung von Vorhersagemodellen in Entscheidungsempfehlungen für klinische Entscheidungsträger

Translating predictive models into decision recommendations for clinical decision makers

Meeting Abstract

  • presenting/speaker Sven Wach - Urologische und Kinderurologische Klinik, Universitätsklinikum Erlangen, Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg
  • Andreas Kahlmeyer - Urologische und Kinderurologische Klinik, Universitätsklinikum Erlangen, Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg
  • Angelika Borkowetz - Urologische Klinik, Universitätsklinikum Carl Gustav Carus, Technische Universität Dresden
  • Susanne Füssel - Urologische Klinik, Universitätsklinikum Carl Gustav Carus, Technische Universität Dresden
  • Alexander Cavallaro - Radiologisches Institut, Universitätsklinikum Erlangen, Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg
  • Matthias Hammon - Radiologisches Institut, Universitätsklinikum Erlangen, Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg
  • Ivan Platzek - Radiologisches Institut, Universitätsklinikum Carl Gustav Carus, Technische Universität Dresden
  • Arndt Hartmann - Pathologisches Institut, Universitätsklinikum Erlangen, Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg
  • Gustavo Baretton - Pathologisches Institut, Universitätsklinikum Carl Gustav Carus, Technische Universität Dresden
  • Helge Taubert - Urologische und Kinderurologische Klinik, Universitätsklinikum Erlangen, Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg
  • Bernd Wullich - Urologische und Kinderurologische Klinik, Universitätsklinikum Erlangen, Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg
  • Bastian Keck - Urologische und Kinderurologische Klinik, Universitätsklinikum Erlangen, Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg

Österreichische Gesellschaft für Urologie und Andrologie. Bayerische Urologenvereinigung. 45. Gemeinsame Tagung der Österreichischen Gesellschaft für Urologie und Andrologie und der Bayerischen Urologenvereinigung. Wien, 09.-11.05.2019. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2019. Doc19oegu070

doi: 10.3205/19oegu070, urn:nbn:de:0183-19oegu0708

Veröffentlicht: 8. April 2019

© 2019 Wach et al.
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Gliederung

Text

Einleitung: Die Methode der transrektalen MRT-TRUS Fusionsbiopsie trägt entscheidend zu einer Verbesserung der Tumordiagnoseraten bei. Obwohl durch diese Methode die Genauigkeit der Prostatastanzbiopsie gesteigert wird, bleibt die sichere Vorhersage eines klinisch signifikanten Prostatakarzinoms problematisch. In eigenen Vorarbeiten etablierten wir ein prädiktives Vorhersagemodell, dass die Wahrscheinlichkeit der Anwesenheit eines signifikanten Prostatakarzinoms ≥Gleason 7a speziell in Patienten mit niedrigem PI-RADS score berechnet.

Patienten und Methoden: Insgesamt 88 Patienten mit niedrigem PI-RADS score ≤3 unterzogen sich einer MRT-TRUS-Fusionsbiopsie der Prostata. Begleitend zur Fusionsbiopsie wurden klinische Faktoren (Alter, PSA Konzentration, historische Vorbiopsie der Prostata) dokumentiert und die Menge von miRNAs (miR-486) im Serum der Patienten quantifiziert. Auf Basis dieser Informationen erstellten wir prädiktive Vorhersagemodelle für die Wahrscheinlichkeit eines signifikanten Prostatakarzinoms, sowie eine Quantifikation des potenziellen Nutzens dieser Vorhersagemodelle für eine prospektive Biopsieindikation.

Ergebnisse: In unserer Patientengruppe wurde in 21 von 88 Fällen (23,8%) ein signifikantes Prostatakarzinoms ≥Gleason 7a diagnostiziert. Die wichtigsten Einzelfaktoren zur Vorhersage der Wahrscheinlichkeit eines signifikanten Prostatakarzinoms waren, in absteigender Relevanz, eine historische Vorbiopsie der Prostata, der Serumlevel von miR-486 und die PSA-Konzentration vor Biopsie. Eine DCA (decision curve analysis) legte nahe, dass das etablierte prädiktives Vorhersagemodell einen Nutzen-Vorteil gegenüber den Extremstrategien im Bereich von 8% bis 66% aufweist, wobei die größtmögliche Trennschärfe bei 21% erreicht wurde. In einer empirischen Umfrage befragten wir 20 niedergelassene und klinisch tätige Urologinnen und Urologen nach ihren persönlichen Risikoeinschätzungen und berechneten anhand der Methodik der regret theory individuelle Risiko-Schwellenwerte. In unserer Stichprobe ermittelten wir als Kenngrößen: Median 12,5%; IQR 7,8%-27,0%; Mittelwert 20,8%.

Schlussfolgerung: Das auf klinischen Daten und Serum miRNAs basierende prädiktives Vorhersagemodell ist in der Lage, die Wahrscheinlichkeit eines signifikanten Prostatakarzinoms in Patienten mit niedrigem PI-RADS score ≤3 vorherzusagen. Der Nutzen-Vorteil des Vorhersagemodells liegt in einem Bereich, in dem die Entscheidungsfindung für oder gegen eine Biopsie unterstützt werden kann.