手术瘤学研究中的纵向建模:一本初步研究患者报告结果的初步书
Jacob Levy1, Uche Amakiri1, Ronnie L Shammas1
1Plastic and Reconstructive Surgery Service, Department of Surgery, Memorial Sloan Kettering Cancer Center, New York, New York, USA.
像线性混合效应 (LME) 和概括估计方程 (GEE) 等先进的统计模型有效地分析乳房重建中的纵向患者报告结果 (PROs). 这些模型揭示了影响性满意度和性福利的因素,有助于个性化癌症护理.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 手术瘤学手术瘤学
- 生物统计学 生物统计学
- 患者报告的结果
背景情况:
- 在瘤学中以患者为中心的护理需要对患者报告的结果 (PRO) 进行强有力的分析.
- 纵向PRO数据需要先进的统计方法,超出传统的横截面方法.
- 线性混合效应 (LME) 和概括估计方程 (GEE) 对于分析复杂的纵向数据至关重要.
研究的目的:
- 建立一个框架,将LME和GEE模型应用于外科瘤学的纵向PRO.
- 分析影响乳房切除术后患者满意度和性福利的因素.
- 在现实世界的队列中展示LME和GEE的实际应用.
主要方法:
- 对3269名接受自主或基于植入物的乳房切除术后重建的患者 (2018-2021) 的回顾性审查.
- 手术后长度分析BREAST-Q数据 (对乳房的满意度[SAT]和性福利[SEX]得分) 长达5年.
- 应用LME和GEE模型来探索纵向数据特征,方法和假设.
主要成果:
- 在LME和GEE模型中,亚洲种族,新辅助和辅助辐射与较低的性福利 (SEX) 评分有关.
- 并发症对SEX评分产生了负面影响. 对于乳房满意度 (SAT) 评分也观察到类似的趋势.
- 自主重建在所有术后时间点中,与基于植入物的重建相比,自主重建的SAT和SEX得分更高.
结论:
- 在外科瘤学研究中,LME和GEE模型是分析纵向PRO的宝贵工具.
- 这些先进的模型为影响乳房重建结果的因素提供了关键的见解.
- 这些发现支持在瘤重建中开发个性化患者护理策略.
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