קביעת מודל נומוגרמה רגרסיה סיכון מתחרה עבור נתוני הישרדות
Summary
מוצג כאן הוא פרוטוקול לבנות nomograms המבוסס על מודל רגרסיה מפגעים פרופורציונליים קוקס מודל רגרסיה סיכון מתחרה. השיטה המתחרה היא שיטה רציונלית יותר ליישם כאשר אירועים מתחרים נוכחים בניתוח ההישרדות.
Abstract
שיטת קפלן-מאייר ומודל הרגרסיה של מפגעים יחסיים קוקס הם הניתוחים הנפוצים ביותר במסגרת ההישרדות. אלה הם יחסית קל להחיל ולפרש ותו לא ניתן לתאר חזותית. עם זאת, כאשר קיימים אירועים מתחרים (למשל, תאונות לב וכלי דם וכלי דם, מקרי מוות הקשורים לטיפול, תאונות דרכים), יש ליישם את שיטות ההישרדות הסטנדרטיות בזהירות, ולא ניתן לפרש כראוי נתונים מהעולם האמיתי. ייתכן שיהיה רצוי להבחין בין סוגים שונים של אירועים שעשויים להוביל לכישלון ולהתייחס אליהם באופן שונה בניתוח. כאן, השיטות מתמקדות בשימוש במודל הרגרסיה המתחרה כדי לזהות גורמים פרוגנוסטיים משמעותיים או גורמי סיכון כאשר קיימים אירועים מתחרים. בנוסף, nomograms המבוסס על מודל רגרסיה מפגע פרופורציונלי מודל רגרסיה מתחרה הוקמו כדי לסייע לרופאים לבצע הערכות בודדות ושכבות סיכון על מנת להסביר את ההשפעה של גורמים שנויים במחלוקת על פרוגנוזה.
Introduction
הזמן לניתוח הישרדות אירוע הוא די נפוץ במחקרים קליניים. נתוני הישרדות מודדים את טווח הזמן מזמן ההתחלה ועד להתרחשות אירוע העניין, אך התרחשות אירוע העניין לעתים קרובות מונעת על-ידי אירוע אחר. אם קיים יותר מסוג אחד של נקודת סיום, הם נקראים נקודות קצה של סיכונים מתחרים. במקרה זה, ניתוח הסיכון הסטנדרטי (כלומר, מודל מפגעים ספציפיים לסיבה ספציפית קוקס קוקס) לעתים קרובות לא עובד טוב כי אנשים חווים סוג אחר של אירוע מצונזרים. אנשים החווים אירוע מתחרה נשארים לעתים קרובות בסיכון שנקבע, מכיוון שהסיכונים המתחרים אינם בדרך כלל עצמאיים. לכן, פיין וגריי1 חקרו את הערכת מודל הרגרסיה עבור התפלגות המשנה של סיכון מתחרה. בהגדרת סיכון מתחרה, ניתן להפלות שלושה סוגים שונים של אירועים.
אחד מודד את ההישרדות הכוללת (OS) על ידי הדגמת יתרון קליני ישיר משיטות טיפול חדשות למחלה. מערכת ההפעלה מודדת את זמן ההישרדות מזמן המוצא (כלומר, זמן האבחון או הטיפול) לזמן המוות עקב כל סיבה ובדרך כלל מעריכה את הסיכון המוחלט למוות, ובכך אינה מבדילה בין הסיבות למוות (לדוגמה, מוות ספציפי לסרטן (CSD) או מוות שאינו ספציפי לסרטן (שאינו CSD))2. מערכת ההפעלה נחשבת, אם כן, לנקודת הקצה החשובה ביותר. אירועי עניין קשורים לעתים קרובות לסרטן, בעוד אירועים שאינם ספציפיים לסרטן, הכוללים מחלות לב, תאונות דרכים או גורמים אחרים שאינם קשורים, נחשבים אירועים מתחרים. חולים ממאירים עם פרוגנוזה חיובית, אשר צפויים לשרוד זמן רב יותר, נמצאים לעתים קרובות בסיכון גבוה יותר של שאינם CSD. כל כך, מערכת ההפעלה תדולל על ידי סיבות אחרות למוות ולא תפרש כראוי את היעילות האמיתית של הטיפול הקליני. לכן, מערכת ההפעלה לא יכול להיות המדד האופטימלי לגישה לתוצאות של מחלה3. הטיות כאלה יכולות להיות מתוקנות על ידי מודל רגרסיה סיכון מתחרה.
