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Übersetzung von Vorhersagemodellen in Entscheidungsempfehlungen für klinische Entscheidungsträger
Translating predictive models into decision recommendations for clinical decision makers
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Veröffentlicht: | 8. April 2019 |
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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.