ישנן שתי שיטות עיקריות לנתוני סיכון מתחרים: מודלים ספציפיים לסיכון (דגמי קוקס) ומודלים של סכנות תת-הפצה (דגמים מתחרים). בפרוטוקול הבא, אנו מציגים שתי שיטות ליצירת nomograms בהתבסס על מודל הסיכון הספציפי לסיבה ומודל הסיכון של תת-הפצה. מודל הסיכון הספציפי לסיבה יכול להיעשות כדי להתאים את מודל הסכנות הפרופורציונליות קוקס, אשר מתייחס לנושאים החווים את האירוע המתחרה כמצונזר בזמן האירוע המתחרה התרחש. במודל סיכון ההפצה שהוצג על ידי Fine ו-Gray1 בשנת 1999, ניתן להפלות שלושה סוגים שונים של אירועים, ואנשים החווים אירוע מתחרה נשארים בסיכון שנקבע לנצח.
נומוגרמה הוא ייצוג מתמטי של הקשר בין שלושה משתנים או יותר4. נומוגרמות רפואיות מחשיבות אירוע ביולוגי וקליני כמשתנים (למשל, דרגת גידול וגיל המטופל) ומייצרות הסתברויות לאירוע קליני (למשל, הישנות סרטן או מוות) שמתואר גרפית כמודל פרוגנוסטי סטטיסטי לאדם נתון. בדרך כלל, nomogram מנוסח בהתבסס על התוצאות של קוקסמפגעים פרופורציונליים מודל 5,,6,,7,,8,,9,,10.
עם זאת, כאשר קיימים סיכונים מתחרים, נומוגרמה המבוססת על מודל קוקס עלולה להיכשל בביצועים טובים. למרות מספר מחקריםקודמים 11,12,13,14 יש להחיל את nomogramסיכון מתחרה כדי להעריך את ההסתברות של CSD, מחקרים מעטים תיארו כיצד לבסס את nomogram מבוסס על מודל רגרסיה סיכון מתחרה, ואין חבילה קיימת זמינה כדי להשיג את זה. לכן, השיטה המוצגת להלן תספק פרוטוקול שלב אחר שלב כדי לבסס נומוגרמה ספציפית בסיכון מתחרה המבוססת על מודל רגרסיה סיכון מתחרה, כמו גם הערכת ציון סיכון כדי לסייע לרופאים בקבלת החלטות טיפול.
Protocol
Representative Results
Discussion
המטרה הכוללת של המחקר הנוכחי הייתה להקים נומוגרמה ספציפית בסיכון מתחרה שיכול לתאר מחלות בעולם האמיתי ולפתח מודל הערכה אישי נוח עבור רופאים לגשת להחלטות טיפול. כאן, אנו מספקים ערכת לימוד שלב אחר שלב להקמת nomograms המבוסס על מודל רגרסיה קוקס מודל רגרסיה סיכון מתחרה וביצוע נוסף ניתוח תת קבוצה. ג…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
המחקר נתמך על ידי מענקים מהתוכנית הכללית של הקרן למדעי הטבע במחוז ג’ה-ג’יאנג (להעניק מספר LY19H160020) ותכנית מפתח של הלשכה למדע וטכנולוגיה עירונית Jinhua (מענק מספר 2016-3-005, 2018-3-001d ו 2019-3-013).
References
- Fine, J. P., Gray, R. J. A proportional hazards model for the subdistribution of a competing risk. Journal of the American Statistical Association. 94 (446), 496-509 (1999).
- Fu, J., et al. Real-world impact of non-breast cancer-specific death on overall survival in resectable breast cancer. Cancer. 123 (13), 2432-2443 (2017).
- Kim, H. T. Cumulative incidence in competing risks data and competing risks regression analysis. Clinical Cancer Research. 13, 559-565 (2007).
- Balachandran, V. P., Gonen, M., Smith, J. J., DeMatteo, R. P. Nomograms in oncology: more than meets the eye. Lancet Oncology. 16 (4), 173-180 (2015).
- Han, D. S., et al. Nomogram predicting long-term survival after d2 gastrectomy for gastric cancer. Journal of Clinical Oncology. 30 (31), 3834-3840 (2012).
- Karakiewicz, P. I., et al. Multi-institutional validation of a new renal cancer-specific survival nomogram. Journal of Clinical Oncology. 25 (11), 1316-1322 (2007).
- Liang, W., et al. Development and validation of a nomogram for predicting survival in patients with resected non-small-cell lung cancer. Journal of Clinical Oncology. 33 (8), 861-869 (2015).
- Valentini, V., et al. Nomograms for predicting local recurrence, distant metastases, and overall survival for patients with locally advanced rectal cancer on the basis of European randomized clinical trials. Journal of Clinical Oncology. 29 (23), 3163-3172 (2011).
- Iasonos, A., Schrag, D., Raj, G. V., Panageas, K. S. How to build and interpret a nomogram for cancer prognosis. Journal of Clinical Oncology. 26 (8), 1364-1370 (2008).
- Chisholm, J. C., et al. Prognostic factors after relapse in nonmetastatic rhabdomyosarcoma: a nomogram to better define patients who can be salvaged with further therapy. Journal of Clinical Oncology. 29 (10), 1319-1325 (2011).
- Brockman, J. A., et al. Nomogram Predicting Prostate Cancer-specific Mortality for Men with Biochemical Recurrence After Radical Prostatectomy. European Urology. 67 (6), 1160-1167 (2015).
- Zhou, H., et al. Nomogram to Predict Cause-Specific Mortality in Patients With Surgically Resected Stage I Non-Small-Cell Lung Cancer: A Competing Risk Analysis. Clinical Lung Cancer. 19 (2), 195-203 (2018).
- Fu, J., et al. De-escalating chemotherapy for stage II colon cancer. Therapeutic Advances in Gastroenterology. 12, 1756284819867553 (2019).
- Chen, D., Li, J., Chong, J. K. Hazards regression for freemium products and services: a competing risks approach. Journal of Statistical Computation and Simulation. 87 (9), 1863-1876 (2017).
- . rms: Regression Modeling Strategies. R package version 5.1-2 Available from: https://CRAN.R-project.org/package=rms (2018)
- . cmprsk: Subdistribution Analysis of Competing Risks. R package version 2.2-7 Available from: https://CRAN.R-project.org/package=cmprsk (2014)
- Scrucca, L., Santucci, A., Aversa, F. Regression modeling of competing risk using R: an in depth guide for clinicians. Bone Marrow Transplantation. 45 (9), 1388-1395 (2010).
- Zhang, Z., Geskus, R. B., Kattan, M. W., Zhang, H., Liu, T. Nomogram for survival analysis in the presence of competing risks. Annals in Translational Medicine. 5 (20), 403 (2017).
- Geskus, R. B. Cause-specific cumulative incidence estimation and the fine and gray model under both left truncation and right censoring. Biometrics. 67 (1), 39-49 (2011).
- Fu, J., et al. Young-onset breast cancer: a poor prognosis only exists in low-risk patients. Journal of Cancer. 10 (14), 3124-3132 (2019).
- de Glas, N. A., et al. Performing Survival Analyses in the Presence of Competing Risks: A Clinical Example in Older Breast Cancer Patients. Journal of the National Cancer Institute. 108 (5), (2016).
